Düşük Aktiviteli Dönemlerden Veri Kaldırma
Genel Bakış
Remove Data from Underactive Periods filtresi, düşük aktivite dönemlerini tespit ederek sürecinizin logunun başını ve sonunu otomatik olarak kırpar. Bu akıllı vaka düzeyinde filtre, günlük etkinlik frekanslarını hesaplar, ortalama aktivite seviyelerini belirler ve belirttiğiniz eşiklerin altında kalan "ısınma" veya "soğuma" dönemlerindeki vakaları kaldırır. Stabil durumdaki süreç işlemlerini analiz ederken özellikle başlatma ve kapatma dönemlerini elimine etmek için faydalıdır.
Yaygın Kullanım Alanları
- Süreç loglarının başındaki sistem ısınma dönemlerini kaldırmak
- Veri toplama zaman aralıklarının sonundaki kapanış dönemlerini elimine etmek
- Rampa-up aşamalarını hariç tutarak analizleri stabil duruma odaklamak
- Tam uygulama öncesi pilot programlardan gelen logları temizlemek
- Sistem geçişleri veya geçiş sürecindeki düşük aktivite dönemlerini kaldırmak
- Normal operasyonları temsil etmeyen veri toplama dönemlerini kırpmak
Ayarlar
Start Factor: İlk dahil edilecek gün için eşik belirlemede ortalama günlük etkinlik sayısına uygulanan çarpan. Günler, günlük aktivite StartFactor çarpı ortalamayı aştığında dahil edilir.
End Factor: Son dahil edilecek gün için eşik belirlemede ortalama günlük etkinlik sayısına uygulanan çarpan. Günler, günlük aktivite EndFactor çarpı ortalamayı aştığı sürece dahil edilir.
| Ayar | Amaç | Tipik Değerler | Etki |
|---|---|---|---|
| Start Factor | Başlangıcı ne kadar agresif kırpacağını kontrol eder | 0.1 - 0.5 | Düşük = daha hoşgörülü, Yüksek = daha agresif kırpma |
| End Factor | Sonu ne kadar agresif kırpacağını kontrol eder | 0.1 - 0.5 | Düşük = daha hoşgörülü, Yüksek = daha agresif kırpma |
Nasıl çalışır:
- Log boyunca gün başına düşen etkinlik sayısını hesaplar
- Günlük ortalama etkinlik sayısını (mean) belirler
- Aktivitenin (Start Factor x Ortalama)'yı aştığı ilk günü bulur
- Aktivitenin (End Factor x Ortalama)'yı aştığı son günü bulur
- Bu tarih aralığının dışında kalan tüm vakaları kaldırır
Örnekler
Örnek 1: Sistem Başlatma Dönemini Kaldırma
Senaryo: Yeni sipariş yönetim sisteminiz 1 Ocak’ta devreye alındı ancak sistem doğrulanırken ilk iki haftada sadece az sayıda pilot kullanıcı aktiftir. Bu düşük aktiviteli başlatma dönemini kaldırmak ve analizi Ocak ortasında başlayan normal operasyonlara odaklamak istiyorsunuz.
Ayarlar:
- Start Factor: 0.3
- End Factor: 0.1
Sonuç:
Filtre, ortalama günlük etkinlik sayınızın 500 olduğunu hesaplar. Start Factor = 0.3 ile en az 150 etkinliği (ortalamanın %30’u) aşan ilk günü arar. Ocak başında sadece 20-80 etkinlik olan günler hariç tutulur. Analiz, aktivitenin 150+ etkinliğe ulaştığı 14 Ocak'ta başlar. End Factor = 0.1 ile son kırpma minimaldir; sadece aktivite 50’nin altına düştüğü çok son günler kaldırılır.
İçgörüler: Bu, pilot aşamayı analiz dışı bırakır ve metriklerinizin erken testler yerine gerçek operasyonel performansı yansıtmasını sağlar. Döngü süreleri, varyant sıklıkları ve darboğaz analizleri, sistem tamamen benimsenip stabil duruma geçtikten sonraki gerçek operasyonları temsil eder.
Örnek 2: Yıl Sonu Veri Toplamayı Temizleme
Senaryo: Veri toplama 31 Aralık'ta sona erdi ancak Aralık sonunda personel tatil nedeniyle aktivite doğal olarak azaldı. Ocak başında ise işlemler yavaşça hızlandı. Sadece normal personelle çalışılan çekirdek operasyon dönemini analiz etmek istiyorsunuz.
Ayarlar:
- Start Factor: 0.2
- End Factor: 0.2
Sonuç:
Dengeli start ve end faktörleri ile filtre, düşük aktivite dönemlerini her iki uçtan kırpar. Ortalama günlük 800 etkinliğiniz varsa, 160’tan az etkinliği olan günler her iki uçtan dışlanır. Aralık sonundaki tatil yavaşlaması (günlük 50-100 etkinlik) ve Ocak başındaki yavaş rampa kaldırılır, sadece tam personelli operasyon dönemleri analiz için kalır.
İçgörüler: Analiziniz artık mevsimsel anormallikleri olmadan normal operasyonel kapasiteyi yansıtır. Ortalama vaka süresi ve kaynak kullanımı gibi metrikler, tatil dönemlerindeki kıt personel nedeniyle sapmalardan etkilenmez.
Örnek 3: Olgun Sistem Operasyonlarını Analiz Etme
Senaryo: Yıllardır üretimde olan bir sistemi analiz ediyorsunuz, ancak son birkaç günü eksik veri veya devam eden vakalar nedeniyle hariç tutmak istiyorsunuz. Başta agresif, sonda ise yumuşak kırpma uygulanmasını tercih ediyorsunuz.
Ayarlar:
- Start Factor: 0.5
- End Factor: 0.1
Sonuç:
Start Factor = 0.5 ile sadece ortalamanın en az %50’sine ulaşan günler baştan dahil edilir, yavaş dönemler agresifçe kırpılır. End Factor = 0.1 ile hemen hemen tüm son günler, ortalamanın %10’unu aşmaları koşuluyla korunur. Böylece olgun bir operasyon dönemi elde edilir, ama son zamanlardaki fazla veri kesilmez.
İçgörüler: Agresif başlangıç kırpma, tamamen olgunlaşmış bir sistemi analiz ettiğinizi garantiler, yumuşak son kırpma ise son verinin trend analizini yapabilmeniz için korunmasını sağlar. Bu denge, yıllara dayanan tarihsel veri ile çalışırken ve son stabil operasyonlara odaklanırken idealdir.
Örnek 4: Tam Analiz için Muhafazakar Kırpma
Senaryo: Logunuzun başında ve sonunda sadece en uç düşük aktiviteli dönemleri kaldırarak mümkün olduğunca fazla veri dahil etmek istiyorsunuz. Süreciniz doğal olarak değişken aktivite seviyelerine sahip ve geçerli operasyon verilerini kaybetmek istemiyorsunuz.
Ayarlar:
- Start Factor: 0.1
- End Factor: 0.1
Sonuç:
Her iki faktör 0.1 olduğunda, sadece ortalamanın %10’undan az etkinliği olan günler hariç tutulur. Ortalama günlük etkinlik 1000 ise, 100’den az etkinlik olan günler kırpılır. Bu muhafazakar yaklaşım sadece en belirgin ısınma ve soğuma dönemlerini kaldırır, daha düşük aktiviteli normal operasyon dönemlerini bile korur.
İçgörüler: Bu minimal kırpma, hafta sonları veya tatiller gibi doğal olarak sessiz ancak yine de geçerli operasyon zamanı olan dönemlerden veri kaybetmemenizi sağlar. Süreciniz yüksek değişkenliğe sahipse veya kapsamlı tarihsel veri analizi yapmak istiyorsanız bu yöntemi kullanın.
Çıktı
Bu filtre vaka düzeyinde çalışır ve tarih bazlı filtreleme kullanır:
- Aktivite eşiklerine göre otomatik olarak optimal başlangıç ve bitiş tarihlerini hesaplar
- Hesaplanan tarih aralığının dışındaki tüm vakaları kaldırır
- Aktif dönemdeki tüm vakaları değişmeden korur
- Etkinlik verisini değiştirmez, yalnızca vakaları tarihe göre filtreler
- Aktivite hesaplanamazsa orijinal veriyi döndürür
Ortaya çıkan veri seti, süreç madenciliği analizinizin yanıltılmasına neden olabilecek düşük aktiviteli başlatma ve durdurma dönemlerini hariç tutarak stabil durumdaki operasyonlara odaklanır.
Bu dokümantasyon mindzie Studio süreç madenciliği platformunun bir parçasıdır.