Tarih Aykırı Değerlerini Bul

Genel Bakış

Find Date Outliers hesaplayıcısı, süreç verilerinizdeki tipik aralığın oldukça dışında kalan tarih ve zaman damgası değerlerini tespit ederek, süreç analiziniz etkilenmeden önce veri kalitesi sorunlarını fark etmenize yardımcı olur. Hesaplayıcı, olay günlüğünüzdeki her tarih ve zaman damgası özelliğini inceler ve diğer verilerle karşılaştırıldığında olağandışı erken veya geç olan bireysel durumları veya olayları işaretler.

Manuel veri incelemenin aksine, bu hesaplayıcı süreç verilerinizdeki her tarih alanını sistematik bir şekilde kontrol ederek, yanlış etkinlik zaman damgaları, hatalı veri aktarımı veya hiç güncellenmemiş varsayılan yer tutucu değerler gibi süreç madenciliği analizini bozabilecek potansiyel sorunları vurgular.

Yaygın Kullanımlar

  • Eski sistemlerden veya yeni veri kaynaklarından gelen olay günlüklerinin veri kalitesini doğrulamak
  • Eksik veri girişini gösteren yer tutucu tarihleri veya varsayılan değerleri tespit etmek
  • İmkansız zaman damgalarına yol açan sistem saati hataları veya saat dilimi dönüşüm sorunlarını saptamak
  • Test verilerinden üretim olay günlüklerine yanlışlıkla geçmiş tarihleri bulmak
  • Zaman damgası verilerinin beklenen iş operasyonu dönemleri içinde olup olmadığını doğrulamak
  • Detaylı analiz öncesinde tüm özelliklerdeki tarih alanlarının genel kalitesini hızlıca değerlendirmek

Ayarlar

Bu hesaplayıcı herhangi bir yapılandırma gerektirmez. Olay günlüğünüzdeki tüm tarih ve zaman damgası özelliklerini otomatik olarak inceler ve her özellik için tipik aralığın oldukça dışında kalan değerleri işaretler.

Standart Alanlar:

  • Başlık: Hesaplayıcı çıktısı için isteğe bağlı özel başlık
  • Açıklama: Dokümantasyon amaçları için isteğe bağlı açıklama

Aykırı değerlerin nasıl belirlendiği:

Her tarih veya zaman damgası özelliği için hesaplayıcı, o özellik içindeki gerçek verilerden üst ve alt sınırlar hesaplar, ardından bu sınırların dışındaki değerleri işaretler. Sınırlar istatistiksel bir yöntemle (Çeyrekler Arası Aralık - IQR) hesaplanır, bu nedenle "aykırı değer" diğer verilerin kontekstine bağlıdır — sert yıl sınırları yoktur. 2018-2024 yıllarını kapsayan bir özellik, 2010-2020 yıllarını kapsayan bir özellikten farklı sınır aralıklarına sahip olacaktır.

Notlar:

  • Boş (null) değerler atlanır. Eksik tarihler bu hesaplayıcı tarafından aykırı olarak işaretlenmez. (Eksik değerleri izlemek için diğer veri kalitesi araçlarını kullanın.)
  • Yalnızca tarih ve zaman damgası özellikleri incelenir. Tarih içeren metin alanları işlenmez.
  • Çok az değişkenliği olan özelliklerde aykırı değer çıkmaz. Bir özelliğin tüm değerleri sıkıca kümelenmişse anlamlı bir "tipik aralığın dışı" tespit edilemez.

Örnekler

Örnek 1: Eski Sistem Geçişi Doğrulaması

Senaryo: Kuruluşunuz, 20 yıllık eski bir ERP sisteminden fatura işleme verilerini modern bir platforma taşıdı. Süreç madenciliği analizi yapmadan önce, tüm tarih alanlarının mantıklı göründüğünden emin olmak istiyorsunuz — özellikle 1900-01-01 gibi yer tutucu tarihlerin dönüştürülüp dönüştürülmediğini kontrol etmek istiyorsunuz.

Ayarlar:

  • Başlık: "Fatura Veri Geçişi Doğrulaması"
  • Açıklama: "Eski sistemden tarih dönüşüm sorunlarını kontrol et"

Görüntülenecekler:

Hesaplayıcı, aykırı satırların listesini döner. Eski sistem 1900-01-01 tarihini varsayılan "boş" değer olarak kullandığı için, bu satırlar şimdi tipik fatura tarih aralığının çok altında kalır ve Case Outliers tablosunda görünür. 2099-12-31 olarak tarihli birkaç test kaydı ise tipik aralığın çok üstünde yer alır.

İçgörüler:

Çıktı, önemli sayıda faturanın gerçek tarih yerine eski yer tutucu tarihi taşıdığını gösterir. Çok gelecekteki tarihe sahip az sayıda kayıt da, göç öncesi temizlenmemiş test verisi olduğunu düşündürür. Süreç analizine başlamadan önce veri ekibiyle çalışarak:

  1. Yer tutucu tarih içeren kayıtları düzeltin veya kaldırın
  2. Çok gelecekteki tarihe sahip test kayıtlarını filtreleyin

Bu doğrulama, bozuk tarih verileri nedeniyle fatura işleme süreleriyle ilgili yanlış sonuçlar çıkarmanızı önler.

Örnek 2: Sistem Saati Sorunlarını Tespit Etme

Senaryo: Kullanıcılar, sipariş karşılama sürecinizdeki bazı zaman damgalarının "mantıksız" olduğunu, etkinliklerin yanlış sırayla gerçekleştiğini raporladı. Sunucu saati senkronizasyon sorunları veya saat dilimi dönüşüm problemleri olabileceğinden şüpheleniyorsunuz.

Ayarlar:

  • Başlık: "Sipariş Karşılama Zaman Damgası Doğrulaması"
  • Açıklama: "Saat senkronizasyonu veya saat dilimi sorunlarını belirle"

Görüntülenecekler:

Event Outliers tablosu, etkinlik zaman damgası verilerin geri kalanından çok farklı olan her olayı listeler — örneğin 20 yıl ileri tarihe sahip bir grup etkinlik. Her satır, ilgili vakayı, etkinliği ve şüpheli zaman damgasını gösterir, böylece etkilenen iş akışı adımlarını izleyebilirsiniz.

İçgörüler:

Onlarca ya da yüzlerce olayın tümü, aynı şekilde çok gelecekteki zaman damgalarına sahipse, bu klasik bir sistem saati hatası veya yukarı sistemde saat dilimi dönüşüm hatası belirtisidir. İnceleme genellikle bakım sırasında saat kayması olan tek bir sunucuya kadar geri gider. Aykırı satırlara derinlemesine bakarak, analiz yapılmadan önce hangi iş akışı adımlarının zaman damgalarının düzeltilmesi gerektiğini tam olarak belirleyebilirsiniz.

Örnek 3: Ön Analiz Veri Kalitesi Kontrolü

Senaryo: Üç yıllık satın alma süreci verilerinizi kapsamlı bir süreç madenciliği analizi için kullanacaksınız. En iyi uygulama olarak önce Find Date Outliers hesaplayıcısını çalıştırıyorsunuz.

Ayarlar:

  • Başlık: "Satın Alma-Verme Veri Kalitesi Taraması"
  • Açıklama: "Ön analiz doğrulama kontrolü"

Görüntülenecekler:

Hesaplayıcı, günlükteki her tarih özelliğini inceler ve hiçbir aykırı satır döndürmez — hem Case Outliers hem de Event Outliers tabloları boş kalır.

İçgörüler:

Bu, tarih verileriniz için en iyi sonuçtur — tüm tarih özellikleri sıkı şekilde kümelenmiştir ve anlamlı bir aykırı değer yoktur. Zaman damgalarının zaman bazlı ölçülerinizi veya süreç haritası sıralamasını etkilemeyeceğini bilerek süreç madenciliğine devam edebilirsiniz.

Çıktı

Hesaplayıcı iki veri tablosu üretir. Her satır, özet yerine tek bir aykırı değer (belirli bir vaka veya belirli bir olay) temsil eder.

Case Outliers -- vaka seviyesi aykırı değer olarak işaretlenen her özellik değeri için bir satır:

  • Case Id (Metin): Aykırı değeri içeren vaka
  • Attribute Name (Metin): Değeri işaretlenen vaka özelliği
  • Date Value (DateTime): O vaka özelliğinde bulunan gerçek aykırı değer

Event Outliers -- olay seviyesi aykırı değer olarak işaretlenen her özellik değeri için bir satır:

  • Case Id (Metin): Olayın ait olduğu vaka
  • Activity Name (Metin): Olayın etkinliği
  • Activity Time (DateTime): Olayın gerçekleştiği zaman
  • Attribute Name (Metin): Değeri işaretlenen olay özelliği
  • Date Value (DateTime): Gerçek aykırı değer

Aykırı değerleri özellik bazında saymak isterseniz (örneğin, "kaç fatura yer tutucu tarihe sahip?"), gösterge tablonuzda ilgili tabloyu Attribute Name sütununa göre pivotlayın.

En İyi Uygulamalar:

  • Bu hesaplayıcıyı yeni süreç madenciliği projelerinin ilk adımı olarak çalıştırın
  • Her veri aktarımı veya sistem geçişinden sonra tekrar çalıştırın
  • Süreç haritaları oluşturup performans metrikleri hesaplamadan önce aykırı değerleri ele alın
  • Veri kalitesindeki bozulmaları erken yakalamak için sürekli veri akışlarında düzenli kullanın

Not: Hesaplayıcı yalnızca veri tipi tarih veya zaman damgası olan özellikleri inceler. Tarih gibi görünen metin alanları ayrıştırılmaz veya analiz edilmez — onları kontrol ettirmek isterseniz önce tarih özelliğine dönüştürün.

Bu dokümantasyon mindzieStudio süreç madenciliği platformunun bir parçasıdır.