Name: Business Process Analytics ใน R
Rating: 4.818181818181818 (44 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

กระบวนการต่าง ๆ มีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเราอย่างที่อาจไม่เคยสังเกต การกระทำของเราและผู้อื่นสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล ไม่ว่าจะเป็นการสั่งซื้อหนังสือ รถไฟที่ฝ่าสัญญาณไฟแดง หรือเทอร์โมสตัทที่ควบคุมอุณหภูมิในห้องน้ำ ทุกวินาทีมีเหตุการณ์นับล้านเกิดขึ้นและถูกบันทึกไว้ในศูนย์ข้อมูลทั่วโลก ข้อมูลเหตุการณ์ขนาดใหญ่เหล่านี้สามารถนำมาใช้วิเคราะห์กระบวนการได้ในสาขาที่หลากหลายแทบไม่มีขีดจำกัด อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้ต้องอาศัยรูปแบบและเทคนิคเฉพาะทาง คอร์สนี้จะแนะนำการทำ process mining ด้วย R พร้อมอธิบายขั้นตอนต่าง ๆ ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์กระบวนการทางธุรกิจ

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Data Manipulation with dplyr

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

บทนำสู่การวิเคราะห์กระบวนการ

ข้อมูลเหตุการณ์เติบโตขึ้นอย่างมากในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา โดยส่วนใหญ่ถูกบันทึกในบริบทของกระบวนการทางธุรกิจต่าง ๆ ในบทนี้ จะได้เรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลกระบวนการซึ่งประกอบด้วย 3 ขั้นตอน ได้แก่ การดึงข้อมูล การประมวลผล และการวิเคราะห์ นอกจากนี้ยังจะได้รู้จักกับองค์ประกอบเฉพาะของข้อมูลกระบวนการที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ และเริ่มเจาะลึกโลกของกิจกรรมและเส้นทาง (traces) ซึ่งจะช่วยให้มองเห็นภาพรวมของกระบวนการได้ครั้งแรก

เริ่มบท

เทคนิคการวิเคราะห์

กระบวนการสามารถมองได้จากหลายมุม ทั้งในแง่ของการไหลของการควบคุม (control-flow) ประสิทธิภาพ (performance) และบริบทขององค์กร ในบทนี้ จะได้เจาะลึกในแต่ละมุมมองเหล่านี้ การไหลของการควบคุมหมายถึงรูปแบบต่าง ๆ ที่กระบวนการสามารถดำเนินไปได้ ซึ่งสะท้อนถึงโครงสร้างของกระบวนการ ในด้านประสิทธิภาพ เราสนใจทั้งระยะเวลาที่ใช้และช่วงเวลาที่เกิดขึ้น สุดท้าย มุมมองด้านองค์กรจะพิจารณาถึงผู้มีส่วนร่วมในกระบวนการ

เริ่มบท

การประมวลผลข้อมูลเหตุการณ์

ข้อมูลเหตุการณ์มักไม่ได้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมวิเคราะห์ทันที จึงมักต้องใช้เครื่องมือหลายอย่างเพื่อจัดรูปแบบข้อมูลให้เหมาะสมก่อนตอบคำถามวิจัย เมื่อจบบทนี้ จะคุ้นเคยกับงานการเตรียมข้อมูลเบื้องต้น 3 ประเภท ได้แก่ การกรองข้อมูล การรวมเหตุการณ์ และการเพิ่มคุณค่าให้ข้อมูล

เริ่มบท

กรณีศึกษา

ในบทสุดท้ายนี้ จะนำทุกสิ่งที่ได้เรียนมาใช้วิเคราะห์กระบวนการ order-to-cash แบบครบวงจร เริ่มต้นด้วยการแปลงข้อมูลจากหลายแหล่งให้เป็น event log จากนั้นจะสำรวจภาพรวมของกระบวนการ โดยพิจารณามิติต่าง ๆ ของข้อมูล รวมถึงกิจกรรม ขั้นตอน และการไหลของกระบวนการ และสุดท้ายจะผสานเครื่องมือการเตรียมข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อตอบคำถามวิจัยหลายข้อ