【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于属于电子信息，涉及一种基于流程异常预测的可视化监控方法。
技术介绍
1、随着国内外各行业信息化水平的飞速发展，各行业企事业单位的业务流程信息化水平已成为信息化程度衡量的标准之一，随着业务流程信息化技术的提升，业务流程的实例快速增长，海量业务流程中，异常流程的可视化监控成为各行业的痛点，真实有效的流程可视化监控功能显得日益迫切，因此，流程可视化监控技术逐渐成为各行业以及各大中型企业的重点研究问题。传统的流程可视化监控仅仅对于数据和流程运行本身的监控，难以真实有效的全面定位流程异常的根本问题所在，即便监控到流程异常问题所在，如何追溯流程异常产生的根源问题，也使得流程异常监控问题的解决更加困难。
2、流程监控问题主要表现为异常流程发现困难、追溯困难、诊断困难、解决困难四个方面。随着企业信息化技术的飞速发展，各行业的业务流程数量在不断增加、流程迭代升级，业务流程对应的业务数据的需求也在不断变更，频繁出现各式各样的异常业务流程使得解决问题更加困难，可能导致各行业企事业单位业务办理过程中出错，导致用户满意度降低、用户流失、绩效不达标、企业亏损、人才流失等问题，异常流程预测、流程监控的需求日渐急切。在海量业务流程中判断，做到不同的业务人员对同一类异常流程精准预测，采取相同并且正确的处置和监控，是一件非常棘手的问题，不能有效做到相同流程相同处理，难以提高业务服务质量，更是难以从根源上对大中型企事业单位业务灵活多变业务流程进行完善和优化。
技术实现思路
1、本专利技术的目的
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一种基于流程异常预测的可视化监控方法，其特征在于包括以下步骤：
4、步骤s1，将业务数据分为流程共有数据和环节特有数据两张数据表，数据字段设置为流程实例id、环节流转id、业务字段名、字段类型、字段值等，作为流程数据的扩展，分别以流程示例id和环节流转id与流程数据关联；
5、步骤s2，在s1的基础上，完成流程配置、环节与角色设置、关联业务数据、流程运行实例、可视化展示等工作流流程可视化基础功能；
6、步骤s3，流程预测模型训练；
7、步骤s31，对指定的若干业务流程，采集每个流程的历史数据(包括业务数据和流程数据)，使用meanshift算法将每个业务流程分为若干类；
8、步骤s32，以步骤s31的若干业务流程分类为基础，分别根据业务数据(如办理人、关联用户、关联事件)、流程分支、流程环节数据建立每个业务流程的决策树模型，并使用历史流程数据进行模型训练；
9、步骤s33，按照业务数据和相似度特征数据建立流程预测索引，索引按照步骤s31的业务流程个数切分；
10、步骤s34，建立异常流程整改预案库以及流程与整改的关联关系，对部分已有的历史异常流程进行手工或自动异常流程整改方案填写以及异常流程整改预案选择；
11、步骤s4，流程监管；
12、步骤s41，在s2的基础上，增加流程追溯、预警功能，完成单个流程全过程监控；
13、步骤s42，将若干流程按照流程来源、承办部门、处理方式、业务种类、流程状态、异常状态等多个维度分别做统计分析，形成多个流程统计监控；
14、步骤s5，新运行的流程实例，在流转过程中，使用s3训练的模型预测，疑似发生流程异常，或者已发生业务异常，及时处理异常流程，自动或手动设置流程异常预案，录入至历史异常流程库中，用于以后流程实例进行流程预测及相似流程匹配功能。
15、本专利技术具有以下有益效果：
16、1、本专利技术相比传统的监控方法，流程监控能力更强，流程异常定位更准确，便于从根源解决问题；
17、2、本专利技术支持以历史异常流程为基础，辅助业务流程管理人员进行异常流程的整改方案选择及执行异常流程整改，完善业务流程。
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1.一种基于流程异常预测的可视化监控方法，其特征在于包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于流程异常预测的可视化监...
【专利技术属性】
技术研发人员：李逊，
申请(专利权)人：北京航天长峰科技工业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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