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1、数智创新变革未来流程挖掘与预测建模的融合1.流程挖掘与预测建模的互补性1.流程挖掘提取数据，预测建模发现模式1.预测建模增强流程挖掘的分析能力1.流程挖掘指导预测建模的数据选择1.流程挖掘发现业务规则，预测建模量化规则1.融合方法提高预测准确性和可解释性1.流程挖掘与预测建模在不同行业中的应用1.流程挖掘与预测建模的未来研究方向Contents Page目录页 流程挖掘与预测建模的互补性流程挖掘与流程挖掘与预测预测建模的融合建模的融合流程挖掘与预测建模的互补性1.流程挖掘识别实际执行的流程，而预测建模预测未来流程行为。2.两者相结合可以深入了解流程，预测瓶颈和改进机会。3.预测模型可根据挖据的
2、流程数据进行训练，提高预测的准确性。流程监控和预测1.流程挖掘实时监控流程执行情况，识别异常和偏差。2.预测建模预测未来流程事件，如延迟或错误。3.两者结合提供全面的流程监控，使决策者能够主动应对问题。流程发现和预测流程挖掘与预测建模的互补性流程改进和优化1.流程挖掘揭示流程中的低效和瓶颈，指导流程改进工作。2.预测建模评估流程改进的影响，预测改进后的流程性能。3.融合两者的洞察力可以制定数据驱动的优化决策。流程自动化和决策支持1.流程挖掘识别适合自动化的手动任务，提高效率。2.预测建模指导决策，例如资源分配和优先级，基于流程行为的预测。3.结合两者的知识可以实现自动化和决策支持的持续改进。流
3、程挖掘与预测建模的互补性数字化转型和业务智能1.流程挖掘和预测建模推动数字化转型，通过流程优化和预测分析。2.它们提供业务智能，使组织能够深入了解流程并做出明智的决策。3.两个技术的集成促进了组织的数字化成熟度。未来趋势和前沿1.流程挖掘和预测建模的融合将变得更加无缝和集成。2.随着人工智能和机器学习的进步，预测能力将显著增强。3.数据驱动的决策和自动化将成为组织竞争力的关键因素。流程挖掘提取数据，预测建模发现模式流程挖掘与流程挖掘与预测预测建模的融合建模的融合流程挖掘提取数据，预测建模发现模式主题名称：流程挖掘数据提取1.流程挖掘利用算法和技术从事件日志中提取有关业务流程的详细信息。2.事件
4、日志包含时间戳、活动名称和资源等数据点，记录了执行业务流程的过程。3.通过分析事件日志，流程挖掘可以识别流程瓶颈、异常行为和改进领域。主题名称：预测建模模式发现1.预测建模使用统计技术和机器学习算法来识别模式和预测未来事件。2.预测模型基于历史数据进行训练，学习业务流程的动态变化和潜在关系。预测建模增强流程挖掘的分析能力流程挖掘与流程挖掘与预测预测建模的融合建模的融合预测建模增强流程挖掘的分析能力1.预测建模可识别流程中的异常事件，例如异常持续时间或延迟。2.通过比较实际执行情况与预测结果，流程挖掘可以识别违背预期行为的流程实例。3.这有助于检测欺诈、错误和低效率，并促进行动来纠正偏差。主题名
5、称：过程规范预测1.预测建模可以预测流程实例的执行时间、成本和资源使用情况。2.流程挖掘结合预测，可以识别流程的最佳执行路径和潜在瓶颈。3.这使组织能够制定更有效的流程规范，优化流程性能，并预测未来的流程需求。主题名称：预测异常识别预测建模增强流程挖掘的分析能力主题名称：改进流程自动化1.预测建模可以识别自动化流程的最佳候选流程。2.流程挖掘可提供自动化流程的详细视图，使组织能够了解候选流程的复杂性和变化性。3.结合这些见解，组织可以更有效地自动化流程，释放人力资源，并提高流程效率。主题名称：客户体验预测1.预测建模可预测客户在流程执行期间的体验。2.流程挖掘可提供有关客户交互、反馈和行为的详
6、细信息。3.结合这些数据，组织能够识别影响客户体验的流程方面，并采取措施加以改进。预测建模增强流程挖掘的分析能力主题名称：合规性管理1.预测建模可以识别流程中的合规风险，例如违反法规或政策。2.流程挖掘可提供对流程执行的全面可见性，以检测可疑活动。3.这使组织能够主动管理合规性，降低风险并提高透明度。主题名称：业务流程优化1.预测建模可预测流程改进的潜在影响，例如减少成本或提高效率。2.流程挖掘提供流程的基准性能数据，以评估改进的有效性。流程挖掘指导预测建模的数据选择流程挖掘与流程挖掘与预测预测建模的融合建模的融合流程挖掘指导预测建模的数据选择主题名称：基于流程挖掘识别关键指标1.流程挖掘可识
7、别流程中的关键指标，例如活动频率、处理时间和资源利用率。2.这些指标提供有关流程绩效和瓶颈的深入见解，可用于指导预测建模。3.关键指标的有效识别有助于预测模型考虑流程中最重要的变量。主题名称：流程挖掘提取流程模式1.流程挖掘揭示流程中的模式和异常，例如循环、并行和分支。2.这些模式可告知预测建模，识别影响流程结果的事件和条件。3.了解流程模式有助于预测模型捕获流程中情境变化的影响。流程挖掘指导预测建模的数据选择1.流程挖掘通过分析活动序列和时间戳确定事件之间的因果关系。2.这种知识有助于预测模型建立准确的预测，考虑流程中的相关因素。3.了解因果关系可防止预测建模中引入无效或冗余变量。主题名称：
8、流程挖掘识别流程异常1.流程挖掘检测流程中的异常事件，例如延迟、错误和偏差。2.这些异常可能对流程结果产生重大影响，因此需要考虑预测建模。3.识别异常有助于预测模型预测流程中断和采取纠正措施。主题名称：流程挖掘确定因果关系流程挖掘指导预测建模的数据选择主题名称：流程挖掘量化流程绩效1.流程挖掘通过计算流程指标来量化流程绩效，例如吞吐量、周转时间和遵从性。2.这些指标可用于评估流程的当前状态，并为预测建模提供基准。3.量化流程绩效有助于确定预测建模的目标和衡量预测模型的有效性。主题名称：流程挖掘自动数据收集1.流程挖掘自动化流程数据收集，减少人工干预和错误的可能性。2.这种自动化提供可靠、可重复
9、的数据，可用于训练和验证预测模型。流程挖掘发现业务规则，预测建模量化规则流程挖掘与流程挖掘与预测预测建模的融合建模的融合流程挖掘发现业务规则，预测建模量化规则业务规则发现1.流程挖掘从事件日志中自动发现隐藏的业务规则和例外情况。2.这些发现的规则可以帮助组织理解流程的实际执行情况，识别瓶颈和改进领域。3.通过揭示流程中未记录的规则，流程挖掘为业务流程优化和合规提供洞察力。预测建模量化1.预测建模使用历史数据来预测未来的事件，例如客户流失率或处理时间。2.通过将流程挖掘发现的量化规则纳入预测模型，可以提高模型的准确性。3.这项技术使组织能够预测和减轻流程瓶颈，优化资源配置并提高整体运营效率。流程
10、挖掘发现业务规则，预测建模量化规则流程模拟1.流程模拟使用流程挖掘发现的规则来创建流程的虚拟表示。2.模拟使组织能够在实施更改之前测试不同的流程场景并预测其影响。3.它有助于降低风险、节省成本并实现流程的持续改进。业务改进决策1.流程挖掘和预测建模的结合提供了数据驱动的洞察力，用于业务改进决策。2.组织可以利用这些洞察力优化流程、提高效率、降低成本并增强客户满意度。3.通过基于证据的决策，领导者能够自信地实施战略性变更，推动组织成功。流程挖掘发现业务规则，预测建模量化规则1.流程挖掘和预测建模有助于确保流程符合法规和标准。2.通过识别合规性风险，组织可以主动解决潜在问题并避免昂贵的处罚。3.此
11、外，流程挖掘有助于证明流程合规性，增强审计和认证流程。持续流程优化1.流程挖掘和预测建模的融合促进了持续的流程优化循环。2.组织可以定期重新分析流程，发现新兴趋势、改进领域并微调模型，从而实现持续改进。流程治理和合规 融合方法提高预测准确性和可解释性流程挖掘与流程挖掘与预测预测建模的融合建模的融合融合方法提高预测准确性和可解释性可解释性增强1.融合方法将流程挖掘的可解释性融入预测建模，帮助用户理解预测结果的驱动因素和流程中的关键影响因素。2.通过在预测模型中纳入流程知识，用户可以识别和评估风险、瓶颈和改进机会，从而采取针对性的措施。3.可解释性增强有利于建立对预测结果的信任和信心，提高决策的透
12、明度和可追溯性。预测准确性提升1.融合方法结合了流程挖掘的流程洞察和预测建模的预测能力，能够识别以前可能难以发现的复杂模式和关系。2.利用流程挖掘提取的序列数据和事件日志，预测建模可以更全面地捕获流程的动态性和多样性，提高预测的准确性和鲁棒性。3.融合方法可以识别影响预测结果的关键流程变量，使预测模型更具针对性和可定制化，从而提高准确性。流程挖掘与预测建模在不同行业中的应用流程挖掘与流程挖掘与预测预测建模的融合建模的融合流程挖掘与预测建模在不同行业中的应用医疗保健：1.流程挖掘可识别就诊流程中的瓶颈和低效，预测建模可优化资源分配和改善患者体验。2.通过分析历史就诊数据，预测建模可准确预测疾病风
13、险和结果，这有助于早期干预和预防性保健。3.流程挖掘与预测建模的融合可提高医疗保健系统效率，降低成本，并改善患者结果。制造业：1.流程挖掘可识别生产流程中的异常和浪费，预测建模可优化供应链和减少生产延误。2.通过分析生产数据，预测建模可预测机器故障和产品需求，这有助于预防性维护和库存管理。3.流程挖掘与预测建模的融合可提高制造效率，降低成本，并确保及时交付。流程挖掘与预测建模在不同行业中的应用金融服务：1.流程挖掘可识别欺诈行为和合规性问题，预测建模可评估风险和改善信用评分。2.通过分析交易数据，预测建模可预测客户行为和市场趋势，这有助于针对性营销和投资决策。3.流程挖掘与预测建模的融合可提高
14、金融服务业效率，降低风险，并改善客户体验。零售业：1.流程挖掘可识别客户互动中的痛点，预测建模可优化营销活动和个性化客户体验。2.通过分析销售数据，预测建模可预测商品需求和定价策略，这有助于库存优化和提高利润率。3.流程挖掘与预测建模的融合可提高零售业效率，增强客户忠诚度，并增加收入。流程挖掘与预测建模在不同行业中的应用供应链管理：1.流程挖掘可识别供应链中中断和效率低下，预测建模可优化库存管理和运输路线。2.通过分析物流数据，预测建模可预测需求波动和交货时间，这有助于规划和协调。3.流程挖掘与预测建模的融合可提高供应链弹性，降低成本，并确保货物及时交货。电信业：1.流程挖掘可识别网络故障和服
15、务中断，预测建模可优化网络性能和提高客户满意度。2.通过分析网络数据，预测建模可预测流量模式和设备故障，这有助于预防性维护和网络规划。流程挖掘与预测建模的未来研究方向流程挖掘与流程挖掘与预测预测建模的融合建模的融合流程挖掘与预测建模的未来研究方向跨学科协作1.流程挖掘与预测建模专家之间建立紧密合作，共享知识和见解。2.与其他领域（如计算机科学、统计学、业务分析）的研究人员合作，探索交叉方法。3.开发综合框架，协调流程挖掘和预测建模的优势，实现更全面的分析。实时流程监控1.应用实时流程挖掘技术，监控和分析正在进行的流程，提供即时见解。2.结合预测建模，预测潜在瓶颈和异常情况，以便采取预防措施。3
16、.为决策者提供动态仪表板，实时跟踪流程性能和采取纠正措施。流程挖掘与预测建模的未来研究方向因果关系分析1.利用流程挖掘的因果发现能力，识别影响流程结果的关键因素。2.将因果关系知识融入预测建模，提高预测准确性并指导流程改进。3.探索创新方法，利用预测建模量化因果关系，为业务决策提供更深入的依据。个性化预测1.将流程挖掘与个性化预测相结合，根据个别案例的特征定制预测模型。2.利用机器学习技术，开发针对特定流程参与者或场景的定制化预测。3.优化流程，满足不同客户或利益相关者的个性化需求，提高客户满意度和运营效率。流程挖掘与预测建模的未来研究方向自动化闭环1.建立自动化闭环，利用预测建模结果触发流程改进措施。2.实时监控流程性能，并根据预测的风险或机会调整决策规则。3.实现持续改进的循环，确保流程始终优化，以适应不断变化的业务环境。数据质量管理1.强调流程挖掘和预测建模中数据质量的重要性，制定数据治理策略。2.开发工具和技术，自动化数据清理、转换和集成过程。3.确保高质量数据为流程挖掘和预测建模提供可靠的基础，提高分析结果的准确性和可信度。感谢聆听数智创新变革未来Thankyou
