Decision mining
প্রসেস মাইনিং হল একটি কৌশল যা ইভেন্টের তথ্যকে অন্তর্দৃষ্টি এবং ক্রিয়ায় পরিণত করতে ব্যবহৃত হয়। প্রক্রিয়া খননে ব্যবহৃত কৌশল যেমন প্রক্রিয়া আবিষ্কার এবং সঙ্গতিপূর্ণ পরীক্ষা ক্রিয়াকলাপে সম্পাদিত ক্রিয়াকলাপের ক্রমের উপর নির্ভর করে। ইভেন্ট লগটিতে কেবল ক্রিয়াকলাপের বিশদ বিবরণই থাকে না, তবে প্রক্রিয়া সম্পাদনের সাথে টাইমস্ট্যাম্প, সংস্থান এবং ডেটাও থাকে। ইভেন্ট লগ থেকে বাহ্যিক বিবরণের যত্নশীল বিশ্লেষণ দরকারী তথ্য প্রকাশ করতে পারে যা ভবিষ্যতে নেওয়া যেতে পারে এমন সিদ্ধান্তের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে (সিদ্ধান্ত খনন), দলের দক্ষতা এবং কার্যকরী গতিশীলতা (সাংগঠনিক খনন), এবং কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ। ডিসিশন মাইনিং হল মডেলের সিদ্ধান্তের পয়েন্টগুলি বিশ্লেষণ করে এবং ডেটা বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে সেই সিদ্ধান্তের পয়েন্টগুলিতে নিয়মগুলি খুঁজে বের করে প্রক্রিয়া মডেলগুলিকে উন্নত করার একটি উপায়। ডিসিশন ট্রি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডিসিশন মাইনিংয়ের নিয়মগুলি বের করা হয়, যা কোনও মামলার কোন বৈশিষ্ট্যগুলি প্রক্রিয়াটিতে নির্দিষ্ট পথ গ্রহণের দিকে পরিচালিত করতে পারে তা খুঁজে বের করার জন্য ডিসিশন পয়েন্টগুলি বিশ্লেষণ করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি পেট্রি নেটকে প্রক্রিয়া মডেল হিসাবে বিবেচনা করা হয়, তবে একটি সিদ্ধান্ত বিন্দু একাধিক বহির্গামী খিলান সহ একটি জায়গার সাথে মিলে যায়। এই ধরনের স্থান সিদ্ধান্তের একটি বিন্দু হবে যেখান থেকে শুধুমাত্র একটি ট্রানজিশন কার্যকর করা হয়। বিদ্যমান ইভেন্ট লগ বৈশিষ্ট্যগুলি এই সিদ্ধান্ত পয়েন্টগুলিতে নেওয়া পছন্দের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত গাছ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ধরনের সিদ্ধান্ত গাছের জন্য, স্বাধীন বৈশিষ্ট্যগুলিতে ইভেন্ট লগ-এ রেকর্ড করা বৈশিষ্ট্যগুলি থাকবে এবং নির্ভরশীল বৈশিষ্ট্যটি হবে রূপান্তরের পছন্দ। এই তথ্য ব্যবহার করে পরিবর্তনের পূর্বাভাসের জন্য একটি সিদ্ধান্ত বৃক্ষ তৈরি করা যেতে পারে যা ভবিষ্যতে কার্যকর হতে পারে। পরিবর্তনের জন্য রক্ষী তৈরি করা একবার একটি সিদ্ধান্ত বৃক্ষ অন্বেষণ করা হলে, প্রতিটি সিদ্ধান্ত বিন্দু রক্ষীদের দ্বারা ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। এই গার্ডগুলি বিভিন্ন ডেটা ভেরিয়েবল ব্যবহার করে তৈরি করা শর্ত যা সিদ্ধান্তের বিন্দু থেকে কার্যকর করার জন্য ট্রানজিশনগুলির মধ্যে একটি বেছে নিতে সহায়তা করে। রক্ষীদের সাথে বর্ধিত পেট্রি নেটটি সিদ্ধান্তের বিন্দুতে নেওয়া সিদ্ধান্তের ধরণের ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রোএম ব্যবহার করে ডিসিশন মাইনিং ডিসিশন মাইনার প্লাগ-ইনটি প্রোএম-এ নির্মিত যা একটি পেট্রি নেট মডেলের মধ্যে থাকা সিদ্ধান্তের পয়েন্টগুলি নির্ধারণ করে এবং অদৃশ্য এবং নকল ক্রিয়াকলাপগুলি মোকাবেলা করতে সক্ষম হওয়ার সময় লগ সম্পর্কিত সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি নির্দিষ্ট করে। প্লাগইনের জন্য একটি প্রক্রিয়া মডেল এবং একটি ইভেন্ট লগ প্রয়োজন, এবং এটি বিনিময়ে একটি উন্নত প্রক্রিয়া মডেল তৈরি করে। ডিসিশন মাইনার শেখার সমস্যাটি তৈরি করে, প্রকৃত বিশ্লেষণটি জে48 ডিসিশন ট্রি ক্লাসিফায়ারের সাহায্যে করা হয়, যা ওয়েকা সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি দ্বারা প্রদত্ত সি4.5 অ্যালগরিদমের বাস্তবায়ন। অ্যালগরিদম ভিউ প্যারামিটারগুলির সম্পূর্ণ পরিসীমা সরবরাহ করে যা ওয়েকা লাইব্রেরি থেকে ব্যবহৃত ডিসিশন ট্রি অ্যালগরিদমের জন্য উপলব্ধ। চ্যালেঞ্জ প্রথম চ্যালেঞ্জটি তথ্যের গুণমান এবং তাদের শব্দার্থবিজ্ঞানের সঠিক ব্যাখ্যার সাথে সম্পর্কিত। উদাহরণস্বরূপ, তথ্যের ক্ষতি বা ভুলভাবে লগ করা ঘটনা হতে পারে, যা সাধারণত গোলমাল হিসাবে উল্লেখ করা হয় দ্বিতীয় চ্যালেঞ্জটি যখন নেওয়া সিদ্ধান্তগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার কথা আসে তখন একটি প্রক্রিয়া মডেলের নিয়ন্ত্রণ-প্রবাহ শব্দার্থবিজ্ঞানের সঠিক ব্যাখ্যার সাথে সম্পর্কিত। তথ্যসূত্র প্রক্রিয়া তত্ত্ব