Markov-basiertes Process Mining


Seminararbeit, 2011

37 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1. Einleitung und Motivation

2. Process Mining
2.1 Begriffsklärung
2.2 Sichten des Process Mining
2.3 Einsatzmöglichkeiten
2.4 Grundkonzepte
2.4.1 Einführung
2.4.2 Annahmen
2.4.3 Log-basierte Ordnungsrelationen
2.4.4 Mining-Prozess
2.4.5 Herausforderungen
2.5 Methoden
2.7 Ordnungsrahmen

3. Markov Modelle
3.1 Einführung
3.2 Markov-Ketten
3.3 Markov Modelle

4. Markov-basiertes Process Mining
4.1 Einführung
4.2 Endlicher Zustandsautomat (FSM)
4.3 Parametrisierung
4.4 Beispiel
4.5 Processing
4.5.1 Erstellung von Wahrscheinlichkeitstabellen
4.5.2 Konstruktion eines gerichteten Graphen
4.5.3 Auflösung überladener Knoten
4.5.4 Konvertierung in einen endlichen Zustandsautomaten
4.5.5 Zusammenführung nichtdeterministischer Transitionen
4.6 Metriken zur Erkennung paralleler Abläufe
4.6.1 Vorbemerkung
4.6.2 Entropy
4.6.3 Event Type Counts
4.6.4 Periodicy
4.6.5 Deciding Causality
4.7 Evaluation
4.8 „Related Work“

5. Zusammenfassung und Fazit

Literaturverzeichnis

Ende der Leseprobe aus 37 Seiten

Details

Titel
Markov-basiertes Process Mining
Hochschule
Universität des Saarlandes  (Institut für Wirtschaftsinformatik)
Note
1,7
Autor
Jahr
2011
Seiten
37
Katalognummer
V168019
ISBN (eBook)
9783640848829
ISBN (Buch)
9783640849215
Dateigröße
673 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Process Mining, Workflow Mining, Mining, BPM, Geschäftsprozessmanagement, Business Process Management, Markov, Markov Modell, Markov Kette, Entropy, Data Mining, GPM, PM
Arbeit zitieren
Tom Thaler (Autor:in), 2011, Markov-basiertes Process Mining, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/168019

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Titel: Markov-basiertes Process Mining



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