Değeri Olan Boolean Özniteliklerin Sayımı

Genel Bakış

Değeri Olan Boolean Özniteliklerin Sayımı zenginleştirmesi, birden çok boolean (doğru/yanlış) özniteliği değerlendiren ve bunların belirli bir değere kaçının uyduğunu sayan özel bir analitik araçtır. Bu zenginleştirme, TRUE veya FALSE olarak seçiminize göre kaç boolean özniteliğin bu değere uyduğunu içeren yeni bir tam sayı özniteliği oluşturur ve çok kriterli değerlendirme, uyumluluk puanlaması ve süreç vakalarınızda risk değerlendirmesi için güçlü yetenekler sağlar.

Bu zenginleştirme, birden çok ikili koşula aynı anda göre durumları değerlendirmeniz gerektiğinde özellikle değerlidir. Örneğin, farklı düzenleyici gereksinimler için boolean bayraklarınızın olduğu bir uyumluluk senaryosunda, bu zenginleştirme kaç gereksinimin karşılandığını (TRUE değerleri) veya ihlal edildiğini (FALSE değerleri) sayabilir. Benzer şekilde, birden çok geçme/kalma kriterinin olduğu kalite kontrol süreçlerinde, geçen veya başarısız olan kontrollerin sayısını nicelendirir. Zenginleştirme, hem vaka düzeyinde hem de olay düzeyinde boolean öznitelikleri destekleyerek süreç verilerinizin farklı ayrıntı seviyelerinde esnek analiz imkanı sunar.

Yaygın Kullanımlar

  • Birden çok uyumluluk bayrağı arasında kaç düzenleyici gereksinimin karşılandığını (TRUE) sayarak uyumluluk skorları hesaplama
  • Finansal veya operasyonel süreçlerde tetiklenen risk göstergelerinin (TRUE) sayısını sayarak risk düzeylerini değerlendirme
  • Üretim süreçlerinde geçen (TRUE) veya başarısız olan (FALSE) kalite kontrol özniteliklerini sayarak kalite ölçümü yapma
  • Birden çok memnuniyet göstergesi arasında olumlu (TRUE) yanıtları sayarak müşteri memnuniyetini değerlendirme
  • Proje yönetimi süreçlerinde tamamlanan (TRUE) görev bayraklarını sayarak tamamlama durumunu izleme
  • Hata bayrakları (TRUE) veya hata göstergelerinin sayısını sayarak problemli vakaları tespit etme
  • Birden çok metrikte karşılanan (TRUE) veya kaçırılan (FALSE) SLA kriterlerini sayarak tedarikçi performansını puanlama

Ayarlar

Filtre: Sayım işlemini belirli vaka veya olaylarla sınırlamanızı sağlayan isteğe bağlı bir filtredir. Bir filtre uygulandığında, boolean sayımı sadece filte kriterlerini karşılayan vakalar için yapılır. Bu, belirli zaman dilimlerinde, belirli vaka türlerinde veya belirli koşullarda skorları hesaplamak için faydalıdır. Filtre belirtilmezse, sayım tüm veri kümenizdeki vakalara uygulanır.

Yeni Öznitelik Adı: Belirttiğiniz değere uyan boolean özniteliklerin sayısını depolayacak yeni tam sayı özniteliği için isim. Bu öznitelik, kaynak seçiminize bağlı olarak vaka tablonuza veya olay tablonuza eklenecektir. Ne sayıldığını açıkça gösteren açıklayıcı bir isim seçin, örneğin "ComplianceScore", "QualityChecksPassed", "RiskIndicatorCount" veya "RequirementsMet". Bu alan zorunludur.

Kaynak: Boolean özniteliklerin vaka tablosundan mı yoksa olay tablosundan mı sayılacağını belirler. Vaka düzeyindeki boolean öznitelikleri (her vaka için tek değer olan öznitelikler) saymak için "Case" seçin, olay düzeyindeki boolean öznitelikleri (her olay için farklı değerler alabilen) saymak için "Event" seçin. Seçiminize bağlı olarak seçilebilir boolean öznitelikler güncellenecektir.

Öznitelik İsimleri: Sayma işlemine dahil edilecek boolean öznitelikleri seçmenize olanak sağlayan çoklu seçim listesi. Sadece seçilen kaynaktaki boolean (true/false) öznitelikler seçilebilir. Birden çok öznitelik seçebilirsiniz ve zenginleştirme, "Count If Value" ayarında belirttiğiniz değere sahip kaç tane seçilen öznitelik olduğunu sayar. En az bir öznitelik seçilmelidir.

Count If Value: Hangi boolean değerinin sayılacağını belirtir - ya TRUE ya da FALSE. TRUE seçerseniz, zenginleştirme seçilen öznitelikler arasında kaçının TRUE olduğunu sayar. FALSE seçerseniz, kaçının FALSE olduğunu sayar. Bu, analiz ihtiyaçlarınıza göre olumlu koşulları (gereksinimler karşılandı, kontroller geçti) veya olumsuz koşulları (ihlaller, başarısızlıklar) ölçmenizi sağlar.

Örnekler

Örnek 1: Finansal İşlemlerde Uyumluluk Puanlama

Senaryo: Bir finans kurumunun, işlemler için kaç düzenleyici kontrolün geçtiğini sayarak uyumluluk skoru hesaplaması gerekiyor. Belirli uyumluluk gereksinimlerinin karşılanıp karşılanmadığını gösteren birden çok boolean öznitelik var.

Ayarlar:

  • Kaynak: Case
  • Yeni Öznitelik Adı: "Compliance Score"
  • Öznitelik İsimleri: ["KYC_Verified", "AML_Check_Passed", "Sanctions_Clear", "Document_Complete", "Approval_Obtained", "Risk_Assessment_Done"]
  • Count If Value: True
  • Filtre: Yok

Çıktı: Zenginleştirme, geçen uyumluluk kontrollerinin sayısını gösteren "Compliance Score" isimli yeni bir vaka özniteliği oluşturur:

  • İşlem TX-001: Compliance Score = 6 (tüm kontroller geçti)
  • İşlem TX-002: Compliance Score = 4 (KYC ve Risk Değerlendirmesi tamamlanmadı)
  • İşlem TX-003: Compliance Score = 5 (Yaptırım kontrolü başarısız)
  • İşlem TX-004: Compliance Score = 3 (sadece temel kontroller tamamlandı)

İçgörüler: Uyumluluk skoru 5’in altında olan işlemler ek incelemeye alınır. Bu nicel skor, hangi işlemlerin öncelikli olarak dikkat gerektirdiğini belirlemeye yardımcı olur ve farklı işlem türlerinde uyumluluk boşluklarının kalıplarını tespit eder.

Örnek 2: Üretimde Kalite Kontrol Değerlendirmesi

Senaryo: Bir üretim tesisi, ürünleri birden çok kalite kontrol noktasında boolean özniteliklerle değerlendirir. Yeniden işleme gerektiren ürünleri belirlemek için başarısız kontrollerin sayısını hesaplamaları gerekir.

Ayarlar:

  • Kaynak: Case
  • Yeni Öznitelik Adı: "Failed Quality Checks"
  • Öznitelik İsimleri: ["Visual_Inspection", "Dimension_Check", "Weight_Tolerance", "Electrical_Test", "Pressure_Test", "Final_Assembly"]
  • Count If Value: False
  • Filtre: Yok

Çıktı: Zenginleştirme, başarısız testlerin sayısını gösteren "Failed Quality Checks" özniteliğini oluşturur:

  • Ürün P-5001: Failed Quality Checks = 0 (tüm testler geçti)
  • Ürün P-5002: Failed Quality Checks = 2 (Boyut ve Ağırlık testleri başarısız)
  • Ürün P-5003: Failed Quality Checks = 1 (Elektrik testi başarısız)
  • Ürün P-5004: Failed Quality Checks = 3 (Görsel, Basınç ve Montaj başarısız)

İçgörüler: Başarısız testi olan ürünler yeniden işleme alınmalı; çok sayıda başarısızlığı olan ürünler ise yeniden üretim gerektirebilir. Sayım, yeniden işleme yönlendirmeyi optimize etmeye ve belirli test kategorilerinde sistematik kalite sorunlarını tespit etmeye yardımcı olur.

Örnek 3: Kredi Başvurularında Risk Değerlendirmesi

Senaryo: Bir banka, çok sayıda risk göstergesini boolean öznitelik olarak kullanarak kredi başvurularını değerlendirir. Her başvurunun toplam risk seviyesini belirlemek için tetiklenen risk bayraklarının sayılması gerekmektedir.

Ayarlar:

  • Kaynak: Case
  • Yeni Öznitelik Adı: "Risk Indicators Count"
  • Öznitelik İsimleri: ["High_Debt_Ratio", "Unstable_Employment", "Poor_Credit_History", "Insufficient_Collateral", "Previous_Default", "Income_Verification_Failed"]
  • Count If Value: True
  • Filtre: Case_Type = "Personal Loan"

Çıktı: Zenginleştirme, kişisel kredi başvurularındaki tetiklenen risk göstergelerinin sayısını hesaplar:

  • Başvuru LA-2024-101: Risk Indicators Count = 0 (düşük risk)
  • Başvuru LA-2024-102: Risk Indicators Count = 2 (High_Debt_Ratio ve Poor_Credit_History)
  • Başvuru LA-2024-103: Risk Indicators Count = 4 (birden çok risk faktörü)
  • Başvuru LA-2024-104: Risk Indicators Count = 1 (sadece Unstable_Employment)

İçgörüler: 0-1 risk göstergesi olan başvurular hızlı işlem görür; 2-3 olanlar ek inceleme gerektirir; 4 ve üzeri ise otomatik olarak kıdemli değerlendiricilere yönlendirilir. Bu sistematik puanlama, karar tutarlılığını ve işlem verimliliğini artırır.

Örnek 4: BT Hizmet Yönetiminde SLA Performans İzleme

Senaryo: Bir BT servis masası, her olay için birden çok SLA kriterini boolean öznitelik olarak takip eder. Farklı hizmet kategorileri için performans skorları hesaplamak üzere karşılanan SLA sayısını saymaları gerekir.

Ayarlar:

  • Kaynak: Case
  • Yeni Öznitelik Adı: "SLA Criteria Met"
  • Öznitelik İsimleri: ["Response_Time_Met", "Resolution_Time_Met", "First_Call_Resolution", "Customer_Satisfied", "Escalation_Avoided", "Documentation_Complete"]
  • Count If Value: True
  • Filtre: Priority = "High"

Çıktı: Yüksek öncelikli olaylar için zenginleştirme SLA performansını hesaplar:

  • Olay INC-8001: SLA Criteria Met = 6 (mükemmel skor)
  • Olay INC-8002: SLA Criteria Met = 4 (Çözüm süresi ve eskalasyon sorunları)
  • Olay INC-8003: SLA Criteria Met = 5 (Dokümantasyon eksik)
  • Olay INC-8004: SLA Criteria Met = 2 (birden çok SLA ihlali)

İçgörüler: Nicelleştirilmiş SLA performansı, hizmet sunumunda veri odaklı iyileştirmeler sağlar. Düşük skorlu olaylar belirli SLA alanlarında sistematik sorunları açığa çıkarır ve eğitim ile süreç optimizasyonu çalışmaları için yol gösterir.

Örnek 5: Çok Kriterli Tedarikçi Değerlendirmesi

Senaryo: Bir satın alma ekibi, tedarikçileri başarılı/geçersiz boolean öznitelikler olarak tutulan birden çok performans kriteri ile değerlendirir. Tedarikçi sıralaması ve seçimi için toplam performans puanı hesaplamaları gerekir.

Ayarlar:

  • Kaynak: Case
  • Yeni Öznitelik Adı: "Vendor Performance Score"
  • Öznitelik İsimleri: ["On_Time_Delivery", "Quality_Standards_Met", "Price_Competitive", "Documentation_Accurate", "Responsive_Support", "Sustainability_Compliant"]
  • Count If Value: True
  • Filtre: Evaluation_Period = "Q4-2024"

Çıktı: Zenginleştirme, Q4 değerlendirmeleri için tedarikçi performans skorlarını hesaplar:

  • Tedarikçi V-101: Vendor Performance Score = 6 (mükemmel performans)
  • Tedarikçi V-102: Vendor Performance Score = 4 (teslimat ve fiyat sorunları)
  • Tedarikçi V-103: Vendor Performance Score = 5 (dokümantasyon sorunları)
  • Tedarikçi V-104: Vendor Performance Score = 3 (birden çok performans açığı)

İçgörüler: 5-6 puan alan tedarikçiler tercih edilen ortaklar; 3-4 puan alanlar geliştirme planlarına ihtiyaç duyar; 3’ün altındaki tedarikçiler için sözleşme sonlandırma riski vardır. Bu nesnel puanlama sistemi stratejik tedarikçi yönetimi kararlarını ve müzakereleri destekler.

Çıktı

Değeri Olan Boolean Özniteliklerin Sayımı zenginleştirmesi, kaynak seçiminize bağlı olarak vaka tablosunda veya olay tablosunda tek yeni bir tam sayı özniteliği oluşturur. Öznitelik, belirttiğiniz değere (TRUE veya FALSE) uyan seçilen boolean özniteliklerin sayısını içerir.

Vaka düzeyi sayımda, her vaka seçilen tüm öznitelikler için toplam eşleşen boolean değer sayısını temsil eden tek bir sayım değerine sahip olur. Bu sayım, vaka içindeki tüm olaylar için sabit kalır ve vaka düzeyinde puanlama, sınıflandırma ve filtreleme için uygundur.

Olay düzeyi sayımda ise her olay, sadece o olaydaki boolean öznitelik değerlerine bağlı olarak kendi sayım değerini alır. Bu, boolean koşulların süreç yürütümü boyunca nasıl değiştiğini takip etmeye olanak tanır.

Çıktı özniteliği, sonraki analizlerde şu amaçlarla kullanılabilir:

  • Skor eşiklerine göre vakaların filtrelenmesi (örneğin, uyumluluk skoru > 4 olan vakaları göster)
  • Categorize Attribute Values zenginleştirmesi kullanılarak performans kategorileri oluşturma
  • Toplama hesaplayıcıları kullanarak vaka grupları arasında ortalama skor hesaplama
  • Skoru özellik olarak kullanarak tahmine dayalı modeller oluşturma
  • Skor dağılımlarını panolarda ve raporlarda görselleştirme

Tam sayı sayımı, çoklu ikili değerlendirmeleri tek bir metrik haline getiren nicel bir ölçü sağlar ve çok kriterli değerlendirmelere dayalı daha sofistike analiz ve karar vermeyi mümkün kılar.

Ayrıca Bakınız

Bu dokümantasyon mindzie Studio süreç madenciliği platformunun bir parçasıdır.