これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
気づいていないかもしれませんが、プロセスは私たちの日常生活に欠かせない役割を担っています。あなたや他の人々の行動は、膨大な量のデータを生み出しています。本を注文するとき、電車が赤信号を通過するとき、サーモスタットが浴室を温めるとき――毎秒、何百万ものイベントが世界中のデータセンターに記録されています。こうした大規模なイベントデータは、ほぼあらゆる分野のプロセスを深く理解するために活用できます。ただし、このデータを分析するには、専用のフォーマットと手法が必要です。本コースでは、R を使ったプロセスマイニングを紹介し、ビジネスプロセスを分析するために必要なさまざまなステップを解説します。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
プロセス分析入門
ここ数十年で、イベントデータの量は急激に増加しています。その多くは、さまざまなビジネスプロセスの文脈の中で記録されています。この章では、プロセスデータを分析するための方法論として、「抽出」「処理」「分析」という3つのステップを学びます。また、分析に必要なプロセスデータの構成要素を初めて学び、アクティビティとトレースの世界に踏み込みながら、プロセスの全体像を少しずつ明らかにしていきましょう。
2
分析手法
プロセスはさまざまな角度から捉えることができます。制御フロー、パフォーマンス、そして組織的な背景です。この章では、それぞれの視点を詳しく掘り下げていきます。制御フローとは、プロセスがどのような形で実行されるか、つまりその構造を指します。パフォーマンスの観点では、処理にかかる時間と発生タイミングの両方に注目します。最後に、組織の視点からプロセスに関わるアクターを分析します。
3
イベントデータの処理
イベントデータが分析できる状態で提供されることはほとんどありません。そのため、研究上の問いに答えるには、データを適切な形に整えるためのツールが必要です。この章では、よく使われる3つの前処理タスク（データのフィルタリング、イベントの集約、データの補完）を習得しましょう。
4
ケーススタディ
この最終章では、これまでに学んだすべての知識を活用して、受注から入金までのプロセスをエンドツーエンドで分析します。まず、複数のソースからのデータをイベントログに変換します。次に、データの全体像を把握しながら、プロセス内のさまざまなアクティビティ、ステージ、フローを探索します。最後に、前処理と分析のツールを組み合わせて、いくつかの研究上の問いに対する答えを導き出しましょう。
R
R によるビジネスプロセス分析
コース修了
