Título :	Data-Driven Process Discovery and Analysis : 5th IFIP WG 2.6 International Symposium, SIMPDA 2015, Vienna, Austria, December 9-11, 2015, Revised Selected Papers
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Ceravolo, Paolo, ; Rinderle-Ma, Stefanie,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	IX, 185 p. 78 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-53435-0
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Procesamiento de datos  Tecnología de la información  Software de la aplicacion  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Gestión de Procesos de Negocio  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos
Índice Dewey:	006.312 Minería de datos
Resumen:	Este libro constituye los artículos seleccionados revisados ​​del 5º Simposio internacional IFIP WG 2.6 sobre descubrimiento y análisis de procesos basados ​​en datos, SIMPDA 2015, celebrado en Viena, Austria, en diciembre de 2015. Los 8 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 22 presentaciones. Cubren cuestiones teóricas relacionadas con la representación, el descubrimiento y el análisis de procesos, o brindan experiencias prácticas y operativas en el descubrimiento y análisis de procesos. Se centran principalmente en la adopción de algoritmos de minería de procesos en conjunto y coordinación con otras técnicas y metodologías. .
Nota de contenido:	A Framework for Safety-critical Process Management in Engineering Projects -- Business Process Reporting Using Process Mining, Analytic Workflows and Process Cubes: A Case Study in Education -- Detecting Changes in Process Behavior Using Comparative Case Clustering -- - Using Domain Knowledge to Enhance Process Mining Results -- - Aligning Process Model Terminology with Hypernym Relations -- Time Series Petri Net Models: Enrichment and Prediction -- Visual Analytics Meets Process Mining: Challenges and Opportunities -- A Relational Data Warehouse for Multidimensional Process Mining. .
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Data-Driven Process Discovery and Analysis : 5th IFIP WG 2.6 International Symposium, SIMPDA 2015, Vienna, Austria, December 9-11, 2015, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Ceravolo, Paolo, ; Rinderle-Ma, Stefanie,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - IX, 185 p. 78 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-53435-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Procesamiento de datos  Tecnología de la información  Software de la aplicacion  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Gestión de Procesos de Negocio  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos
Índice Dewey:	006.312 Minería de datos
Resumen:	Este libro constituye los artículos seleccionados revisados ​​del 5º Simposio internacional IFIP WG 2.6 sobre descubrimiento y análisis de procesos basados ​​en datos, SIMPDA 2015, celebrado en Viena, Austria, en diciembre de 2015. Los 8 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 22 presentaciones. Cubren cuestiones teóricas relacionadas con la representación, el descubrimiento y el análisis de procesos, o brindan experiencias prácticas y operativas en el descubrimiento y análisis de procesos. Se centran principalmente en la adopción de algoritmos de minería de procesos en conjunto y coordinación con otras técnicas y metodologías. .
Nota de contenido:	A Framework for Safety-critical Process Management in Engineering Projects -- Business Process Reporting Using Process Mining, Analytic Workflows and Process Cubes: A Case Study in Education -- Detecting Changes in Process Behavior Using Comparative Case Clustering -- - Using Domain Knowledge to Enhance Process Mining Results -- - Aligning Process Model Terminology with Hypernym Relations -- Time Series Petri Net Models: Enrichment and Prediction -- Visual Analytics Meets Process Mining: Challenges and Opportunities -- A Relational Data Warehouse for Multidimensional Process Mining. .
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i