Использование техник машинного обучения в анализе процессов

В современном мире больших данных обработка информации, полученной на основе анализа процессов, представляет огромную значимость для оптимизации работы предприятия, так как является отражением того, что происходит в системе на самом деле. Кроме того, в условиях постоянно меняющейся среды все данные компании должны быть проанализированы и визуализированы, чтобы ясно выявить процессы и найти возможное решение для их улучшения. Работа направлена ​​на то, чтобы выяснить возможности применения машинного обучения в интеллектуальном анализе процессов. В работе представлен анализ журнала событий бизнес-процесса закупок. Цель состояла в том, чтобы понять весь процесс, полученный из данных, выявить отклонения от стандартной цепочки событий и построить процесс в одной из нотаций. Для углубленного анализа был применен алгоритм машинного обучения, чтобы выяснить, как можно использовать журнал событий для того, чтобы решить одну из проблем машинного обучения, такую ​​как регрессия и классификация. Подход, объединяющий методы интеллектуального анализа процессов и машинного обучения, был реализован на Python.