DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Steffens, Ulrike | - |
dc.contributor.author | Karwehl, David | |
dc.date.accessioned | 2020-09-29T14:44:40Z | - |
dc.date.available | 2020-09-29T14:44:40Z | - |
dc.date.created | 2018 | |
dc.date.issued | 2018-08-31 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12738/8424 | - |
dc.description.abstract | Prozess-Mining beschreibt eine Sammlung von Techniken die Ereignisdaten nutzen um wertvolle Einblicke in Prozessabläufe zu geben. Mit Prozess-Mining können unter andererem Prozessmodelle automatisch generiert und Leistungsmetriken erzeugt werden. Die Zusammenarbeit von Menschen in einem Prozess kann veranschaulicht werden um heraus zu nden, wie gut diese zusammen arbeiten und wie die Leistung individuell ist. Die Konformität von Ergeignisdaten und Prozessmodellen kann überprüft werden um heraus zu nden ob Vorgaben eingehalten wurden, oder in welcher Instanz dies nicht getan wurde. Diese Bachelorarbeit wird die wichtigsten Prozess-Mining-Techniken vorstellen und in Fallbeispielen anwenden, die auf realen Lebensereignisdaten basieren. Drei Prozess-Mining Werkzeuge, ProM, Disco und Celonis werden vorgestellt und in späteren Kapiteln verwendet werden um die wichtigsten Prozess-Mining-Techniken anzuwenden. | de |
dc.description.abstract | Process mining is a set of techniques that use event data to provide valuable insights into processes. The techniques can be used to mine process models, and provide performance information. They can also be used to analyze how people in those processes are working together and how they perform. The conformance of a process model and an event log can be checked to analyze wether guidelines in the process were followed. This thesis will introduce the most important process mining techniques and apply them to uses cases that are based on real life event data. Three process mining tools, ProM, Disco and Celonis, will be introduced and used to apply process mining techniques. | en |
dc.language.iso | en | en |
dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | - |
dc.subject | Data Science | de |
dc.subject | Process-Mining | de |
dc.subject | Prozessmodelle | de |
dc.subject | Data Science | en |
dc.subject | Process Mining | en |
dc.subject | Process Models | en |
dc.subject.ddc | 004 Informatik | |
dc.title | Use case based introduction to process mining and current tools | en |
dc.type | Thesis | |
openaire.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
thesis.grantor.department | Department Informatik | |
thesis.grantor.place | Hamburg | |
thesis.grantor.universityOrInstitution | Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg | |
tuhh.contributor.referee | Sarstedt, Stefan | - |
tuhh.gvk.ppn | 1029925399 | |
tuhh.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-84266 | - |
tuhh.note.extern | publ-mit-pod | |
tuhh.note.intern | 1 | |
tuhh.oai.show | true | en_US |
tuhh.opus.id | 4357 | |
tuhh.publication.institute | Department Informatik | |
tuhh.type.opus | Bachelor Thesis | - |
dc.subject.gnd | Data Science | |
dc.type.casrai | Supervised Student Publication | - |
dc.type.dini | bachelorThesis | - |
dc.type.driver | bachelorThesis | - |
dc.type.status | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
dc.type.thesis | bachelorThesis | |
dcterms.DCMIType | Text | - |
tuhh.dnb.status | domain | - |
item.creatorGND | Karwehl, David | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.creatorOrcid | Karwehl, David | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.advisorGND | Steffens, Ulrike | - |
item.languageiso639-1 | en | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
item.openairetype | Thesis | - |
Appears in Collections: | Theses |
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File | Description | Size | Format | |
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