AI training for your role
Kursbeskrivning
Processer spelar en oundgänglig roll i vår vardag, även om vi sällan tänker på det. Dina handlingar och andras genererar enorma mängder data. Oavsett om du beställer en bok, ett tåg passerar ett rött ljus eller din termostat värmer badrummet, äger miljontals händelser rum varje sekund – och lagras i datacenter runt om i världen. Dessa stora mängder händelsedata kan användas för att få insikt i processer inom i princip alla områden. Analysen av sådana data kräver dock specifika format och tekniker. Den här kursen introducerar dig till processmining i R och visar de olika steg som krävs för att analysera affärsprocesser.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Introduktion till processanalys
Mängden händelsedata har vuxit enormt under de senaste decennierna. En stor del av dessa data registreras inom ramen för olika affärsprocesser. I det här kapitlet får du lära dig en metodik för att analysera processdata, uppdelad i tre steg: extraktion, bearbetning och analys. Du bekanta dig med de specifika elementen i processdata som krävs för analys, och gör en första djupdykning i världen av aktiviteter och spår – vilket ger dig en första glimt av processen.
- Introduktion till processanalys50 XP
- Identifiera processelement50 XP
- Arbetsflöde för processanalys50 XP
- Aktiviteter som processters hörnstenar50 XP
- Hämta grundläggande processinformation100 XP
- Utforska aktiviteter100 XP
- Den lyckliga vägen100 XP
- Skapa processkartor100 XP
- Processdata och dess komponenter50 XP
- Identifierare i händelsedata50 XP
- Skapa händelseloggobjekt100 XP
- Inspektera händelsedataobjekt50 XP
2
Analystekniker
En process kan betraktas ur flera perspektiv: kontrollflöde, prestanda och organisatorisk bakgrund. I det här kapitlet gör du en djupdykning i vart och ett av dessa perspektiv. Kontrollflödet beskriver de olika sätt på vilka en process kan utföras, och därmed hur den är strukturerad. När det gäller prestanda är vi intresserade av både hur lång tid saker tar och när de äger rum. Det organisatoriska perspektivet fokuserar slutligen på aktörerna i processen.
3
Bearbetning av händelsedata
Händelsedata är sällan redo att analysera direkt. Du behöver därför ofta en uppsättning verktyg för att forma data på rätt sätt innan du kan besvara din forskningsfråga. I slutet av det här kapitlet är du bekant med tre vanliga förbearbetningsuppgifter: filtrering av data, aggregering av händelser och berikning av data.
4
Fallstudie
I det här sista kapitlet använder vi allt vi har lärt oss för att genomföra en komplett analys av en order-till-betalning-process. Först omvandlar vi data från olika källor till en händelselogg. Sedan får vi en överblick över processen och utforskar datans dimensioner samt de olika aktiviteterna, faserna och flödena. Slutligen kombinerar vi förbearbetnings- och analysverktyg för att besvara flera forskningsfrågor.
R
Processkanalys i R
Kurs
slutförd
