どういうわけか、2020年にプロセスマイニングの主題への関心が急上昇したことが起こりました。リモートモードの新しい現実では、技術プロセスとビジネスプロセスの有効性をより詳細に評価する必要があった可能性があります。湾曲した斜めの木製フレームと同じです。それはすべての亀裂を通り抜け、メーターは加熱のためにメガワットを巻き上げます。

一般に、プロセスマイニングテクノロジーの適用については、いくつかの一般的な要求があります。

何かを改善したいのですが、流行語以外は聞いたことがありません。
従来の「注文から入金」プロセスなどを最適化することにより、「リアルマネー」を取得または節約します。
独自の監査チームによるすべてのシステム監査。
ITメトリックではなく、プロセス指標に基づいて運用分析と監視を構築します。

99％のケースで、彼らはGartner / Forresterを読み始め、ロシアに何らかの形で存在する上位4つのベンダー（Celonis / Minit / Software AG / UiPath）に到達します。そして、彼らが利益を得始める前に、彼らはすぐにライセンスとその後の年次サポートのためにかなり大きな値札を受け取ります。同時に、経済的正当性は白い糸で縫われています。

本当にこのようにする必要がありますか？特に、タスクと目標がディレクター自身によって完全に理解されていない場合。ベンダーは特別に準備されたイベントログを必要とすることを忘れないでください。その準備は、古典的な企業環境での頭痛と何ヶ月もの統合作業につながる可能性があります。

以前の出版物から続く。

前文

process mining ?

, . 90% 100% open-source . R . HR . .

, , . , .

« 1- 30- », R process mining -.

-, , :

(= ) ;
;
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;
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.

. , , . , process-mining data-science .

, :

, ETL - ;
2- 3- , «-» ;
« » ;
.

process-mining . data science , , , open-source R Tidyverse. , open-source . 10 , . , process-mining , , process mining office (PMO).

PMO . , data science « », .. () , .

, process-mining , . data science , PMO R tidyverse Excel.

R process mining:

(open-source);
( , );
( 10-100 «» );
( , « »);
( , R > 10 . , /, , , , web , ...).

csv, :

read_csv("./data/pmo/pmo_sales.csv")

xlsx, :

read_excel("./data/pmo/pmo_sales.xlsx", sheet = " ")

: MS SQL, PostgreS, Oracle, MySQL, Access, Redis, Clickhouse,… "Databases using R" (https://db.rstudio.com/)

() . :

mutate — .

df <- read_csv("./data/pmo/pmo_sales.csv") %>%
  #    
  mutate(amount = unitprice * weight)
df

変異する

group_by — , summarise — .

#    
df %>% 
  group_by(item) %>%
  summarise(sum(weight), sum(amount))

group_by

select — .

df %>%
  select("" = date, ", " = amount, item)

選択する

filter — .

df %>%
  filter(amount > 1000, item == "")

フィルタ

arrange — .

df %>%
  arrange(date, desc(amount))

アレンジ

df %>% 
  group_by(item) %>%
  gt(rowname_col = "date")

gp <- ggplot(df, aes(date, amount, color = item, fill = item)) +
  geom_point(size = 4, shape = 19, alpha = 0.7) +
  geom_line(lwd = 1.1) +
  scale_x_date(date_breaks = "1 day", date_minor_breaks = "1 day", date_labels = "%d") +
  scale_y_continuous(breaks = scales::pretty_breaks(10)) +
  ggthemes::scale_color_tableau() +
  ggthemes::scale_fill_tableau() +
  theme_bw()

gp

gp + facet_wrap(~item) + geom_area(alpha = 0.3)

df <- read_csv("./data/pmo/pmo_school.csv")
df

activity resourse

df %>% 
  mutate(new_activity = glue("{activity} - {resource}")) %>%
  count(new_activity, sort = TRUE)

df %>%
  mutate(hr = hour(timestamp), date = as_date(timestamp)) %>%
  group_by(date) %>%
  #    
  filter(timestamp == max(timestamp)) %>%
  ungroup() %>%
  select(date, hr, everything(), -timestamp, -part)

DWG bupaR (https://www.bupar.net)

patients

patients %>%
    process_map()

patients %>%
    process_map(performance(median, "days"))

P.S.

, , . enterprise. .
, «- enterprise : . R»
process mining , Wil M. P. van der Aalst «Process Mining: Data Science in Action». , , .. , .

前の投稿- 「Package-Package-Package ... Rをどの程度効果的に使用していますか？」..。

企業でRを使用してプロセスマイニングを飼いならす方法は？

前文

R process mining:

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