Comptages Booléens

Vue d'ensemble

Le calculateur Comptages Booléens analyse tous les attributs booléens (vrai/faux) dans vos données de processus et affiche combien de cas ont des valeurs vraies pour chaque attribut. Il montre à la fois le nombre et le pourcentage de cas où chaque indicateur booléen est défini sur vrai, vous aidant à comprendre la prévalence des caractéristiques binaires dans votre processus.

Ce calculateur identifie automatiquement toutes les colonnes booléennes dans vos données de cas et fournit un résumé complet, facilitant la détection de tendances dans les indicateurs de conformité, les indicateurs de qualité, les marqueurs de fin de processus ou toute autre caractéristique oui/non.

Utilisations courantes

  • Suivre les taux de conformité à plusieurs exigences réglementaires
  • Analyser les taux d’adoption de fonctionnalités ou de sélection d’options
  • Surveiller les taux de réussite des contrôles qualité selon différents types d’inspection
  • Mesurer les indicateurs de complétude du processus (par exemple, document reçu, approbation obtenue)
  • Identifier quels indicateurs booléens sont le plus souvent vrais ou faux
  • Comparer la prévalence de différentes caractéristiques binaires dans votre processus

Paramètres

Noms des attributs (optionnel) : Sélectionnez des attributs booléens spécifiques à analyser. Si ce champ est laissé vide, le calculateur analysera automatiquement tous les attributs booléens dans vos données de cas.

Laissez ce paramètre vide pour avoir une vue d’ensemble complète de tous les indicateurs booléens, ou sélectionnez des attributs spécifiques lorsque vous souhaitez vous concentrer sur certaines caractéristiques.

Exemples

Exemple 1 : Analyse des exigences de conformité

Contexte : Votre processus d'approvisionnement comporte plusieurs exigences de conformité suivies par des indicateurs booléens (par exemple, ContractSigned, BudgetApproved, SecurityReviewed, ManagerApproved). Vous souhaitez voir quelles exigences sont le plus souvent respectées et identifier d’éventuelles lacunes de conformité.

Paramètres :

  • Noms des attributs : (laisser vide pour analyser tous les attributs booléens)

Résultat :

Le calculateur affiche un tableau avec une ligne par attribut booléen :

  • ContractSigned : 847 cas (94,2 %)
  • BudgetApproved : 782 cas (87,0 %)
  • SecurityReviewed : 623 cas (69,3 %)
  • ManagerApproved : 899 cas (100,0 %)

Perspectives : L’approbation du manager est constamment obtenue (100 %), mais les revues de sécurité ne sont réalisées que dans 69 % des cas, révélant une potentielle lacune de conformité. Cela suggère qu’il pourrait être nécessaire de renforcer le processus de revue de sécurité ou d’examiner pourquoi il est sauté dans près d’un tiers des cas d’approvisionnement.

Exemple 2 : Analyse des inspections qualité

Contexte : Votre processus de fabrication suit plusieurs contrôles qualité sous forme d’indicateurs booléens (par exemple, DimensionsPass, MaterialsPass, FinishPass, FunctionalPass). Vous souhaitez identifier quels contrôles qualité ont les taux d’échec les plus élevés.

Paramètres :

  • Noms des attributs : DimensionsPass, MaterialsPass, FinishPass, FunctionalPass

Résultat :

Le calculateur affiche les taux de réussite pour chaque contrôle qualité :

  • DimensionsPass : 1 234 cas (98,7 %)
  • MaterialsPass : 1 189 cas (95,1 %)
  • FinishPass : 1 098 cas (87,8 %)
  • FunctionalPass : 1 242 cas (99,4 %)

Perspectives : Le contrôle qualité du fini a le taux de réussite le plus bas à 87,8 %, indiquant que c’est là que surviennent le plus d’incidents qualité. Vous devriez enquêter sur le processus de finition pour comprendre pourquoi près de 12 % des articles échouent cette inspection et mettre en œuvre des améliorations pour réduire les défauts.

Exemple 3 : Tableau de bord de complétude documentaire

Contexte : Votre processus de demande de prêt nécessite divers documents (par exemple, IncomeProofReceived, IdentityVerified, CreditCheckCompleted, EmploymentConfirmed). Vous souhaitez créer un tableau de bord affichant les taux de collecte des documents.

Paramètres :

  • Noms des attributs : (laisser vide pour voir tous les indicateurs documentaires)

Résultat :

Le calculateur affiche les taux de collecte pour chaque type de document :

  • IncomeProofReceived : 456 cas (91,2 %)
  • IdentityVerified : 498 cas (99,6 %)
  • CreditCheckCompleted : 482 cas (96,4 %)
  • EmploymentConfirmed : 423 cas (84,6 %)

Perspectives : La confirmation d’emploi a le taux de complétude le plus bas à 84,6 %, créant un goulot d’étranglement dans le processus d’approbation de prêt. Cela suggère qu’il pourrait être nécessaire d’améliorer le processus de vérification d’emploi ou de mieux communiquer aux demandeurs cette exigence. Le taux élevé de vérification d’identité (99,6 %) montre que cette étape fonctionne efficacement.

Sortie

Le calculateur produit un tableau avec les colonnes suivantes :

  • Nom de l’attribut : Le nom affiché de chaque attribut booléen
  • Nombre de cas : Le nombre de cas où l’attribut a une valeur vraie
  • Pourcentage : Le pourcentage du total des cas pour lesquels l’attribut est vrai

Chaque ligne représente un attribut booléen, facilitant la comparaison des taux de prévalence selon différentes caractéristiques. Les résultats sont triés par ordre alphabétique du nom d’attribut.

Vous pouvez ajouter cette analyse à un tableau de bord afin de surveiller les caractéristiques booléennes dans le temps ou l’utiliser comme point de départ pour une investigation plus approfondie en cliquant sur des lignes spécifiques pour voir quels cas ont des indicateurs particuliers activés.

Cette documentation fait partie de la plateforme de mining de processus mindzie Studio.