Blue Prism でプロセスマイニングと連携する（ABBYY Timeline 入門③ プロセスマイニングの理論を学ぶ（２））
なんか急に暑くなったよね。。
前回👇
前回までの！あらすじ☆
- データを ABBYY Timeline にアップロードしたものの
- 分析する方法が皆目、わからないので、、
- Process Mining: Data Science in Action に学ぼう☆
Process Mining: Data Science in Action は、
👇からフリーで、誰でもダウンロードできる。
（スライドのみ）
Amazon で買うと、
7,359円（Kindle 版）
するのだッ！
（白目）
Process Mining: Data Science in Action を学ぶ（Ch. 3）
Chapter 3: Data Mining
スライドはこちら。
中身は、データ分析の
基本的な考え方っぽいですね。
- データマイニングの分析の観点（死亡率と飲酒や喫煙の関係など）
- 量的変数と質的変数の違い
- 目的変数と（独立な）説明変数。伝統的なアプローチ（決定木による分類、回帰分析）
- 教師無し学習を使って、目的変数と説明変数の区別がない場合に分類を行う
- 各サブセット内のバリエーションが小さくなるようにサブセットを切っていく。言い方を変えると、サブセット内のエントロピーを最小化するような分類の仕方
- 各種アルゴリズムの解説（力まかせ探索、Aprioriアルゴリズム、隠れマルコフモデルなどなど・・・などなど・・・）
- MDL 原理とオッカムの剃刀
20年くらい前に習ったはずなんだけど、
何一つ、思い出せないなぁ。。
まとめ
- Blue Prism とプロセスマイニングを連携させる、第３回
- Process Mining: Data Science in Action を読み進める。。
- 第３章 Data Mining を読みました☆
次回は第４章以降を
読み解いていきたいと思います☆
