求人が埋まるまでに時間がかかる原因の一つとして、活動が繰り返されすぎていることが考えられます。この演習では、そのような活動を特定しましょう。次のコードを参考にしてください。
vacancies %>% number_of_repetitions(level = "___")
最も多く繰り返された活動はどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
ここ数十年で、イベントデータの量は急激に増加しています。その多くは、さまざまなビジネスプロセスの文脈の中で記録されています。この章では、プロセスデータを分析するための方法論として、「抽出」「処理」「分析」という3つのステップを学びます。また、分析に必要なプロセスデータの構成要素を初めて学び、アクティビティとトレースの世界に踏み込みながら、プロセスの全体像を少しずつ明らかにしていきましょう。
プロセスはさまざまな角度から捉えることができます。制御フロー、パフォーマンス、そして組織的な背景です。この章では、それぞれの視点を詳しく掘り下げていきます。制御フローとは、プロセスがどのような形で実行されるか、つまりその構造を指します。パフォーマンスの観点では、処理にかかる時間と発生タイミングの両方に注目します。最後に、組織の視点からプロセスに関わるアクターを分析します。
現在の演習
イベントデータが分析できる状態で提供されることはほとんどありません。そのため、研究上の問いに答えるには、データを適切な形に整えるためのツールが必要です。この章では、よく使われる3つの前処理タスク（データのフィルタリング、イベントの集約、データの補完）を習得しましょう。
この最終章では、これまでに学んだすべての知識を活用して、受注から入金までのプロセスをエンドツーエンドで分析します。まず、複数のソースからのデータをイベントログに変換します。次に、データの全体像を把握しながら、プロセス内のさまざまなアクティビティ、ステージ、フローを探索します。最後に、前処理と分析のツールを組み合わせて、いくつかの研究上の問いに対する答えを導き出しましょう。
