Decision mining
પ્રોસેસ માઇનિંગ એ એક તકનીક છે જેનો ઉપયોગ ઇવેન્ટ ડેટાને આંતરદૃષ્ટિ અને ક્રિયાઓમાં ફેરવવા માટે થાય છે. પ્રક્રિયા શોધ અને સુસંગતતા તપાસ જેવી પ્રક્રિયા ખાણકામમાં ઉપયોગમાં લેવાતી તકનીકો કામગીરીમાં ચલાવવામાં આવતી પ્રવૃત્તિઓના ક્રમમાં માત્ર એક પર આધાર રાખે છે. ઇવેન્ટ લોગમાં માત્ર પ્રવૃત્તિની વિગતો જ નહીં, પરંતુ પ્રક્રિયા અમલીકરણ સાથે ટાઇમસ્ટેમ્પ, સંસાધનો અને ડેટા પણ હોય છે. ઇવેન્ટ લોગમાંથી બાહ્ય વિગતોનું કાળજીપૂર્વક વિશ્લેષણ ઉપયોગી માહિતી જાહેર કરી શકે છે જેનો ઉપયોગ ભવિષ્યમાં લેવામાં આવતા નિર્ણયો (નિર્ણય માઇનિંગ), કાર્યદક્ષતા અને ટીમની કાર્યકારી ગતિશીલતા (સંગઠનાત્મક માઇનિંગ) અને પ્રદર્શન વિશ્લેષણ પર આગાહી કરવા માટે થઈ શકે છે. નિર્ણય માઇનિંગ એ મોડેલમાં નિર્ણય બિંદુઓનું વિશ્લેષણ કરીને અને ડેટા વિશેષતાઓના આધારે તે નિર્ણય બિંદુઓમાં નિયમો શોધીને પ્રક્રિયા મોડેલોને વધારવાનો એક માર્ગ છે. નિર્ણય માઇનિંગ માટેના નિયમો નિર્ણય વૃક્ષ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને કાઢવામાં આવે છે, જે નિર્ણય બિંદુઓનું વિશ્લેષણ કરે છે તે શોધવા માટે કે કેસના કયા ગુણધર્મો પ્રક્રિયામાં ચોક્કસ માર્ગો તરફ દોરી શકે છે. ઉદાહરણ જો પેટ્રી જાળીને પ્રક્રિયાના નમૂના તરીકે ગણવામાં આવે, તો નિર્ણય બિંદુ બહુવિધ આઉટગોઇંગ ચાપવાળા સ્થળને અનુરૂપ હોય છે. આવી જગ્યા એ નિર્ણયનો એક મુદ્દો હશે જ્યાંથી માત્ર એક જ સંક્રમણ ચલાવવામાં આવે છે. હાલની ઇવેન્ટ લોગ વિશેષતાઓનો ઉપયોગ આ નિર્ણય બિંદુઓમાં લેવામાં આવેલી પસંદગીના આધારે નિર્ણય વૃક્ષો બનાવવા માટે થઈ શકે છે. આવા નિર્ણય વૃક્ષ માટે, સ્વતંત્ર વિશેષતાઓમાં ઇવેન્ટ લોગમાં નોંધાયેલ વિશેષતાઓ હશે, અને આશ્રિત વિશેષતા સંક્રમણની પસંદગી હશે. આ માહિતીનો ઉપયોગ કરીને સંક્રમણની આગાહી માટે નિર્ણય વૃક્ષ બનાવી શકાય છે જે ભવિષ્યમાં પાયાની પરિસ્થિતિઓના સમૂહને ધ્યાનમાં રાખીને ચલાવવામાં આવી શકે છે. એકવાર નિર્ણય વૃક્ષની શોધ થઈ જાય પછી, દરેક નિર્ણય બિંદુને રક્ષકો સાથે ટિપ્પણી કરી શકાય છે. આ રક્ષકો વિવિધ ડેટા ચલોનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવેલી શરતો છે જે નિર્ણય બિંદુથી અમલ માટે સંક્રમણોમાંથી એકને પસંદ કરવામાં મદદ કરે છે. રક્ષકો સાથે ઉન્નત પેટ્રી જાળીનો ઉપયોગ નિર્ણય બિંદુઓ પર લેવામાં આવતા નિર્ણયોના પ્રકારની ભાવિ આગાહીઓ કરવા માટે થઈ શકે છે. પ્રોએમનો ઉપયોગ કરીને નિર્ણય માઇનિંગ નિર્ણય માઇનર પ્લગ-ઇન પ્રોએમમાં બનાવવામાં આવ્યું છે જે પેટ્રી નેટ મોડેલમાં સમાવિષ્ટ નિર્ણય બિંદુઓને નિર્ધારિત કરે છે, અને અદ્રશ્ય અને ડુપ્લિકેટ પ્રવૃત્તિઓ સાથે વ્યવહાર કરવામાં સક્ષમ હોવા છતાં લોગના સંદર્ભમાં સંભવિત નિર્ણયોને સ્પષ્ટ કરે છે. પ્લગઇનને પ્રક્રિયા મોડેલ અને ઇવેન્ટ લોગની જરૂર છે, અને તે બદલામાં ઉન્નત પ્રક્રિયા મોડેલ ઉત્પન્ન કરે છે. ડિસિઝન માઇનર શીખવાની સમસ્યાને ઘડવામાં આવે છે, વાસ્તવિક વિશ્લેષણ J48 ડિસિઝન ટ્રી ક્લાસિફાયરની મદદથી કરવામાં આવે છે, જે વેકા સોફ્ટવેર લાઇબ્રેરી દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવેલા C4.5 અલ્ગોરિધમનો અમલ છે. એલ્ગોરિધમ વ્યૂ પરિમાણોની સંપૂર્ણ શ્રેણી પ્રદાન કરે છે જે વેકા લાઈબ્રેરીમાંથી વપરાયેલ નિર્ણય વૃક્ષ અલ્ગોરિધમ માટે ઉપલબ્ધ છે. પડકારો પ્રથમ પડકાર માહિતીની ગુણવત્તા અને તેમના શબ્દાર્થના સાચા અર્થઘટન સાથે સંબંધિત છે. ઉદાહરણ તરીકે, માહિતીની ખોટ અથવા ખોટી રીતે નોંધાયેલી ઘટનાઓ હોઈ શકે છે, જેને સામાન્ય રીતે ઘોંઘાટ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. બીજો પડકાર જ્યારે લેવામાં આવેલા નિર્ણયોને વર્ગીકૃત કરવાની વાત આવે છે ત્યારે પ્રક્રિયા મોડેલના નિયંત્રણ-પ્રવાહ શબ્દાર્થના સાચા અર્થઘટન સાથે સંબંધિત છે. સંદર્ભ પ્રક્રિયા સિદ્ધાંત