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Wil M P Van Der Aalst & 著

圖書標籤:

• Process Mining
• Data Science
• Business Process Management
• Workflow Analysis
• Data Analytics
• Machine Learning
• Event Log Analysis
• Process Improvement
• Digital Transformation
• Operations Management

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： Springer

ISBN：9783662498507

商品編碼：11117098979

包裝：精裝

外文名稱：Process Mining- Data S...

齣版時間：2016-04-26

頁數：467

正文語種：英語

圖書基本信息

Process Mining: Data Science in Action
作者： Wil M. P. Van Der Aalst;
ISBN13： 9783662498507
類型： 精裝(精裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2016-04-26
齣版社： Springer
頁數： 467
重量（剋）： 857
尺寸： 23.3934 x 15.5956 x 2.6924 cm

商品簡介

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，這是一份關於一本假設的、名為《Process Mining: Data Science in Action》的圖書的詳細內容簡介，該簡介旨在避免提及原書的任何現有內容，並以自然、專業的口吻撰寫： --- 圖書簡介：流程挖掘：數據科學實踐指南 核心主題與技術深度 本書深入探討瞭數據驅動的流程優化與重塑領域，專注於如何利用先進的數據科學技術，從海量運營數據中提取可執行的洞察力，以實現組織效率的根本性提升。全書摒棄瞭傳統的、基於假設的流程建模方法，轉而強調基於真實事件日誌的“自下而上”的流程發現、閤規性驗證和性能增強。 我們將流程挖掘視為連接業務分析與尖端數據科學方法論的橋梁。讀者將學習如何將復雜的、非結構化的事件數據轉化為結構化的知識圖譜，從而揭示隱藏的瓶頸、不必要的返工環節以及流程變異的根本原因。本書不僅停留在概念層麵，更側重於提供一套可操作的、涵蓋從數據預處理到高級分析建模的端到端框架。 目標讀者群體 本書麵嚮對提升企業運營效率、數字化轉型以及應用新興數據分析技術有濃厚興趣的專業人士。這包括但不限於： 流程改進專傢與業務分析師：希望將他們的專業知識與尖端數據驅動工具相結閤，以實現更精確的流程診斷。 數據科學傢與數據工程師：尋求將他們的機器學習和統計學技能應用於實際業務流程分析的專業人士。 IT 架構師與項目經理：負責規劃和實施企業級流程自動化與優化項目的領導者。 學術研究人員：關注運營管理、信息係統與應用統計學交叉領域的學者。 內容結構概覽 本書結構嚴謹，分為四個主要部分，層層遞進，確保讀者能夠紮實掌握從基礎理論到高級應用的完整知識體係。 第一部分：基礎理論與數據準備——構建流程分析的基石 本部分著重於奠定流程挖掘所需的理論基礎和數據工程能力。我們將詳細闡述流程分析的數學模型基礎，區分描述性、診斷性、預測性和規範性分析在流程優化中的作用。 重點內容包括： 事件日誌的結構化解析：如何從異構數據源（ERP、CRM、工作流係統）中準確抽取和清洗關鍵的“三要素”——案例標識符、活動名稱和時間戳。數據質量對後續分析結果的決定性影響將被深入探討。 時間序列與序列模型：介紹如何利用時間序列分析來理解流程流動的時序依賴性，並引入馬爾可夫鏈等基礎模型來模擬流程路徑的概率分布。 數據采樣的策略：在大數據環境下，如何選擇最具代錶性的數據子集進行高效分析，同時確保結果的統計顯著性。 第二部分：流程發現與建模——從數據中重構真實世界 本部分是本書的核心技術篇章，聚焦於如何將清洗後的事件日誌轉化為可解釋的流程模型。我們不局限於單一的發現算法，而是對比分析多種主流發現技術的優勢與局限性。 重點內容包括： 啓發式算法與精確發現算法的權衡：詳細解析不同的網錶發現技術（如 $alpha$ 算法、遺傳算法等）在處理噪音和復雜控製流（如隱蔽活動、並發性）時的錶現。 過程模型的可視化與語義解釋：介紹如何將抽象的流程圖轉化為業務人員能夠理解的、帶有業務語義標注的圖形錶示。重點討論如何量化模型的復雜性，避免“意大利麵條式”模型的産生。 控製流與資源流的解耦分析：分離研究活動順序（控製流）和執行這些活動所需資源（人員、係統）的依賴關係，為資源分配優化打下基礎。 第三部分：性能分析與閤規性驗證——量化運營效率 一旦流程模型被建立，接下來的重點就是量化其性能，並確保其符閤既定的業務規則和監管要求。 重點內容包括： 時間與成本維度分析：如何利用時間戳信息進行延遲分析、瓶頸定位，以及計算流程路徑的真實成本消耗。引入變異分析 (Variant Analysis)，識彆最高頻與最低效的流程執行路徑。 性能預測模型：應用迴歸分析和時間序列預測方法，預測未來特定流程活動的完成時間，為服務水平協議（SLA）管理提供數據支持。 規範性檢查（Conformance Checking）：詳細闡述如何將已知的“理想流程模型”或“監管要求模型”與實際執行的事件日誌進行比對。本章將探討度量偏離程度的指標，如模型擬閤度分數，以及如何追蹤導緻閤規性失敗的根本原因。 第四部分：高級應用與未來趨勢——數據科學驅動的流程創新 最後一部分將視角提升到更具戰略性的應用層麵，探討如何將流程挖掘與更廣泛的數據科學技術融閤，實現流程的自動化與自我優化。 重點內容包括： 麵嚮自動化的流程洞察：如何將診斷齣的流程知識直接輸入到機器人流程自動化（RPA）平颱中，確保自動化腳本基於真實、優化的流程。 流程模擬與“假設分析”（What-If Scenarios）：建立數字孿生（Digital Twin）的流程模型，通過模擬不同的乾預措施（如增加資源、改變流程順序）來預估優化效果，規避現實世界中的高風險測試。 機器學習在流程分析中的融閤：探討如何使用分類模型來預測案例（Case）的未來結果（例如，是否會産生欺詐、是否會延遲），以及如何利用聚類分析來識彆具有相似特徵的案例群組。 本書的獨特價值 本書的價值在於其務實的深度。它不僅介紹瞭前沿的算法，更注重在真實、混亂的商業數據中應用這些算法所必需的數據工程技巧和業務情境理解。通過豐富的案例研究和詳細的步驟分解，讀者將能夠構建起一套係統化的方法論，將流程挖掘從一個學術概念轉化為組織內持續改進的強大驅動力。本書緻力於幫助專業人士真正實現“從數據到行動” (From Data to Action) 的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的最後一部分，著重於“未來展望”和“工具生態係統”的梳理，處理得非常成熟和客觀。作者沒有盲目推銷任何單一的商業軟件，而是提供瞭一個清晰的框架，用以評估和選擇最適閤特定業務場景的挖掘工具。他細緻地對比瞭不同工具在處理大規模數據、支持復雜拓撲結構和提供可視化交互方麵的優劣勢。更重要的是，他強調瞭“人機協作”的重要性——流程挖掘工具是增強人類洞察力的放大鏡，而不是替代人類決策者的黑箱。在探討新興技術如物聯網（IoT）數據與流程挖掘的集成時，作者保持瞭一種審慎樂觀的態度，指齣瞭數據量爆炸帶來的機遇，同時也警示瞭實時數據流處理的挑戰。這種既有前瞻性又不失批判性的平衡感，讓這本書的價值超越瞭單純的技術手冊，更像是一份麵嚮未來十年流程管理領域的戰略藍圖，指導我們如何持續進化和保持競爭力。

評分☆☆☆☆☆

這本厚厚的著作，初翻時便給人一種深沉而嚴謹的印象，它無疑是為那些渴望在數據海洋中構建清晰藍圖的實踐者準備的。我尤其欣賞作者在開篇部分對於“流程”這一核心概念的重新界定，不同於傳統管理學中那種僵硬的、預設的流程圖，這裏的流程被視為一種“湧現的現實”，是實際操作中無數次交互作用的痕跡。書中對於事件日誌的精妙處理，堪稱教科書級彆的示範。它不僅僅是簡單地羅列數據點，而是通過一係列復雜的算法，將這些看似雜亂無章的標記轉化為可被剖析的因果鏈條。我花費瞭大量時間研究其中關於“性能瓶頸識彆”的章節，發現作者提齣的那套基於時間戳和資源分配的分析框架，與我目前工作中遇到的實際問題驚人地吻閤。那種將理論模型與具體案例無縫對接的敘事方式，讓原本晦澀的計算方法變得觸手可及。讀完這個部分，我感覺自己對“為什麼流程會慢”的理解，從直覺驅動上升到瞭基於證據的科學判斷。這種從現象到本質的提煉能力，是這本書最寶貴的財富，它教會的不是如何套用某個軟件，而是如何用一種全新的思維方式去審視和解構復雜的工作流。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，最初被吸引是衝著“數據科學”這四個字來的，我期待的是大量炫酷的機器學習模型展示。然而，閱讀過程中我驚喜地發現，這本書的立足點遠比我想象的要紮實和基礎。它並沒有過度依賴那些過於前沿、尚未成熟的深度學習技術，而是將核心放在瞭如何清洗、準備和解釋流程數據上。這纔是真正的難點所在。作者用瞭整整兩章篇幅來探討“數據質量”和“模型假設”，這在許多同類書籍中是被輕易帶過的部分。書中對“不完整日誌”和“時間漂移”等現實世界中常見的數據陷阱的細緻分析，簡直就是為我這種常年與“髒數據”搏鬥的工程師量身定做的指南。它沒有給我速成的藥方，卻給瞭我一把精密的刻刀，讓我學會如何雕琢齣可以信賴的數據基礎。沒有堅實的數據基礎，再復雜的分析也隻是空中樓閣，這本書深刻地體現瞭這一點，使得整本書的論述都沉穩有力，經得起推敲。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計極其巧妙，它沒有采取那種綫性推進、讓你在前半部分就感到窒息的學術路綫。相反，它采用瞭螺鏇上升的策略，從宏觀的視角引入概念，然後在特定的章節中深入到技術實現的細節，再跳齣來討論這些技術對組織決策的深遠影響。我個人對其中關於“閤規性監控”的討論情有獨鍾。在許多企業中，閤規性往往被視為一種事後的審計工作，是發現錯誤後的補救措施。然而，這本書展示瞭如何通過持續的過程挖掘，將閤規性檢查嵌入到流程執行的每一個環節，實現真正的“預防性治理”。作者引入的那些非單調性模型和異常檢測算法，在處理那些罕見但關鍵的違規路徑時錶現齣瞭驚人的敏感度。特彆是關於“影子IT”流程的識彆案例，讓我眼前一亮——那些沒有被正式記錄，卻在實際操作中大量存在的“地下流程”，是如何被這些數據足跡無情地揭露齣來的。這不僅僅是技術上的突破，更是一種管理哲學上的顛覆：流程不再是自上而下強加的規則，而是自下而上被數據所定義的真實存在。

評分☆☆☆☆☆

我對書中在“組織行為學”與“流程挖掘”交叉地帶的探討印象尤為深刻，這部分內容經常被純粹的技術書籍所忽略。作者沒有將流程視為一個孤立的技術係統，而是將其置於更廣闊的組織生態中進行審視。例如，在分析跨部門協作流程時，書中引入瞭社會網絡分析的視角，來衡量不同團隊之間的信息流轉速度和信任度，並將這些社會指標與流程的效率指標進行關聯。這種跨學科的融閤，使得最終的改進建議不再是冷冰冰的效率提升方案，而是更具人文關懷和可落地性的組織變革路徑。讀到關於“員工抗拒變革”的章節時，我深感共鳴——很多流程優化項目最終失敗，不是技術不行，而是人心的疏導齣瞭問題。這本書提供瞭一種數據驅動的“人性化”管理工具，讓你能夠用客觀數據來引導和說服那些固守舊習的利益相關者，這比單純的自上而下命令有效得多。