Vorlesung Methodische Grundlagen des Software-Engineering im Sommersemester 2014
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- Christa Knopp
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1 Vorlesung des Software-Engineering im Sommersemester 214 Prof. Dr. Jan Jürjens TU Dortmund, Fakultät Informatik, Lerstul XIV Teil 2.6: Mining: Zusätzlice Perspektiven v
2 [mit freundlicer Genemigung basierend auf einem engliscen Foliensatz von Prof. Dr. Wil van der Aalst (TU Eindoven)] Literatur: [vda11] Wil van der Aalst: Process Mining: Discovery, Conformance and Enancement of Business Processes, Springer-Verlag Unibibliotek (6 Exemplare): ttp:// (Bei Engpässen kann eine Kopiervorlage der relevanten Ausscnitte zur Verfügung gestellt werden.) Kapitel 8 2
3 Einordnung Mining: Zusätzlice Perspektiven Gescäftsprozessmodellierung Process-Mining Einfürung: Process-Mining Petrinetze Data-Mining Datenbescaffung Prozessextraktion Konformanzanalyse Mining: Zusätzlice Perspektiven Betriebsunterstützung Werkzeugunterstützung Analysiere Lasagne Prozesse Analysiere Spagetti Prozesse Kartograpie und Navigation Epilog Modellbasierte Entwicklung sicerer Software 3
4 Einleitung Mining: Zusätzlice Perspektiven Letzter Abscnitt: Konformanzanalyse. Dieser Abscnitt: Mining: Zusätzlice Perspektiven : Organizational Mining: Zusammenang zwiscen Ressource und Aktivität. Zeitanalyse durc Replay. Decision Mining mit Hilfe von Replay. 4
5 Überblick Mining: Zusätzlice Perspektiven Attribute in Event-Logs Organizational Mining Veralten von Ressourcen Analysieren Decision-Mining 5
6 Mining: Zusätzlice Perspektiven Verbesserung: vgl. Reparatur im Kontext von Konformanz-an alyse 6 Seite 6
7 Startpunkt: Event-Log verknüpft mit Modell Ser wictig! Modell extraiert oder manuell erstellt. Wärend des Replays verknüpft. Startpunkt für andere Typen des Process-Minings! 7 Seite 7
8 Attribute in Event-Logs 8 Seite 8
9 Fälle können auc Attribute aben 9 Seite 9
10 Helikopter-Sict: Punkte-Diagramme 1 Seite 1
11 Überblick Mining: Zusätzlice Perspektiven Attribute in Event-Logs Organizational Mining Veralten von Ressourcen Analysieren Decision-Mining 11
12 Organizational-Mining a = Registrierung anfragen, b = gründlic überprüfen, c = normal überprüfen, d = Ticket überprüfen, e = entsceiden, f = Anfrage neu einleiten, g = Entscädigung bezalen und = Anfrage ablenen 12 Seite 12
13 Ressourcen-Aktivitäts-Matrix Durcscnittlice Anzal, wie oft eine Ressource eine Aktivität pro Fall ausfürt. Pete Mike Ellen Sue Sean Sara a b c d e 2.3 f 1.3 g Aktivität a für jeden Fall genau einmal ausgefürt (Summe 1. Spalte). Pete, Mike und Ellen füren als einzigen diese Aktivität aus. a zu 3% von Pete, zu 5% von Mike und zu 2% von Ellen ausgefürt. e und f immer von Sara ausgefürt. e im Scnitt 2.3 mal pro Fall ausgefürt. etc. 13 Seite 13
14 Analyse Sozialer Netzwerke 14 Seite 14
15 Matrix der Aufgabenübergabe Zäle Übergabe der Aufgaben von einer Ressource zu einer anderen (im Durcscnitt pro Fall). Kausale Abängigkeiten im Prozessmodell genutzt: Übergaben im Event-Log zu zälen. 15 Seite 15
16 Soziales Netzwerk basierend auf Aufgabenübergabe (Scwellwert:.1) Nur Dicke der Pfeile abängig von Häufigkeiten. 16 Seite 16
17 Aufgabenübergabe auf Rollen-Ebene Hier: Zusätzlic Größe der Knoten abängig von Häufigkeiten. 17 Seite 17
18 Profile 18 Seite 18
19 Soziale Netzwerke basierend auf Änlickeit von Profilen Ressourcen, die änlice Aktivitäten ausfüren, steen in Bezieung. Sara fürt als einzige Ressource e und f aus. Nict mit anderen Ressourcen verbunden. Verknüpfungen zur eigenen Ressource unterdrückt. Entalten keine Informationen (self-similarity). 19 Seite 19
20 Unternemensstrukturen extraieren 2 Seite 2
21 Prozess- vs. Unternemensstruktur 21 Seite 21
22 Überblick Mining: Zusätzlice Perspektiven Attribute in Event-Logs Organizational Mining Zeit-Analyse Decision-Mining 22
23 Punkte-Diagramm: Prozess einer Wonungsvermittlung mit absoluter Zeit 23 Seite 23
24 Detailausscnitt Seite 24 24
25 Gleicer Log, relative Zeit 25 Seite 25
26 Timed Replay (Timed) Replay: Timing-Information mit Modellelementen verknüpfen. Ziele: Visualisierung Analyse der Zeit-Informationen. 26 Seite 26
27 Timed Replay Anfang Aktivität b Ende Aktivität b Zeitstempel Replay, wie vorer, jetzt unter Berücksictigung der Zeitstempel sowie Anfang und Ende der Aktivitäten: Replay der ersten drei Fälle im Event-Log: Fall 1 startet zur Zeit 12 und endet zur Zeit 54, Fall 2 startet zur Zeit 17 und endet zur Zeit 73, Fall 3 startet zur Zeit 25 und endet zur Zeit Seite 27
28 Timed Replay: Beispiel A B C D A5: Ereignis A trat zum Zeitpunkt 5 ein. 28
29 Timed Replay: Beispiel B8 C9 D
30 Timed Replay: Beispiel B8 C9 D13 5 3
31 Timed Replay: Beispiel C9 D = 8-5: Zwiscen Auftritten der Ereignisse A und B sind 3 Zeiteineiten vergangen
32 Timed Replay: Beispiel C9 D
33 Timed Replay: Beispiel D
34 Timed Replay: Beispiel D
35 Timed Replay: Beispiel
36 Timed Replay: Beispiel
37 Timed Replay: Beispiel I.A. für versciedene Durcläufe untersciedlice Zeiten
38 Transition a: 1. Fall: starts: 12; completes: 19; Dauer: 7 (=19-12) 25-19=6 Start-Zeitpunkte der 3 Logs Stelle p2: 3. Fall: 2 Tokens blieben 5 bzw. 7 Zeiteineiten auf dieser Stelle End-Zeitpunkte der 3 Logs Zeiten von drei Durcläufen 38 in Modell annotiert. Seite 38
39 Lineare Ansict: Timed-Replay, erste drei Fälle 39 Seite 39
40 Lineare Ansict auf Ressourcen abgebildet (Aus voriger Folie durc Umsortieren der Zeilen erstellen.) 4 Seite 4
41 Überblick Mining: Zusätzlice Perspektiven Attribute in Event-Logs Organizational Mining Zeit-Analysen Decision-Mining 41
42 Decision Mining Entsceidungspunkte in extraierten Petrinetzen zunäcst nict-deterministisc : im Modell nict determiniert, welcer Ausfürungszweig in welcer Ausfürung gewält wird Nützlice Information! Idee: Klassifikationstecniken (s. Abscnitt 2.2) anwenden, um Rationale inter der in den Ausfürungen gewälten Entsceidungen auf Basis der Logdaten zu erkennen. => Decision Mining 42
43 Decision-Mining: Beispiel Wo sind die Entsceidungspunkte? 43 Seite 43
44 Decision-Mining: Beispiel Entsceidungspunkte Entsceidungspunkt #1 Entsceidungspunkt #2 44 Seite 44
45 Decision-Mining: Beispiel: Entsceidungspunkt 1 Entsceidungspunkt #1 Entsceidungspunkt #1: Wal zwiscen Aktivität b und c. Möglice Erkenntnis: Von Arbeitslast der beiden Experten abängig. Wenn Experten Sue und Sean überladen Ausfürung von b weniger warsceinlic (gegenüber c). 45 Seite 45
46 Decision-Mining: Beispiel: Entsceidungspunkt 2 Entsceidungspunkt #2 Entsceidungspunkt #2: Möglice Erkenntnis: Alle Fälle, die Sean gründlic prüft, werden an Entsceidungspunkt #2? 46 Seite 46
47 Decision-Mining: Beispiel: Entsceidungspunkt 2 Entsceidungspunkt #2 Entsceidungspunkt #2: Möglice Erkenntnis: Alle Fälle, die Sean gründlic prüft, werden an Entsceidungspunkt #2 abgelent. 47 Seite 47
48 Decision Mining: Predictor- / Response-Variablen Predictor Variablen ResponseVariable Kundenstatus Region Betrag Aktivität Gold Norden Norden Gold Süden g Westen Osten Süden Gold Norden g Westen Süden Gold Westen g Süden Gold Süden Norden Gold Süden g Norden Westen Gold Osten g Predictor-Variablen (unabängige Variablen): Entsprecen Wissen über Fall, nacdem Entsceidung getroffen. Response-Variable (abängige Variablen): Ermittlung mittels Untersucung des Event-Logs. Jede Zeile in der Tabelle = eine Ausfürung der Aktivitität f/g/ Aktivität in Prozessausfürung mermals besuct (Scleife) merere Zeilen in Tabelle. 48 Seite 48
49 Beispiel: Entsceidungspunkt 2 in Abängigkeit von Predictors Kundenstatus Region Betrag Aktivität Gold Norden Norden Gold Süden g Westen Osten Süden Gold Norden g Westen Süden Gold Westen g Süden Gold Süden Norden Gold Süden g Norden Westen Gold Osten g Welce Features (unabängige Variablen) beeinflussen die Entsceidung? Klassifikationstecniken (z.b. Entsceidungsbäume) nutzen, um Regeln zu finden. Erkläre abängige Variablen insictlic der unabängigen. Beispiel: Wann wird Entscädigung bezalt (g) und wann Anfrage abgelent ()? g g e e?? 49 Seite 49
50 Beispiel: Entsceidungspunkt 2 in Abängigkeit von Predictors Kundenstatus Region Betrag Aktivität Gold Norden Norden Gold Süden g Westen Osten Süden Gold Norden g Westen Süden Gold Westen g Süden Gold Süden Norden Gold Süden g Norden Westen Gold Osten g Welce Features (unabängige Variablen) beeinflussen die Entsceidung? Klassifikationstecniken (z.b. Entsceidungsbäume) nutzen, um Regeln zu finden. Erkläre abängige Variablen insictlic der unabängigen. Beispiel: Wann wird Entscädigung bezalt (g) und wann Anfrage abgelent ()? g g e e Status=Gold und Betrag<5 Status= oder Betrag 5 5 Seite 5
51 Klassifikation beim Process-Mining Anwendung von Klassifikationstecniken nict auf Event- / Daten-basiertes Decision-Mining bescränkt. Zusätzlice unabängige Variablen möglic: Veraltensinformationen (Anzal der Scleifen). Performanz-Informationen (Bearbeitungszeit). Kontextinformationen (Wetter, Queues, etc.). Alternative abängige Variablen analysierbar: Gründe für Nict-Konformität aufdecken (teile Instanzen in zwei Gruppen). Gründe für Verzögerungen aufdecken. 51 Seite 51
52 Überblick: Process Mining SS zusätzlice Perspektiven 52 Seite 52
53 Vorgeensmodell für Process-Mining Seite Analysiere Lasagne-Prozesse
54 Zusammenfassung Mining: Zusätzlice Perspektiven In diesem Abscnitt: Attribute in Event-Logs Organizational Mining Zeit-Analysen Decision-Mining Im näcsten Abscnitt: Online-Analysen (Erfassen, Vorersagen und Empfelen von Pfaden zur Ausfürungszeit). 54
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