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Process Mining

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Dernière mise à jour 18 déc. 2024

Analyse des causes profondes

Qu'est-ce que l'analyse des causes profondes ?

Lors de l'analyse d'un processus métier, vous souhaiterez peut-être identifier les champs qui correspondent le plus souvent à un résultat spécifique. Cela peut vous aider à agir sur les causes profondes liées à ce résultat. Par exemple, dans le cadre du processus Purchase-to-Pay, vous souhaiterez peut-être analyser l'influence des commandes auxquelles la balise d'achat indépendant a été attribuée.

Avec l'analyse des causes profondes, vous pouvez comparer l'influence des propriétés champs de cas sur un certain comportement, afin d'identifier des influenceurs de données importants pour des situations de processus spécifiques. Un ensemble d'incidents est défini via le filtre de période. Cette sélection est appelée Incidents de référence (Reference cases). Dans cet ensemble d'incidents, vous pouvez sélectionner le comportement que vous souhaitez analyser. Par exemple, les incidents comportant une balise spécifique. Cette sélection est appelée Incidents sélectionnés (Selected cases). L'influence d'une propriété va dépendre du nombre d'occurrences des cas sélectionnés.

Tableau de bord de l'analyse des causes profondes

Utilisez le tableau de bord de l'analyse des causes profondes pour comparer l'influence de certaines propriétés d'incidents sur un ensemble d'incidents sélectionnés, dans un ensemble d'incidents de référence.

Réaliser une analyse des causes profondes

Suivez les étapes suivantes pour effectuer une analyse des causes profondes.

Étape

Action

1

Utilisez le filtre Période (Period) pour définir l'ensemble des incidents de référence.

2

Sélectionner dans le menu à gauche du tableau de bord.

3

Utilisez le panneau Filtres (Filters) pour créer des filtres qui définissent l'ensemble des cas sélectionnés, qui sont les cas sur lesquels vous souhaitez analyser l'influence.

4

Dans le sélecteur, sélectionnez le champ que vous souhaitez utiliser pour votre analyse.

Consultez l'illustration ci-dessous pour voir un exemple.



Remarque : jusqu'à 1 000 résultats sont visibles. Lorsqu'il y a trop de données, une icône d'avertissement s'affiche.

Curseur de limite de nœud

Le curseur Limite de nœud ( Node limit ) permet de réduire la complexité de l'arborescence Analyse de la cause première, ce qui améliore la lisibilité du graphique. Par défaut, le détail de l'analyse de la cause première est automatiquement déterminé. Vous pouvez utiliser le curseur Limite de nœuds ( Node limit ) pour modifier le nombre de nœuds affichés.

Zoom avant/zoom arrière

Vous pouvez utiliser les boutons de zoom avant/arrière en bas pour modifier le grossissement de l’arborescence de l’analyse de la cause première. Vous trouverez ci-dessous une description des boutons.

Button

Cliquez pour ...

Zoom avant

Zoom arrière

Rétablir la vue par défaut

Remarque: Vous pouvez aussi utiliser la molette de la souris pour zoomer ou dézoomer.

Influence

L'arborescence Analyse des causes profondes affiche l' Influence (%), le nombre d'occurrences dans les Cas sélectionnéset le nombre d'occurrences dans les Cas de référence pour le champ sélectionné dans le tableau de bord. Un écart important par rapport aux cas de référence indique une influence élevée possible sur la sélection.

L'exemple ci-dessus montre que les achats Maverick, par exemple, se produisent moins dans la société 2820 - BestRun China Mat.Ledger (-18%) que dans les autres sociétés des données de référence, et que les achats Maverick se produisent davantage dans la société 5000 - BestRun Japan 5000 (10 %) que dans les autres entreprises des données de référence.

Afficher l'option des influenceurs les plus importants

L'option Afficher les influenceurs les plus importants (Show significant influencers) permet de zoomer en affichant les incidents présentant une influence statistiquement importante. Cela devrait vous aider à identifier les incidents de la sélection qui ont l'impact le plus grand. Cette importance statistique est calculée en se basant à la fois sur l'influence (%) et sur le nombre d'incidents que présente une propriété spécifique.



Ajout de calques

Si vous le souhaitez, vous pouvez ajouter d'autres couches à l' analyse des causes profondes. Voir l'illustration ci-dessous.





Dans l'exemple ci-dessus, la combinaison de champs génère un ensemble de cas sélectionnés qui ne contient pas suffisamment de données (pertinentes) pour déterminer les influenceurs. Dans ce cas, vous pouvez affiner l'ensemble des cas de référence en ajoutant un filtre sur le tableau de bord. Voir l'illustration ci-dessous.



Voir l’illustration ci-dessous pour le résultat.



Lorsque vous pointez sur les champs de l'arborescence, l' Influence (%), les Cas de référenceet les Cas sélectionnés s'affichent. Voir l’illustration ci-dessous pour un exemple.



Vous trouverez ci-dessous une description des mesures.

Mesure

Description

Influence (%)

L'écart entre les Incidents sélectionnés (Selected cases) et les Incidents de référence (Reference cases) .

Cas sélectionnés

Nombre d'incidents pour le champ dans l'ensemble total d' incidents sélectionnés.

Cas de référence

Nombre d'incidents pour le champ dans l'ensemble total d'incidents de référence.

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