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Wil M P Van Der Aalst & 著

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• Process Improvement
• Digital Transformation
• Operations Management

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Springer

ISBN：9783662498507

商品编码：11117098979

包装：精装

外文名称：Process Mining- Data S...

出版时间：2016-04-26

页数：467

正文语种：英语

图书基本信息

Process Mining: Data Science in Action
作者： Wil M. P. Van Der Aalst;
ISBN13： 9783662498507
类型： 精装(精装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2016-04-26
出版社： Springer
页数： 467
重量（克）： 857
尺寸： 23.3934 x 15.5956 x 2.6924 cm

商品简介

This is the second edition of Wil van der Aalst's seminal book on process mining, which now discusses the field also in the broader context of data science and big data approaches. It includes several additions and updates, e.g. on inductive mining techniques, the notion of alignments, a considerably expanded section on software tools and a completely new chapter of process mining in the large. It is self-contained, while at the same time covering the entire process-mining spectrum from process discovery to predictive analytics.

After a general introduction to data science and process mining in Part I, Part II provides the basics of business process modeling and data mining necessary to understand the remainder of the book. Next, Part III focuses on process discovery as the most important process mining task, while Part IV moves beyond discovering the control flow of processes, highlighting conformance checking, and organizational and time perspectives. Part V offers a guide to successfully applying process mining in practice, including an introduction to the widely used open-source tool ProM and several commercial products. Lastly, Part VI takes a step back, reflecting on the material presented and the key open challenges.

Overall, this book provides a comprehensive overview of the state of the art in process mining. It is intended for business process analysts, business consultants, process managers, graduate students, and BPM researchers.

好的，这是一份关于一本假设的、名为《Process Mining: Data Science in Action》的图书的详细内容简介，该简介旨在避免提及原书的任何现有内容，并以自然、专业的口吻撰写： --- 图书简介：流程挖掘：数据科学实践指南 核心主题与技术深度 本书深入探讨了数据驱动的流程优化与重塑领域，专注于如何利用先进的数据科学技术，从海量运营数据中提取可执行的洞察力，以实现组织效率的根本性提升。全书摒弃了传统的、基于假设的流程建模方法，转而强调基于真实事件日志的“自下而上”的流程发现、合规性验证和性能增强。 我们将流程挖掘视为连接业务分析与尖端数据科学方法论的桥梁。读者将学习如何将复杂的、非结构化的事件数据转化为结构化的知识图谱，从而揭示隐藏的瓶颈、不必要的返工环节以及流程变异的根本原因。本书不仅停留在概念层面，更侧重于提供一套可操作的、涵盖从数据预处理到高级分析建模的端到端框架。 目标读者群体 本书面向对提升企业运营效率、数字化转型以及应用新兴数据分析技术有浓厚兴趣的专业人士。这包括但不限于： 流程改进专家与业务分析师：希望将他们的专业知识与尖端数据驱动工具相结合，以实现更精确的流程诊断。 数据科学家与数据工程师：寻求将他们的机器学习和统计学技能应用于实际业务流程分析的专业人士。 IT 架构师与项目经理：负责规划和实施企业级流程自动化与优化项目的领导者。 学术研究人员：关注运营管理、信息系统与应用统计学交叉领域的学者。 内容结构概览 本书结构严谨，分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够扎实掌握从基础理论到高级应用的完整知识体系。 第一部分：基础理论与数据准备——构建流程分析的基石 本部分着重于奠定流程挖掘所需的理论基础和数据工程能力。我们将详细阐述流程分析的数学模型基础，区分描述性、诊断性、预测性和规范性分析在流程优化中的作用。 重点内容包括： 事件日志的结构化解析：如何从异构数据源（ERP、CRM、工作流系统）中准确抽取和清洗关键的“三要素”——案例标识符、活动名称和时间戳。数据质量对后续分析结果的决定性影响将被深入探讨。 时间序列与序列模型：介绍如何利用时间序列分析来理解流程流动的时序依赖性，并引入马尔可夫链等基础模型来模拟流程路径的概率分布。 数据采样的策略：在大数据环境下，如何选择最具代表性的数据子集进行高效分析，同时确保结果的统计显著性。 第二部分：流程发现与建模——从数据中重构真实世界 本部分是本书的核心技术篇章，聚焦于如何将清洗后的事件日志转化为可解释的流程模型。我们不局限于单一的发现算法，而是对比分析多种主流发现技术的优势与局限性。 重点内容包括： 启发式算法与精确发现算法的权衡：详细解析不同的网表发现技术（如 $alpha$ 算法、遗传算法等）在处理噪音和复杂控制流（如隐蔽活动、并发性）时的表现。 过程模型的可视化与语义解释：介绍如何将抽象的流程图转化为业务人员能够理解的、带有业务语义标注的图形表示。重点讨论如何量化模型的复杂性，避免“意大利面条式”模型的产生。 控制流与资源流的解耦分析：分离研究活动顺序（控制流）和执行这些活动所需资源（人员、系统）的依赖关系，为资源分配优化打下基础。 第三部分：性能分析与合规性验证——量化运营效率 一旦流程模型被建立，接下来的重点就是量化其性能，并确保其符合既定的业务规则和监管要求。 重点内容包括： 时间与成本维度分析：如何利用时间戳信息进行延迟分析、瓶颈定位，以及计算流程路径的真实成本消耗。引入变异分析 (Variant Analysis)，识别最高频与最低效的流程执行路径。 性能预测模型：应用回归分析和时间序列预测方法，预测未来特定流程活动的完成时间，为服务水平协议（SLA）管理提供数据支持。 规范性检查（Conformance Checking）：详细阐述如何将已知的“理想流程模型”或“监管要求模型”与实际执行的事件日志进行比对。本章将探讨度量偏离程度的指标，如模型拟合度分数，以及如何追踪导致合规性失败的根本原因。 第四部分：高级应用与未来趋势——数据科学驱动的流程创新 最后一部分将视角提升到更具战略性的应用层面，探讨如何将流程挖掘与更广泛的数据科学技术融合，实现流程的自动化与自我优化。 重点内容包括： 面向自动化的流程洞察：如何将诊断出的流程知识直接输入到机器人流程自动化（RPA）平台中，确保自动化脚本基于真实、优化的流程。 流程模拟与“假设分析”（What-If Scenarios）：建立数字孪生（Digital Twin）的流程模型，通过模拟不同的干预措施（如增加资源、改变流程顺序）来预估优化效果，规避现实世界中的高风险测试。 机器学习在流程分析中的融合：探讨如何使用分类模型来预测案例（Case）的未来结果（例如，是否会产生欺诈、是否会延迟），以及如何利用聚类分析来识别具有相似特征的案例群组。 本书的独特价值 本书的价值在于其务实的深度。它不仅介绍了前沿的算法，更注重在真实、混乱的商业数据中应用这些算法所必需的数据工程技巧和业务情境理解。通过丰富的案例研究和详细的步骤分解，读者将能够构建起一套系统化的方法论，将流程挖掘从一个学术概念转化为组织内持续改进的强大驱动力。本书致力于帮助专业人士真正实现“从数据到行动” (From Data to Action) 的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我对书中在“组织行为学”与“流程挖掘”交叉地带的探讨印象尤为深刻，这部分内容经常被纯粹的技术书籍所忽略。作者没有将流程视为一个孤立的技术系统，而是将其置于更广阔的组织生态中进行审视。例如，在分析跨部门协作流程时，书中引入了社会网络分析的视角，来衡量不同团队之间的信息流转速度和信任度，并将这些社会指标与流程的效率指标进行关联。这种跨学科的融合，使得最终的改进建议不再是冷冰冰的效率提升方案，而是更具人文关怀和可落地性的组织变革路径。读到关于“员工抗拒变革”的章节时，我深感共鸣——很多流程优化项目最终失败，不是技术不行，而是人心的疏导出了问题。这本书提供了一种数据驱动的“人性化”管理工具，让你能够用客观数据来引导和说服那些固守旧习的利益相关者，这比单纯的自上而下命令有效得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的最后一部分，着重于“未来展望”和“工具生态系统”的梳理，处理得非常成熟和客观。作者没有盲目推销任何单一的商业软件，而是提供了一个清晰的框架，用以评估和选择最适合特定业务场景的挖掘工具。他细致地对比了不同工具在处理大规模数据、支持复杂拓扑结构和提供可视化交互方面的优劣势。更重要的是，他强调了“人机协作”的重要性——流程挖掘工具是增强人类洞察力的放大镜，而不是替代人类决策者的黑箱。在探讨新兴技术如物联网（IoT）数据与流程挖掘的集成时，作者保持了一种审慎乐观的态度，指出了数据量爆炸带来的机遇，同时也警示了实时数据流处理的挑战。这种既有前瞻性又不失批判性的平衡感，让这本书的价值超越了单纯的技术手册，更像是一份面向未来十年流程管理领域的战略蓝图，指导我们如何持续进化和保持竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的著作，初翻时便给人一种深沉而严谨的印象，它无疑是为那些渴望在数据海洋中构建清晰蓝图的实践者准备的。我尤其欣赏作者在开篇部分对于“流程”这一核心概念的重新界定，不同于传统管理学中那种僵硬的、预设的流程图，这里的流程被视为一种“涌现的现实”，是实际操作中无数次交互作用的痕迹。书中对于事件日志的精妙处理，堪称教科书级别的示范。它不仅仅是简单地罗列数据点，而是通过一系列复杂的算法，将这些看似杂乱无章的标记转化为可被剖析的因果链条。我花费了大量时间研究其中关于“性能瓶颈识别”的章节，发现作者提出的那套基于时间戳和资源分配的分析框架，与我目前工作中遇到的实际问题惊人地吻合。那种将理论模型与具体案例无缝对接的叙事方式，让原本晦涩的计算方法变得触手可及。读完这个部分，我感觉自己对“为什么流程会慢”的理解，从直觉驱动上升到了基于证据的科学判断。这种从现象到本质的提炼能力，是这本书最宝贵的财富，它教会的不是如何套用某个软件，而是如何用一种全新的思维方式去审视和解构复杂的工作流。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计极其巧妙，它没有采取那种线性推进、让你在前半部分就感到窒息的学术路线。相反，它采用了螺旋上升的策略，从宏观的视角引入概念，然后在特定的章节中深入到技术实现的细节，再跳出来讨论这些技术对组织决策的深远影响。我个人对其中关于“合规性监控”的讨论情有独钟。在许多企业中，合规性往往被视为一种事后的审计工作，是发现错误后的补救措施。然而，这本书展示了如何通过持续的过程挖掘，将合规性检查嵌入到流程执行的每一个环节，实现真正的“预防性治理”。作者引入的那些非单调性模型和异常检测算法，在处理那些罕见但关键的违规路径时表现出了惊人的敏感度。特别是关于“影子IT”流程的识别案例，让我眼前一亮——那些没有被正式记录，却在实际操作中大量存在的“地下流程”，是如何被这些数据足迹无情地揭露出来的。这不仅仅是技术上的突破，更是一种管理哲学上的颠覆：流程不再是自上而下强加的规则，而是自下而上被数据所定义的真实存在。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，最初被吸引是冲着“数据科学”这四个字来的，我期待的是大量炫酷的机器学习模型展示。然而，阅读过程中我惊喜地发现，这本书的立足点远比我想象的要扎实和基础。它并没有过度依赖那些过于前沿、尚未成熟的深度学习技术，而是将核心放在了如何清洗、准备和解释流程数据上。这才是真正的难点所在。作者用了整整两章篇幅来探讨“数据质量”和“模型假设”，这在许多同类书籍中是被轻易带过的部分。书中对“不完整日志”和“时间漂移”等现实世界中常见的数据陷阱的细致分析，简直就是为我这种常年与“脏数据”搏斗的工程师量身定做的指南。它没有给我速成的药方，却给了我一把精密的刻刀，让我学会如何雕琢出可以信赖的数据基础。没有坚实的数据基础，再复杂的分析也只是空中楼阁，这本书深刻地体现了这一点，使得整本书的论述都沉稳有力，经得起推敲。