[en] DEALING WITH DECISION POINTS IN PROCESS MINING
[pt] Devido ao grande aumento da competitividade e da, cada vez maior, demanda por eficiência, muitas empresas perceberam que é necessário repensar e melhorar seus processos. Para atingir este objetivo, elas têm cada vez mais buscado técnicas computacionais que sejam capazes de extrair novas informa...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:37835 |
| Acesso em linha: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37835&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37835&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37835 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | [pt] ARVORE DE DECISAO [pt] PONTO DE DECISAO [pt] MINERACAO DE DECISAO [pt] MINERACAO DE PROCESSOS [pt] REDES DE PETRI [en] DECISION TREE [en] PROCESS MINING [en] PETRI NETS |
| Resumo: | [pt] Devido ao grande aumento da competitividade e da, cada vez maior, demanda por eficiência, muitas empresas perceberam que é necessário repensar e melhorar seus processos. Para atingir este objetivo, elas têm cada vez mais buscado técnicas computacionais que sejam capazes de extrair novas informações e conhecimentos de suas grandes bases de dados. Os processos das empresas, normalmente, possuem momentos em que uma decisão deve ser tomada. É razoável esperar que casos similares tenham decisões parecidas sendo tomadas ao longo do processo. O objetivo desta dissertação é criar um minerador de decisão que seja capaz the automatizar a tomada de decisão dentro de um processo. A primeira parte do trabalho consiste na identificação dos pontos de decisão em uma rede de Petri. Em seguida, transformamos a tomada de decisão em um problema de classificação no qual cada possibilidade da decisão se torna uma classe. Para fazer a automatização, é utilizada uma árvore de decisão treinada com os atributos dos dados que estão presentes nos logs dos eventos. Um estudo de caso real é utilizado para validar que o minerador de decisão é confiável para processos reais. |
|---|