Anzeigen einer Studie

Die Studienübersicht zeigt Ihnen eine Zusammenfassung der Analyse.

• Aufgaben – Anzahl der sich wiederholenden Aufgaben, die vom Machine-Learning-Modell identifiziert wurden.
• Erfasste Aktionen – Anzahl der im Dataset erfassten Aktionen (Klicks, Eingaben usw.).
• Gesamte Erfassungszeit – Anzahl der Stunden der Aufzeichnung.
• Benutzer – Anzahl der Benutzer, die ihre täglichen Aktivitäten in diesem Projekt aufgezeichnet haben.
• Gesamtzahl der verwendeten Anwendungen – Anzahl der Benutzer, die ihre täglichen Aktivitäten in diesem Projekt aufgezeichnet haben.
  
  

  

  
  

Scrollen Sie nach unten, um die Liste der sich wiederholenden Aufgaben und die detaillierten Metriken für jede Aufgabe zu finden:

• Aufgabenname – Standard ist Aufgabe + Zahl. Der Aufgabenname kann bearbeitet werden.
• Gesamtzeit – Gesamtzeit, die die Benutzer für die Ausführung dieser Aufgabe aufgewendet haben.
• Benutzer – Anzahl der Benutzer, die diese Aufgabe wiederholt ausgeführt haben.
• Ablaufverfolgungen – Anzahl der Vorkommnisse dieser Aufgabe im Dataset. Eine Ablaufverfolgung ist eine Iteration dieser Aufgabe, die von einem Benutzer durchgeführt wird.
• Schritte, im Median – Anzahl der Schritte in der repräsentativsten Ablaufverfolgung für diese Aufgabe, was auf die Komplexität der Aufgabe schließen lässt.
• Aktionen, im Median – Anzahl der Aktionen (Klicks, Eingaben usw.) in der repräsentativsten Ablaufverfolgung für diese Aufgabe, was auf die Komplexität der Aufgabe schließen lässt.
• Ausführungszeit, Median – Ausführungszeit der repräsentativsten Ablaufverfolgung für diese Aufgabe, was auf die Komplexität der Aufgabe schließen lässt.
• Verwendete Apps – Anzahl der Apps, die zur Durchführung dieser Aufgabe verwendet werden.
  Hinweis: Die Aufgaben werden basierend auf dem Automatisierungspotenzial unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren bewertet, einschließlich Wiederholbarkeit und Komplexität. Es wird jedoch dringend empfohlen, dass Benutzer die Aufgaben überprüfen und sie basierend auf ihren eigenen Kriterien für die Automatisierung priorisieren.

Aufgabengruppierung

Analyseausführungen liefern gruppierte Aufgaben in der Analyseergebnistabelle. Aufgabengruppen werden vom Task Mining-Modell definiert, das ähnliche Aufgaben in einem Dataset kombiniert, da es schwierig ist, genau die richtigen Start- und Endschritte für eine Aufgabe und die mittleren Schritte zu erkennen. Eine Gruppe von Aufgaben kann erweitert werden, um Aufgabenalternativen anzuzeigen, oder reduziert werden, um nur die repräsentative Aufgabe anzuzeigen.

• Eine Aufgabe wird von Task Mining standardmäßig als repräsentativ ausgewählt, aber dies kann geändert werden, indem Sie eine Unteraufgabe auswählen und diese als repräsentativ festlegen.
  
  

  

  
  
• Eine Unteraufgabe kann auch auf eine andere Aufgabe übertragen werden, wenn sie nun der aktuellen Aufgabe ordnungsgemäß zugewiesen ist. Indem Sie die Unteraufgabe und den Eingabetastenpfeil auswählen, können Sie die Aufgabe auswählen, an welche die Unteraufgabe übertragen wird.