選択されたイベント間の時間
概要
選択されたイベント間の時間計算機は、プロセス内の特定の2つのイベント間に経過した時間を測定します。この特化した計算機は、重要なプロセス区間の期間を分析し、主要なマイルストーン間のタイミングを理解するのに役立ちます。
主な用途
- 2つの特定のアクティビティ間の時間を測定する
- 注文受付から注文履行までの時間を分析する
- 請求書の登録から支払い受領までの期間を計算する
- 重要なマイルストーン間のリードタイムを測定する
- 特定のプロセス区間における遅延を特定する
設定
Event Attribute: イベントをフィルタリングするために使用するイベント属性を選択します（例：アクティビティ間で測定する場合は「Activity Name」、特定のリソースによって実行されたイベント間で測定する場合は「Resource」）。
From Value: 開始時間を表す最初のイベントを選択します。
First or Last: ケース内の開始イベントの最初または最後の発生を指定します。
To Value: 終了時間を表す2番目のイベントを選択します。
First or Last: ケース内の終了イベントの最初または最後の発生を指定します。
例
例1：請求書入力から支払いまでの時間
シナリオ: 請求書が入力された時点から最終的に支払われるまでの時間を計算したい場合。
設定:
- Event Attribute: Activity Name
- From Value: Enter Invoice
- First or Last: First
- To Value: Payment
- First or Last: Last（最終支払いを把握するため）
出力:
計算機は以下の主要な指標を表示します：
- 平均（Mean）：2つのイベント間の平均時間
- 中央値（Median）：中央値（外れ値が存在する場合に有効）
- 最大値（Max）：観測された最長時間
- その他の統計的指標
洞察: これにより、請求書の支払いリードタイムが明らかになり、支払いが遅いケースを特定できます。
例2：期日超過から支払いまでの時間
シナリオ: 期日を過ぎた請求書が未払いのままどれくらい放置されているかを計算したい場合。
設定:
- Event Attribute: Activity Name
- From Value: Due Date Missed
- First or Last: First
- To Value: Invoice Paid
- First or Last: First
出力:
計算機は最大118年という時間を含む指標を表示し、これは明らかにデータ入力ミスを示しています。
外れ値に関する重要な注意：
この例のように、データ品質の問題が極端な外れ値（例えば118年）を生み出すことがあります。このような場合：
- 平均値（Mean） は外れ値に大きく影響されます
- 中央値（Median） は極端な外れ値の影響を受けず、中間値を表すため有用です
- データ品質の問題を特定するために常に最大値を確認してください
洞察: この分析により以下が明らかになります：
- 支払い延滞の典型的な期間（中央値を使用）
- 修正が必要なデータ品質の問題
- 期日通過後の実際の支払い行動パターン
このドキュメンテーションはmindzie Studioプロセスマイニングプラットフォームの一部です。