After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Можливо, ви цього не помічали, але процеси відіграють незамінну роль у нашому щоденному житті. Ваші дії та дії інших генерують величезні обсяги даних. Коли ви замовляєте книжку, потяг проїжджає на червоне світло чи термостат підігріває ванну кімнату — щосекунди відбуваються мільйони подій, які зберігаються в дата-центрах у всьому світі. Ці величезні масиви подієвих даних можна використати, щоб отримати уявлення про процеси в майже будь-якій сфері. Водночас аналіз таких даних вимагає специфічних форматів і методів. У цьому курсі ви познайомитеся з майнінгом процесів у R і побачите послідовні кроки, потрібні для аналізу бізнес-процесів.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Вступ до аналізу процесів
Обсяги подієвих даних за останні десятиліття зросли надзвичайно. Значну частину таких даних фіксують у контексті різних бізнес-процесів. У цьому розділі ви познайомитеся з методологією аналізу процесних даних, що складається з трьох етапів: добування, опрацювання та аналіз. Ви вперше побачите специфічні елементи процесних даних, потрібні для аналізу, і зробите перше занурення у світ активностей і трейсів, що дасть змогу отримати початкове уявлення про процес.
- Вступ до аналітики процесів50 XP
- Визначте елементи процесу50 XP
- Робочий процес аналізу процесів50 XP
- Дії як наріжні камені процесів50 XP
- Отримайте базову інформацію про процес100 XP
- Дослідіть активності100 XP
- Оптимальний шлях (happy path)100 XP
- Створення карт процесу100 XP
- Складові процесних даних50 XP
- Ідентифікатори даних про події50 XP
- Створення об'єктів подієвих даних100 XP
- Перевірка об'єктів подій50 XP
2
Методи аналізу
На процес можна дивитися з різних ракурсів: керування потоком, продуктивність і організаційний контекст. У цьому розділі ви глибше розглянете кожну з цих перспектив. Керування потоком описує різні способи виконання процесу, тобто його структуру. З погляду продуктивності нас цікавить і скільки часу все триває, і коли це відбувається. Нарешті, організаційна перспектива зосереджується на учасниках процесу.
3
Опрацювання подієвих даних
Подієві дані рідко надходять у вигляді, готовому до аналізу. Тому часто потрібні інструменти, щоб надати даним належної форми, перш ніж відповідати на дослідницьке запитання. Наприкінці цього розділу ви опanuєте три типові задачі попередньої обробки: фільтрування даних, агрегацію подій і збагачення даних.
4
Кейс-стаді
У фінальному розділі ми застосуємо все вивчене для наскрізного аналізу процесу order-to-cash. Спочатку ми перетворимо дані з різних джерел на журнал подій. Далі поглянемо на процес з висоти пташиного польоту, дослідимо виміри даних і різні активності, етапи та потоки в процесі. Нарешті, поєднаємо засоби попередньої обробки та аналізу, щоб відповісти на кілька дослідницьких запитань.
R
Аналітика бізнес-процесів в R
Курс
завершено
