Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/1942/38450
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | MARTIN, Niels | |
dc.contributor.author | Hegge, Lien | |
dc.date.accessioned | 2022-09-26T08:20:24Z | - |
dc.date.available | 2022-09-26T08:20:24Z | - |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1942/38450 | - |
dc.description.abstract | Process mining maakt gebruik van event logs om achterliggende processen te ontdekken, te monitoren en te verbeteren. De event logs moeten beschikken over een hoge kwaliteit van gegevens om een kwaliteitsvol procesmodel op te stellen. De kwaliteit van de event log wordt beoordeeld door analisten en domeinexperten. Tools die hiervoor bestaan, worden in deze paper in de eerste doelstelling met elkaar vergeleken op basis van zeven categorieën van datakwaliteitsproblemen en zes visualisatiecategorieën. De tweede doelstelling voegt een visualisatie toe aan DaQAPO. Dit gebeurt in de vorm van een dashboard en is sterk geïnspireerd op Lumigi. Door de resultaten duidelijk en eenvoudig weer te geven via een overzichtspagina en specifieke informatie, tabellen en eventueel grafieken per tabblad, kunnen de analist en de domeinexpert gemakkelijker beslissingen nemen. Deze beslissingen verhogen de kwaliteit van de event log, waardoor de betrouwbaarheid en correctheid van de resultaten wordt verhoogd. | |
dc.format.mimetype | Application/pdf | |
dc.language | nl | |
dc.publisher | UHasselt | |
dc.title | Beoordelen van datakwaliteit in process mining: benchmark en visualisatie | |
dc.type | Theses and Dissertations | |
local.bibliographicCitation.jcat | T2 | |
dc.description.notes | master handelsingenieur in de beleidsinformatica | |
local.type.specified | Master thesis | |
item.accessRights | Open Access | - |
item.contributor | Hegge, Lien | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.fullcitation | Hegge, Lien (2022) Beoordelen van datakwaliteit in process mining: benchmark en visualisatie. | - |
Appears in Collections: | Master theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
3fb91106-54d7-46e3-970e-f3d148346fb6.pdf | 2.51 MB | Adobe PDF | View/Open |
Page view(s)
54
checked on Sep 10, 2023
Download(s)
16
checked on Sep 10, 2023
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.