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Título: DEALING WITH DECISION POINTS IN PROCESS MINING
Autor: DANIEL DUQUE GUIMARAES SARAIVA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  HELIO CORTES VIEIRA LOPES - ADVISOR
Nº do Conteudo: 37835
Catalogação:  26/04/2019 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37835@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37835@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37835

Resumo:
Due to the increasing competitiveness and demand for higher performance, many companies realized that it is necessary to rethink and enhance their business processes. In order to achieve this goal, companies have been turning to computational techniques that are capable of extracting new information and insights from their, ever-increasing, datasets. Business processes, normally, have many places where a decision has to be made. It is reasonable to expect that similar inputs have the same decisions made to them during the process. The goal of this dissertation is to create a decision miner that automates the decision-making inside a process. First, we will identify decision points in a Petri net model. Then, we will transform the decision-making problem into a classification one, where each of the possible decisions becomes a class. In order to automate the decision-making, a decision tree is trained using data attributes from the event logs. A real world case study is used to validate that the decision miner is reliable when using real world data.

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