International Journal of Data Science and Analytics· 2026Q1
Veriye Dayalı Süreç Analitiği Üzerinde Düşük Kaliteli Aktivite Etiketlerinin Etkisinin İncelenmesi
On the impact of low-quality activity labels on data-driven process analytics
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Olay günlüklerindeki aktivite etiketi hataları, süreç keşfi, uyumluluk kontrolü ve tahmine dayalı izleme görevlerinde performansı önemli ölçüde düşürmektedir; etkinin ciddiyeti hata türüne ve günlük karmaşıklığına bağlıdır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Aktivite etiketlerindeki hatalar, süreç madenciliği görevlerini kritik düzeyde etkilemektedir.
- Süreç keşfi, uyumluluk kontrolü ve tahmine dayalı süreç izlemede performans düşüşü gözlemlenmiştir.
- Etkinin ciddiyeti, hata türü ve günlük karmaşıklığına göre değişiklik göstermektedir.
- Sonuçlar, belirli süreç madenciliği uygulamalarına yönelik veri temizleme hatlarının tasarımına rehberlik etmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
While event log data quality is recognized as a crucial concern in process mining, the impact of event log errors on different types of process mining tasks has remained largely unexplored. This paper aims to fill such a gap by analyzing how errors affect analysis results. We focus specifically on errors affecting the activity labels, which are crucial for virtually any process mining task, as they capture the steps carried out in a process. Our objective is to assess whether and to what extent different types of errors that impact the accuracy of activity labels affect the performance of the three typical process mining tasks: process discovery, conformance checking, and predictive process monitoring. We discuss a set of experiments in which errors on activity labels in both synthetic and real-life logs are injected using a simulator of the well-known event log data quality imperfection patterns. The results of the experiments are used to extract insights into the design of data cleaning pipelines for different process mining tasks.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. International Journal of Data Science and Analytics, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Management Information SystemsBusiness, Management and Accounting