Exploratory sequential data analysis of user interaction in contemporary BIM applications

Creation oriented software allows the user to work according to their own vision and rules. From the perspective of software analysis, this is challenging because there is no certainty as to how the users are using the software and what kinds of workflows emerge among different users. The aim of this thesis was to study and identify the potential of sequential event pattern data extraction analysis from expert field creation oriented software in the field of Building Information Modeling (BIM). The thesis additionally introduces a concept evaluation model for detecting repetition based usability disruption. Finally, the work presents an implementation of sequential pattern mining based user behaviour analysis and machine learning predictive application using state of the art algorithms. The thesis introduces a data analysis implementation that is built upon inspections of Sequential or Exploratory Sequential Data Analysis (SDA or ESDA) based theory in usability studies. The study implements a test application specific workflow sequence detection and database transfer approach. The paper uses comparative modern mining algorithms known as BIDE and TKS for sequential pattern discovery. Finally, the thesis utilizes the created sequence database to create user detailing workflow predictions using a CPT+ algorithm. The main contribution of the thesis outcome is to open scalable options for both software usability and product development to automatically recognize and predict usability and workflow related information, deficiencies and repetitive workflow. By doing this, more quantifiable metrics can be revealed in relation to software user interface behavior analytics.Luomiseen perustuva ohjelmisto mahdollistaa käyttäjän työskentelyn oman visionsa ja sääntöjensä mukaisesti. Ohjelmien analysoinnin kannalta tämä on haastavaa, koska ei ole varmuutta siitä, kuinka ohjelmistoa tarkalleen käytetään ja millaisia työskentelytapoja ohjelmiston eri käyttäjäryhmille voi syntyä. Opinnäytetyön tavoitteena oli tutkia ja identifioida toistuvien käyttäjätapahtumasekvenssien analyysipotentiaalia tietomallinnukseen keskittyvässä luomispoh jaisessa ohjelmistossa. Opinnäyte esittelee myös evaluointimallikonseptin, jonka avulla on mahdollista tunnistaa toistuvasta käyttäytymisestä aiheutuvia käytettävyysongelmia. Lopuksi työssä esitellään sekvenssianalyysiin perustuva ohjelmiston käyttäjän toiminta-analyysi sekä ennustava koneoppimisen sovellus. Opinnäytetyössä esitellään data-analyysisovellus, joka perustuu käytettävyystutkimuksessa esiintyvien toistuvien sekvenssien tai kokeellisesti toistuvien sekvenssien analyysiteorian tarkasteluun. Sovelluksen toteutus on tehty eritoten työssä käytetylle ohjelmistolle, jossa käyttäjän detaljointitapahtumista muodostetaan sekvenssejä sekvenssitietokannan luomiseksi. Työssä käytetään sekvenssien toistuvuusanalyysiin moderneja louhintamenetelmiä nimeltään BIDE ja TKS. Lopuksi työssä hyödynnetään luotua sekvenssitietokantaa myös käyttäjän detaljointityön ennustamista varten käyttämällä CPT+ algoritmia. Opinnäytetyön tulosten pohjalta pyritään löytämään vaihtoehtoja käytettävyyden ja tuotekehityksen päätöksenteon tietopohjaiseksi tueksi tunnistamalla ja ennusta malla käyttäjien toimintaa ohjelmistossa. Löydetyn informaation avulla on mahdollista ilmaista käytettävyyteen liittyviä ongelmia kvantitatiivisen tiedon valossa

Täpne ja tõhus protsessimudelite automaatne koostamine sündmuslogidest

Töötajate igapäevatöö koosneb tegevustest, mille eesmärgiks on teenuste pakkumine või toodete valmistamine. Selliste tegevuste terviklikku jada nimetatakse protsessiks. Protsessi kvaliteet ja efektiivsus mõjutab otseselt kliendi kogemust – tema arvamust ja hinnangut teenusele või tootele. Kliendi kogemus on eduka ettevõtte arendamise oluline tegur, mis paneb ettevõtteid järjest rohkem pöörama tähelepanu oma protsesside kirjeldamisele, analüüsimisele ja parendamisele. Protsesside kirjeldamisel kasutatakse tavaliselt visuaalseid vahendeid, sellisel kujul koostatud kirjeldust nimetatakse protsessimudeliks. Kuna mudeli koostaja ei suuda panna kirja kõike erandeid, mis võivad reaalses protsessis esineda, siis ei ole need mudelid paljudel juhtudel terviklikud. Samuti on probleemiks suur töömaht - inimese ajakulu protsessimudeli koostamisel on suur. Protsessimudelite automaatne koostamine (protsessituvastus) võimaldab genereerida protsessimudeli toetudes tegevustega seotud andmetele. Protsessituvastus aitab meil vähendada protsessimudeli loomisele kuluvat aega ja samuti on tulemusena tekkiv mudel (võrreldes käsitsi tehtud mudeliga) kvaliteetsem. Protsessituvastuse tulemusel loodud mudeli kvaliteet sõltub nii algandmete kvaliteedist kui ka protsessituvastuse algoritmist. Antud doktoritöös anname ülevaate erinevatest protsessituvastuse algoritmidest. Toome välja puudused ja pakume välja uue algoritmi Split Miner. Võrreldes olemasolevate algoritmidega on Splint Miner kiirem ja annab tulemuseks kvaliteetsema protsessimudeli. Samuti pakume välja uue lähenemise automaatselt koostatud protsessimudeli korrektsuse hindamiseks, mis on võrreldes olemasolevate meetoditega usaldusväärsem. Doktoritöö näitab, kuidas kasutada optimiseerimise algoritme protsessimudeli korrektsuse suurendamiseks.Everyday, companies’ employees perform activities with the goal of providing services (or products) to their customers. A sequence of such activities is known as business process. The quality and the efficiency of a business process directly influence the customer experience. In a competitive business environment, achieving a great customer experience is fundamental to be a successful company. For this reason, companies are interested in identifying their business processes to analyse and improve them. To analyse and improve a business process, it is generally useful to first write it down in the form of a graphical representation, namely a business process model. Drawing such process models manually is time-consuming because of the time it takes to collect detailed information about the execution of the process. Also, manually drawn process models are often incomplete because it is difficult to uncover every possible execution path in the process via manual data collection. Automated process discovery allows business analysts to exploit process' execution data to automatically discover process models. Discovering high-quality process models is extremely important to reduce the time spent enhancing them and to avoid mistakes during process analysis. The quality of an automatically discovered process model depends on both the input data and the automated process discovery application that is used. In this thesis, we provide an overview of the available algorithms to perform automated process discovery. We identify deficiencies in existing algorithms, and we propose a new algorithm, called Split Miner, which is faster and consistently discovers more accurate process models than existing algorithms. We also propose a new approach to measure the accuracy of automatically discovered process models in a fine-grained manner, and we use this new measurement approach to optimize the accuracy of automatically discovered process models.https://www.ester.ee/record=b530061

Knowledge Components and Methods for Policy Propagation in Data Flows

Data-oriented systems and applications are at the centre of current developments of the World Wide Web (WWW). On the Web of Data (WoD), information sources can be accessed and processed for many purposes. Users need to be aware of any licences or terms of use, which are associated with the data sources they want to use. Conversely, publishers need support in assigning the appropriate policies alongside the data they distribute. In this work, we tackle the problem of policy propagation in data flows - an expression that refers to the way data is consumed, manipulated and produced within processes. We pose the question of what kind of components are required, and how they can be acquired, managed, and deployed, to support users on deciding what policies propagate to the output of a data-intensive system from the ones associated with its input. We observe three scenarios: applications of the Semantic Web, workflow reuse in Open Science, and the exploitation of urban data in City Data Hubs. Starting from the analysis of Semantic Web applications, we propose a data-centric approach to semantically describe processes as data flows: the Datanode ontology, which comprises a hierarchy of the possible relations between data objects. By means of Policy Propagation Rules, it is possible to link data flow steps and policies derivable from semantic descriptions of data licences. We show how these components can be designed, how they can be effectively managed, and how to reason efficiently with them. In a second phase, the developed components are verified using a Smart City Data Hub as a case study, where we developed an end-to-end solution for policy propagation. Finally, we evaluate our approach and report on a user study aimed at assessing both the quality and the value of the proposed solution