流程挖掘和机器学习如何相互作用？
机器学习经常被融入到挖掘算法的过程中。利用机器学习技术，不仅可以记录一个事实，或者识别一个“过程词”，而且可以深入问题的本质。在流程挖掘中，最常用的机器学习方法如下：
- 关联规则挖掘——自动径——有助于理解典型和非标准的任务执行场景。
- 稳健的方法——自动检测时间、成本和频率的异常值——可以识别在长期聚合数据时可能不会被注意到的突然变化。
- 时间序列分析——预测流程执行时间和可接受的偏 电话号码列表 差范围。这使得评估算法可变性的极限并确定干预的必要性成为可能。
可以通过哪些参数比较流程挖掘系统？
现代 PM 工具与各种系统（ERP、CRM 等）兼容，并且 很多人都有这样的疑问啊 可以集成到任何现有的 IT 基础设施中。选择供应商时，请注意以下功能：
- 分析事件日志以识别真实的业务流程。
- 进行合规性检查以检测异常。
- 提供有关偏离标准程序的员工 澳大利亚电话号码 的信息。
- 与公司现有的软件和IT基础设施集成。
在流程挖掘类系统的领先开发商中，我们可以重点介绍：
- Celonis（德国）。
- Lana Labs（德国）。
- Minit（斯洛伐克）。
- 女王公园巡游者（芬兰）。
- “Infomaximum”（俄罗斯）——被列入国内软件登记册。
- Signavio（德国）。
- 迪斯科（荷兰）。
在竞争日益激烈、动荡不定的市场环境中，PM 的使用正成为成功商业战略的关键要素。通过顺应这一趋势，俄罗斯企业可以达到新的效率和竞争力水平，确保在国内和全球市场上的稳定地位。