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インプレス[コンピュータ・IT]ムック プロセスマイニング Data Science in Action

インプレス / 2019年09月17日 / 全521ページ

20年にわたってプロセスマイニングの研究を牽引するWil van der Aalst博士。氏の研究成果が余すことなく記されたプロセスマイニング・バイブルの日本語版です。

目次

  • コピーライト
  • 日本語版の発行に寄せて
  • 序文
  • 謝辞
  • 目次
  • パートI イントロダクション
  • チャプター1 動的データサイエンス1.1 イベントのインターネット
  • 1.2 データサイエンティスト
  • 1.3 プロセスサイエンスとデータサイエンスの隔たりを埋める
  • 1.4 まとめ
  • チャプター2 プロセスマイニング:失われた連環2.1 モデル化の限界
  • 2.2 プロセスマイニング
  • 2.3 ログを例にプロセスマイニングで分析する
  • 2.4 プレーイン、プレーアウト、リプレー
  • 2.5 プロセスマイニングの位置付け
  • パートII 予備知識
  • チャプター3 プロセスモデリングおよび分析3.1 モデリング技術
  • 3.2 プロセスモデル
  • 3,3 モデルベースのプロセス分析
  • チャプター4 データマイニング4.1 データマイニングテクニックの分類
  • コピーライト
  • 日本語版の発行に寄せて
  • 序文
  • 謝辞
  • 目次
  • パートI イントロダクション
  • チャプター1 動的データサイエンス1.1 イベントのインターネット
  • 1.2 データサイエンティスト
  • 1.3 プロセスサイエンスとデータサイエンスの隔たりを埋める
  • 1.4 まとめ
  • チャプター2 プロセスマイニング:失われた連環2.1 モデル化の限界
  • 2.2 プロセスマイニング
  • 2.3 ログを例にプロセスマイニングで分析する
  • 2.4 プレーイン、プレーアウト、リプレー
  • 2.5 プロセスマイニングの位置付け
  • パートII 予備知識
  • チャプター3 プロセスモデリングおよび分析3.1 モデリング技術
  • 3.2 プロセスモデル
  • 3,3 モデルベースのプロセス分析
  • チャプター4 データマイニング4.1 データマイニングテクニックの分類
  • 4.2 決定木学習
  • 4.3 k平均法クラスタリング
  • 4.4 相関ルール学習
  • 4.5 シーケンスおよびエピソードマイニング
  • 4.6 結果として得られるモデルの品質
  • パートIII イベントログからプロセスモデルへ
  • チャプター5 データの取得5.1 データソース
  • 5.2 イベントログ
  • 5.3 XES
  • 5.4 データ品質
  • 5.5 現実からイベントログの平坦なモデル化
  • チャプター6 プロセスディスカバリー:イントロダクション6.1 問題提起
  • 6.2 プロセスディスカバリーのためのシンプルなアルゴリズム
  • 6.3 プロセスモデルの再発見
  • 6.4 問題点
  • チャプター7 高度なプロセスディスカバリーテクニック7.1 概要
  • 7.2 ヒューリスティックマイニング
  • 7.3 遺伝的プロセスマイニング
  • 7.4 領域ベースのマイニング
  • 7.5 帰納的マイニング
  • 7.6 歴史的展望
  • パートIV プロセスディスカバリーを超えて
  • チャプター8 コンフォーマンスチェッキング8.1 ビジネスアライメントと監査
  • 8.2 トークンのリプレイ
  • 8.3 アライメント
  • 8.4 フットプリントの比較
  • 8.5 コンフォーマンスチェッキングのその他の用途
  • チャプター9 追加の視点のマイニング9.1 視点
  • 9.2 属性:ヘリコプタービュー
  • 9.3 組織マイニング
  • 9.4 時間と確率
  • 9.5 決定マイニング
  • 9.6 まとめ
  • チャプター10 オペレーショナルサポート10.1 プロセスマイニングフレームワークの精緻化
  • 10.2 オンラインプロセスマイニング
  • 10.3 検出
  • 10.4 予測
  • 10.5 推奨
  • 10.6 プロセスは一定の状態にはない!
  • 10.7 プロセスマイニングのスペクトル
  • パートV プロセスマイニングを開始する
  • チャプター11 プロセスマイニングツール11.1 プロセスマイニングは含まれず!
  • 11.2 様々なタイプのプロセスマイニングツール
  • 11.3 ProM:オープンソースのプロセスマイニングプラットフォーム
  • 11.4 商用プロセスマイニングツール
  • 11.5 概要
  • チャプター12 大量データにおけるプロセスマイニング12.1 大量のイベントデータ
  • 12.2 ケースベースの分解
  • 12.3 アクティビティベースの分解
  • 12.4 プロセスキューブ
  • 12.5 ストリーミングプロセスマイニング
  • 12.6 過熱ぎみの期待を超えて
  • チャプター13 「ラザニアプロセス」の分析13.1 「ラザニアプロセス」の特徴付け
  • 13.2 ユースケース
  • 13.3 アプローチ
  • 13.4 適用事例
  • チャプター14 「スパゲッティープロセス」の分析14.1 「スパゲッティープロセス」の特徴
  • 14.2 アプローチ
  • 14.3 適用事例
  • パートVI 考察
  • チャプター15 地図の作成方法とナビゲーション15.1 ビジネスプロセスの地図
  • 15.2 ビジネスプロセスの「TomTom」
  • チャプター16 エピローグ16.1 データマイニングとBPMの橋渡しとなるプロセスマイニング
  • 16.2 課題
  • 16.3 今日から始めましょう!
  • 著者紹介日本語版スタッフ
  • 奥付
  • 裏表紙

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