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流程挖掘(PM)不同于数据挖掘(DM)

流程挖掘(PM)和数据挖掘(DM)本质上都是数据驱动的挖掘技术，但流程挖掘并不脱胎于数据挖掘领域，而是在流程管理的发展过程中诞生的。

数据挖掘(DM)虽然能够服务于特定的商业领域，但无法提供流程视角，无法实现完整的端到端的流程发现。数据挖掘“黑匣子”的运转模式，往往只能给出结论却无法追溯“为什么”。流程挖掘(PM)则更多地呈现不同视角下的流程路径，直观展现瓶颈和异常点，提供分析改进的量化依据。

- 流程挖掘(PM)
- 数据挖掘（DM）

- 相同点

数据驱动，通过分析大数据发现真实联系，基于实际业务的数据可视化

- 不同点

- 适用领域

基于事件日志的流程视角和端到端的流程发现

特定商业领域，如超时货架摆放、电商精准营销等，但无流程视角

- 算法技术

流程挖是算法、一致性检查等

数据挖掘算法，如以规则和决策树的形式提取抽象模式

- 易使用性

通用性工具，无需具备专业数据分析知识,也可较快学习和使用

需要数据科学专家根据实际场景选择合适的算法、参数和训练模型

- 运行模式

呈现不同视角下的流程路径，直观展现瓶颈和异常点，提供分析改进的量化依据

黑箱模式，直接给出结论却无法追溯原因

- 数据拟合

异常数据、异常流程的分析对于低效和合规问题的分析是非常必要的

排除例外，追求泛化、标准化，避免过度拟合数据

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