ProcessMindのデータ

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文書センターへようこそ

専門知識を身につけるためのガイド、資料、リファレンスをご用意しています。ProcessMindを使うと、複雑なワークフローを明確で効率的な業務に整理できます。最初のモデル作成から組織全体のプロセスインテリジェンスまで、この文書では必要な手順、ヒント、回答をご案内します。

**初めての方はこちら：**文書化と標準化にはプロセス基盤、プロセスの連携とガバナンスにはプロセスアーキテクチャ、データを使った分析と最適化にはプロセスインテリジェンスをお選びください。どのプランも無料トライアルですぐにお試しいただけます。

ProcessMindでの分析はすべてデータセットから始まります。このセクションでは、アプリ内でのデータセットの管理手順を説明します。ファイルをアップロードし、列を必須の3項目にマッピングしたうえで、属性とアクティビティを調整し、品質スコアを確認します。プロセスの変化に合わせて、データを最新の状態に保つ方法も紹介します。

ファイルをまだアップロードしていない場合は、データセットのアップロード方法から始めるのが最も簡単です。ケースID、アクティビティ、タイムスタンプの3列があれば始められます。データの入手先を検討している場合は、まずプロセスマイニングのデータをお読みください。

データセットのライフサイクル

アップロード：CSV、Excel、XES、Parquet、JSONLファイルを読み込みます。データセットの設定を参照してください。
設定：列を所定の項目にマッピングし、データセットの属性とデータセットのアクティビティを調整します。データセットのデータで全体をプレビューできます。
検証：数値を信頼する前に、データ品質のバッジとパネルを確認します。
データを最新に保つ：再アップロードする代わりに、データの増分読み込みで新しい行を追加します。

各手順ではAIも役立ちます。AIデータに関する提案はマッピングの問題や異常を自動で検出します。また、データセットの属性では、既存の列から計算属性として新しい列を作成できます（式言語を参照）。

次に読むページ

モデルにデータを接続する：データマッピングメニューでは、データセットをプロセスモデルに関連付ける方法を説明しています。プライマリデータセットと比較データセットについても確認できます。
ファイルがなくてもデータの準備を始める：プロセスマイニングデータでは、イベントログのデータソース、形式、クリーニングについて説明しています。
アップロードしたデータを分析する：プロセスマイニングでは、設定済みのデータセットを分析し、プロセスグラフでプロセスを詳しく確認できます。

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