Navigating Process Mining: A Case study using pm4py

要約

プロセス マイニング技術は、イベント データを分析してビジネス プロセスについての洞察を得る強力なツールとして登場しました。
この論文では、Python の pm4py ライブラリを使用した道路交通の細かい管理プロセスの包括的な分析を紹介します。
まずイベント ログ データセットをインポートし、アクティビティやプロセス バリアントの分布などのその特性を調査します。
フィルタリングと統計分析を通じて、プロセス実行の主要なパターンと変動を明らかにします。
その後、Alpha Miner、Inductive Miner、Heuristic Miner などのさまざまなプロセス マイニング アルゴリズムを適用して、イベント ログ データからプロセス モデルを発見します。
発見されたモデルを視覚化して、プロセス内のワークフロー構造と依存関係を理解し​​ます。
さらに、根底にあるプロセスダイナミクスを把握する際の各マイニングアプローチの長所と限界についても説明します。
私たちの調査結果は、道路交通の細かい管理プロセスの効率と有効性を明らかにし、プロセスの最適化と意思決定に貴重な洞察を提供します。
この研究は、プロセス マイニング タスクを容易にする pm4py の有用性と、現実世界のビジネス プロセスの分析における pm4py の可能性を実証します。

要約(オリジナル)

Process-mining techniques have emerged as powerful tools for analyzing event data to gain insights into business processes. In this paper, we present a comprehensive analysis of road traffic fine management processes using the pm4py library in Python. We start by importing an event log dataset and explore its characteristics, including the distribution of activities and process variants. Through filtering and statistical analysis, we uncover key patterns and variations in the process executions. Subsequently, we apply various process-mining algorithms, including the Alpha Miner, Inductive Miner, and Heuristic Miner, to discover process models from the event log data. We visualize the discovered models to understand the workflow structures and dependencies within the process. Additionally, we discuss the strengths and limitations of each mining approach in capturing the underlying process dynamics. Our findings shed light on the efficiency and effectiveness of road traffic fine management processes, providing valuable insights for process optimization and decision-making. This study demonstrates the utility of pm4py in facilitating process mining tasks and its potential for analyzing real-world business processes.

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