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流程挖掘(PM)不同于數(shù)據(jù)挖掘(DM)

流程挖掘(PM)和數(shù)據(jù)挖掘(DM)本質(zhì)上都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的挖掘技術(shù)，但流程挖掘并不脫胎于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，而是在流程管理的發(fā)展過(guò)程中誕生的。
數(shù)據(jù)挖掘(DM)雖然能夠服務(wù)于特定的商業(yè)領(lǐng)域，但無(wú)法提供流程視角，無(wú)法實(shí)現(xiàn)完整的端到端的流程發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘“黑匣子”的運(yùn)轉(zhuǎn)模式，往往只能給出結(jié)論卻無(wú)法追溯“為什么”。流程挖掘(PM)則更多地呈現(xiàn)不同視角下的流程路徑，直觀展現(xiàn)瓶頸和異常點(diǎn)，提供分析改進(jìn)的量化依據(jù)。

流程挖掘數(shù)據(jù)挖掘（DM）相同點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過(guò)分析大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)真實(shí)聯(lián)系，基于實(shí)際業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)可視化適用領(lǐng)域基于事件日志的流程視角和端到端的流程發(fā)現(xiàn)特定商業(yè)領(lǐng)域，如超時(shí)貨架擺放、電商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等，但無(wú)流程視角。算法技術(shù)流程挖是算法、一致性檢查等數(shù)據(jù)挖掘算法，如以規(guī)則和決策樹(shù)的形式提取抽象模式不同點(diǎn)易使用性通用性工具，無(wú)需員備專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析知識(shí)，也可較快學(xué)習(xí)和使用需要數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)家根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景選擇合適的算法、參數(shù)和訓(xùn)練模型運(yùn)行模式呈現(xiàn)不同視角下的流程路徑,直觀展現(xiàn)瓶頸和異常點(diǎn)，提供分析改進(jìn)的量化依據(jù)黑箱模式，直接給出結(jié)論卻無(wú)法追溯原因數(shù)據(jù)擬合異常數(shù)據(jù)、異常流程的分析對(duì)于低效和合規(guī)問(wèn)題的分析是非常必要排除例外，追求泛化、標(biāo)準(zhǔn)化，避兔過(guò)度擬合數(shù)據(jù)

流程挖掘(PM)
數(shù)據(jù)挖掘（DM）

相同點(diǎn)

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過(guò)分析大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)真實(shí)聯(lián)系，基于實(shí)際業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)可視化

不同點(diǎn)

適用領(lǐng)域
基于事件日志的流程視角和端到端的流程發(fā)現(xiàn)
特定商業(yè)領(lǐng)域，如超時(shí)貨架擺放、電商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等，但無(wú)流程視角
算法技術(shù)
流程挖是算法、一致性檢查等
數(shù)據(jù)挖掘算法，如以規(guī)則和決策樹(shù)的形式提取抽象模式
易使用性
通用性工具，無(wú)需具備專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析知識(shí),也可較快學(xué)習(xí)和使用
需要數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)家根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景選擇合適的算法、參數(shù)和訓(xùn)練模型
運(yùn)行模式
呈現(xiàn)不同視角下的流程路徑，直觀展現(xiàn)瓶頸和異常點(diǎn)，提供分析改進(jìn)的量化依據(jù)
黑箱模式，直接給出結(jié)論卻無(wú)法追溯原因
數(shù)據(jù)擬合
異常數(shù)據(jù)、異常流程的分析對(duì)于低效和合規(guī)問(wèn)題的分析是非常必要的
排除例外，追求泛化、標(biāo)準(zhǔn)化，避免過(guò)度擬合數(shù)據(jù)