Bir Vakadaki Öznitelik Değişiklikleri

Genel Bakış

Bir Vakadaki Öznitelik Değişiklikleri zenginleştirmesi, bir vakanın yaşam döngüsü boyunca olay özniteliklerinde meydana gelen değer değişikliklerini tespit eden ve ölçen güçlü bir analitik araçtır. Bu zenginleştirme, veri kümenizdeki her olay özniteliğini otomatik olarak inceler ve her süreç örneği içindeki değişim, stabilite ve varyasyon desenlerini ortaya çıkaran yeni vaka düzeyinde metrikler oluşturur. Olay düzeyindeki varyasyonları vaka düzeyinde içgörülere dönüştürerek, bu zenginleştirme süreç tutarsızlıklarını belirlemenizi, durum geçişlerini izlemenizi ve süreç stabilitesini ölçekli olarak ölçmenizi sağlar.

Bu zenginleştirme özellikle süreç dinamiklerini ve değişkenliğini anlamak için değerlidir. Vaka yürütülürken öznitelik değerlerinin nasıl geliştiğiyle ilgili kritik soruları yanıtlar — durum alanlarının sıkça değişip değişmediği, kaynak atamalarının tutarlı kalıp kalmadığı veya bir özniteliğin tek bir vaka içinde kaç farklı değer aldığı gibi. Zenginleştirme, her olay özniteliği için üç farklı türde metrik oluşturabilir, böylece sürecinizdeki öznitelik değişikliklerini analiz etme ve görselleştirmede esneklik sağlar.

Yaygın Kullanımlar

Durum geçiş analizi - Sipariş durumu, onay durumu veya vaka durumunun süreç yaşam döngüsü boyunca kaç kez değiştiğini izlemek
Kaynak tutarlılığı izleme - Sahiplik veya sorumluluğun birden fazla kez el değiştirdiği vakaları belirleyerek potansiyel devir sorunlarını göstermek
Veri kalitesi doğrulama - Sabit kalması gereken özniteliklerde beklenmedik varyasyonları tespit ederek veri giriş hatalarını veya sistem tutarsızlıklarını ortaya çıkarmak
Süreç karmaşıklığını ölçme - Bir vakanın geçtiği farklı değer veya durum sayısını sayarak süreç karmaşıklığını nicelleştirmek
Değişim sıklığı analizi - Toplam değer değişikliği sayısını sayarak yüksek dalgalanma gösteren ve araştırma gerektiren vakaları belirlemek
Uyumluluk kontrolü - Belirli özniteliklerin beklenen değerleri veya değişim desenlerini iş kurallarına göre koruyup korumadığını doğrulamak
Performans kategorilendirmesi - Vakaları değişim desenlerine göre gruplayarak hangi vaka türlerinin daha basit ya da daha karmaşık yollar izlediğini anlamak

Ayarlar

Ignore Null: Öznitelik değişiklikleri analiz edilirken null (boş) değerlerin hariç tutulup tutulmayacağını belirler. Etkinleştirildiğinde, değer null olan olaylar atlanır ve sadece gerçek değer değişikliklerine odaklanılır. Null değerler anlamlı durum değişiklikleri yerine veri eksikliğini temsil ettiğinde kullanışlıdır. Varsayılan değer true (etkin). Null veriler veri boşluklarını gösteriyorsa etkinleştirin; null anlamlı bir durumsa devre dışı bırakın.

Create Change Count Attribute: Her olay özniteliği için toplam değer değişikliği sayısını sayan öznitelikler oluşturulup oluşturulmayacağını kontrol eder. Etkinleştirildiğinde, "-Changes" son ekine sahip öznitelikler oluşturulur ve bunlar bir sonraki olaya göre kaç kez değer değiştiğini sayar. Bu, art arda değişim sayısı metriği sağlar. Varsayılan değer true (etkin). Dalgalanmayı ölçmek ve sık durum geçişi olan vakaları belirlemek için kullanın.

Create Group Count Attribute: Bir vaka içinde her olay özniteliğinin aldığı farklı değer (grup) sayısını sayan öznitelikler oluşturulup oluşturulmayacağını belirler. Etkinleştirildiğinde, "-Groups" son ekine sahip öznitelikler oluşturulur ve bunlar benzersiz değerlerin sayısını içerir. Bu, değişim sıklığından çok çeşitliliği ölçer. Varsayılan değer true (etkin). Değer çeşitliliğini ve süreç karmaşıklığını anlamak için etkinleştirin.

Create Bool Change Attribute: Her olay özniteliği için herhangi bir değişiklik olup olmadığını gösteren boolean (doğru/yanlış) değerli öznitelikler oluşturulup oluşturulmayacağını kontrol eder. Etkinleştirildiğinde, "-Change" son ekli öznitelikler oluşturulur ve bunlar değişiklik varsa true, yoksa false değerini alır. Varsayılan değer true (etkin). Değişikliği basitçe var/yok olarak sınıflandırmak için kullanılır.

Örnekler

Örnek 1: Satın Alma Siparişi Durumunun İzlenmesi

Senaryo: Bir satın alma ekibi, çok sayıda durum değişikliği gösteren satın alma siparişlerini belirlemek ister; bu durumlar genellikle süreç komplikasyonları veya manuel müdahale gerektiren gecikmeleri gösterir.

Ayarlar:

Ignore Null: true
Create Change Count Attribute: true
Create Group Count Attribute: true
Create Bool Change Attribute: false

Çıktı: "Order_Status" özniteliği şu değerler arasında geçiş yapıyorsa: "Created" → "Approved" → "In Review" → "Approved" → "Processed", zenginleştirme şunları oluşturur:

Order_Status-Changes: 4 (her geçişi sayar)
Order_Status-Groups: 4 (farklı değerleri sayar: Created, Approved, In Review, Processed)

Order_Status-Changes > 5 olan vakalar, çok sayıda ileri geri durum değişikliği gösterdiği için inceleme için işaretlenir.

İçgörüler: Çok sayıda değişiklik içeren siparişler daha uzun döngü süreleri ve yüksek maliyetlerle ilişkilidir. Satın alma ekibi, 3'ten fazla durum değişikliği olan siparişler için otomatik uyarılar kurarak istisnaları proaktif şekilde yönetir.

Örnek 2: Sağlıkta Hasta Bakım Ekibi Geçişleri

Senaryo: Bir hastane, hastaların kalışları sırasında farklı tıbbi ekipler veya departmanlar arasında kaç kez aktarım yapıldığını izleyerek bakım sürekliliğini analiz etmek ister.

Ayarlar:

Ignore Null: true
Create Change Count Attribute: true
Create Group Count Attribute: true
Create Bool Change Attribute: true

Çıktı: "Assigned_Team" özniteliği için değerler şunlarsa: "ER" → "ER" → "ICU" → "Surgery" → "ICU" → "Recovery", zenginleştirme şunları oluşturur:

Assigned_Team-Changes: 4 (ER'den ICU'ya, ICU'dan Surgery'e, Surgery'den ICU'ya, ICU'dan Recovery'e)
Assigned_Team-Groups: 4 (ER, ICU, Surgery, Recovery)
Assigned_Team-Change: true (değişiklik var)

İçgörüler: 3'ten fazla ekip geçişi olan hastalar %40 daha uzun ortalama kalış süresine sahiptir. Hastane, yüksek geçiş gösteren hastalar için bakım koordinasyon protokolleri uygulayarak sonuçları ve verimliliği artırır.

Örnek 3: Üretimde Kalite Kontrol Takibi

Senaryo: Bir üretim tesisi, üretim süreci boyunca kalite kontrol sonuçlarını izleyerek birden fazla kalite müdahalesi gerektiren ürünleri tespit etmek ister.

Ayarlar:

Ignore Null: false
Create Change Count Attribute: true
Create Group Count Attribute: true
Create Bool Change Attribute: false

Çıktı: "Quality_Status" özniteliği için şu değerler varsa: null → "Pass" → "Fail" → "Rework" → "Pass", zenginleştirme şunları oluşturur:

Quality_Status-Changes: 4 (başlangıçta null'dan Pass'e geçiş dahil)
Quality_Status-Groups: 5 (null, Pass, Fail, Rework ve Pass ayrı sayılır)

Quality_Status-Groups > 2 olan ürünler, kalite sorunlarının kök neden analizi için incelenir.

İçgörüler: Kalite durumu değişikliği yaşayan ürünler belirli üretim hatları ve vardiyalarla ilişkilendirilmiş, bu da hedeflenmiş eğitim ve ekipman bakım programlarına yol açmıştır.

Örnek 4: Finansal İşlem Onay İş Akışı

Senaryo: Bir banka, kredi onay sürecinin karmaşıklığını analiz etmek için her başvurunun geçtiği farklı onay seviyeleri ve karar durumlarını izlemek ister.

Ayarlar:

Ignore Null: true
Create Change Count Attribute: false
Create Group Count Attribute: true
Create Bool Change Attribute: true

Çıktı: "Approval_Level" özniteliği için: "Initial_Review" → "Credit_Check" → "Manager_Review" → "Credit_Check" → "Final_Approval" değerleri varsa, zenginleştirme şunları oluşturur:

Approval_Level-Groups: 4 (Initial_Review, Credit_Check, Manager_Review, Final_Approval)
Approval_Level-Change: true

Approval_Level-Groups > 5 olan kredi başvuruları, süreç optimizasyonu gerektiren karmaşık vakalar olarak işaretlenir.

İçgörüler: Daha az onay seviyesi grubu olan başvurular %60 daha hızlı işlenir. Banka, standart başvurular için süreci basitleştirirken karmaşık vakalar için kapsamlı incelemeyi sürdürür.

Örnek 5: BT Olay Çözüm Takibi

Senaryo: Bir BT hizmet masası, olay önceliklerinin ve atanan grupların kaç kez değiştiğini izleyerek ekipler arasında çözülmeden dolaşan biletleri tespit etmek ister.

Ayarlar:

Ignore Null: true
Create Change Count Attribute: true
Create Group Count Attribute: true
Create Bool Change Attribute: true

Çıktı: "Priority" ve "Assigned_Group" öznitelikleri için:

Priority-Changes: Öncelik artış veya azalışlarının sayısı
Priority-Groups: Kullanılan farklı öncelik seviyelerinin sayısı
Assigned_Group-Changes: Biletin kaç kez yeniden atandığı sayısı
Assigned_Group-Groups: Bileti yöneten farklı ekip sayısı
Assigned_Group-Change: Herhangi bir yeniden atamanın olup olmadığını true/false olarak gösterir

Hem Priority-Changes > 2 hem de Assigned_Group-Changes > 3 olan biletler “ateş topu” biletleri olarak işaretlenir ve yönetim dikkati gerekir.

İçgörüler: Çoklu yeniden atama içeren olaylar 3 kat daha uzun çözüm sürelerine sahiptir. Hizmet masası, ilk müdahale eden ekibin diğer ekiplerin uzmanlığı gerekse bile çözümü koordine etmesini gerektiren "yapışkan atama" politikası uygular.

Çıktı

Bir Vakadaki Öznitelik Değişiklikleri zenginleştirmesi, veri kümenizdeki sistem olmayan her olay özniteliği için yeni vaka düzeyinde öznitelikler oluşturur. Zenginleştirme, Aktivite, Zaman Damgası, Başlangıç Zamanı gibi sistem sütunlarıyla gizli veya hesaplanmış sütunlar dışındaki tüm olay özniteliklerini otomatik olarak işler.

Oluşturulan Öznitelikler:

[AttributeName]-Changes (Tam sayı): Özniteliğin değer geçişlerinin sayısını içerir. Değer, bir önceki olaydan farklı olduğu her durumda bir değişiklik olarak sayılır. Değerler, vakadaki olay sayısı n ise 0'dan n-1'e kadardır.
[AttributeName]-Groups (Tam sayı): Özniteliğin vaka içinde aldığı farklı değerlerin sayısını içerir. Bu, değişim sıklığından bağımsız olarak değer çeşitliliğini ölçer. 1 değeri, özniteliğin vaka boyunca sabit kaldığını gösterir.
[AttributeName]-Change (Boolean): Özniteliğin vaka içinde herhangi bir farklı değeri varsa true, sabit kaldıysa veya değeri yoksa false içerir. Değişim varlığını basitçe gösterir.

Veri Türleri ve Formatlar:

Değişim sayısı öznitelikleri: Sayı formatıyla gösterilen tam sayılar
Grup sayısı öznitelikleri: Sayı formatıyla gösterilen tam sayılar
Boolean değişim öznitelikleri: Evet/Hayır olarak gösterilen boolean değerler

Diğer Özelliklerle Entegrasyon:

Bu öznitelikleri filtrelerde kullanarak belirli değişim desenlerine sahip vakaları tespit edin
Hesaplayıcılarla birleştirerek değişim oranları veya yüzdeler oluşturun
Panolarda süreç stabilite metriklerini görselleştirin
Uyumluluk kontrolünde beklenen değişim desenlerini doğrulayın
Makine öğrenmesi modellerinde süreç karmaşıklığı özelliği olarak kullanın

Adlandırma Kuralları: Zenginleştirme, orijinal öznitelik adını korur ve açık ekler (-Changes, -Groups, -Change) ekleyerek kaynak öznitelik ve metrik türünü kolayca tanımlamanızı sağlar. Bu öznitelikler vaka öznitelik listesinde görünür ve tüm mindzieStudio analiz özelliklerinde hemen kullanılabilir.

Bu dokümantasyon mindzie Studio süreç madenciliği platformunun bir parçasıdır.