Анализ бизнес-процессов с применением технологии Process Mining

Методология Process Mining, улучшение процессов с помощью алгоритмического обнаружения и анализа процессов. Поддержка цифрового преобразования путем установления связи между стратегией и операциями. Влияние Process Mining на классический консалтинг.

Подобные документы

  • Задачи Data Mining: описательные и предсказательные, классификации и регрессии, поиска ассоциативных правил, кластеризации. Практическое применение Data Mining. Особенности нечеткой логики, виды физической неопределенности. Процесс обнаружения знаний.

    презентация, добавлен 27.04.2023

  • Понятие термина Data Mining, его история возникновения. Понятие искусственного интеллекта. Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining. Развитие технологии баз данных начиная с 1960-х г. Data Mining как часть рынка информационных технологий.

    реферат, добавлен 14.01.2015

  • Рекомендации по выбору программного обеспечения для глубинного анализа процессов. Алгоритмы генерации бизнес моделей на основе данных, полученных из журналов событий, используемых для глубинного анализа данных. Изучение функционала ARIS Process Mining.

    дипломная работа, добавлен 17.07.2020

  • Анализ возможностей применения средств анализа процессов для построения модели поведения пользователя на образовательном ресурсе Moodle. Характеристика инструментов анализа процессов ProM и Disco. Особенности применения алгоритма нечеткого поиска.

    статья, добавлен 27.11.2016

  • Історія формування Data Mining, її головні завдання. Порядок формулювань завдань при використанні методів OLAP і Data Mining. Рівні знань, видобутих з даних. Характеристика основних бізнес-додатків: роздрібна торгівля, телекомунікація, страхування.

    реферат, добавлен 30.04.2014

  • Мета технології Data Mining - знаходження в даних закономірностей, які не можуть бути знайдені традиційними методами. Види моделей (предиктивні та описові). Використання методів й алгоритмів Data Mining для побудови моделей. Класифікація стадій та фаз.

    реферат, добавлен 22.07.2017

  • Поняття інтелектуального аналізу даних (Data Mining), їх розвідка. Виникнення і розвиток Data Mining. Сутність та мета технології. Етапи розв'язування задачі класифікації та регресії. Пошук асоціативних правил. Особливості кластеризації об'єктів.

    реферат, добавлен 09.07.2017

  • Технологии извлечения знаний Data Mining. Сравнение формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining. Выявление мошенничества с кредитными карточками. Подходы к определению понятия "информационная система", многообразие элементов системы.

    контрольная работа, добавлен 19.08.2011

  • Источники приобретения знаний. Технологии их обнаружения в базах данных. Задача индуктивного формирования понятий. Алгоритм качественного обобщения. Методы и этапы интеллектуального анализа данных. Средства представления знаний в Data Mining-модели.

    презентация, добавлен 09.09.2017

  • Значение понятия "скрытые знания". Определение сути методов Data mining. Язык запросов к базам данных. Выявление возможностей для создания, изменения и извлечения хранимых данных. Data mining и искусственный интеллект. Задачи кластеризации и ассоциации.

    контрольная работа, добавлен 14.04.2014

  • Осуществление исследования набора данных с целью отыскивания скрытых закономерностей на стадии свободного поиска. Особенность определения шаблонов с помощью системы Data Mining. Действия прогностического моделирования. Проведение анализа исключений.

    доклад, добавлен 15.01.2016

  • Можливості проведення автоматичного аналізу даних, які надходять з різних оперативно-тактичних джерел та накопичуються у пул різнорідної інформації. Особливості інтелектуалізації баз даних, переваги та недоліки від використання технології Data Mining.

    статья, добавлен 02.02.2018

  • Разработка методологии анализа сигналов с использованием технологии Data Mining, алгоритмов сегментации сигналов, классификации их элементов и построения структурной модели. Создание программного обеспечения, реализующего предложенные алгоритмы.

    автореферат, добавлен 31.07.2018

  • Особенности неявных знаний. Подходы к анализу данных и процессов. Концепция обучения с использованием неявных знаний. Извлечение и формализация знаний из структурированных данных в задачах data-, process-, web-mining. Принцип работы реляционной метасети.

    статья, добавлен 19.06.2018

  • Методы автоматизированного неразрушающего контроля в рамках задачи кластеризации данных по применению коротковолнового электромагнитного излучения при дефектоскопии. Методы исследования: самоорганизующиеся карты Кохонена в рамках Data Mining подхода.

    статья, добавлен 11.11.2018

  • Методи аналізу даних за допомогою інформаційних систем. Консолідація та візуалізація даних в задачах інформаційного бізнесу. Задача асоціації в Data Mining. Кластеризація алгоритмів типу k-means та g-means. Прогнозуючі та класифікаційні моделі.

    курсовая работа, добавлен 06.02.2012

  • Сущность и определение понятия интеллектуального анализа данных. Технологии data mining как инструмент для решения сложных аналитических задач. Типы выявляемых закономерностей в системе. Области применения технологий интеллектуального анализа данных.

    лекция, добавлен 26.08.2010

  • Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining, методы ее применяемые для решения задач классификации, способы классификации и прогнозирования в процессе решения бизнес-задач, прикладное программное обеспечение для работы с нейронными сетями.

    книга, добавлен 09.09.2012

  • The impact of the used modeling language for the result of the synthesis models. Generating artificial logs events according to the BPMN 2.0, their implementation in the form of a program that extends the software platform Process Mining Framework (ProM).

    курсовая работа, добавлен 30.08.2016

  • Data Mining как метод обнаружения знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах деятельности, скрытых в больших объемах исходных данных. Алгоритм решения задачи поиска ассоциативных правил Apriori. Методы визуализации анализируемых данных.

    курсовая работа, добавлен 04.07.2013

  • Systolic tree structure. Pattern mining operations. Throughput and cost effective performance are the highlights of the systolic tree based reconfigurable architecture. Frequently occurring item sets in databases. Weighted Association Rule Mining.

    статья, добавлен 30.08.2016

  • Построение аналитической системы на базе многомерного хранилища данных для анализа проблем и прогнозирования развития авиатранспортной системы в России. Применение инструментов интеллектуального анализа и моделей data mining на основе хранилища данных.

    дипломная работа, добавлен 07.03.2016

  • Анализ подхода к построению учебного исследования, связи его этапов с методами и результатами Data Mining. Описание использования системы дистанционного обучения на примере Moodle для практической реализации учебного исследования в рамках дисциплины.

    статья, добавлен 29.06.2018

  • Характеристика особенностей объектно-ориентированного программирования. Этапы разработки программных систем с использованием ООП. Объектно-ориентированный подход к описанию биомедицинских данных. Понятие и характеристика Data Mining, его задачи.

    реферат, добавлен 16.12.2013

  • Анализ основных бизнес-процессов ПАО "Башинформсвязь" - крупнейшей телекоммуникационной компанией Республики Башкортостан. Моделирование бизнес-процессов с помощью программы BPwin. Разработка или закупка программного обеспечения модели бизнес-процессов.

    статья, добавлен 11.03.2018

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.