किनारे के आँकड़ों की समीक्षा करें

ये आँकड़े विश्लेषण के दौर से गुजर रही प्रक्रिया में किनारों को संदर्भित करते हैं और उनके विभिन्न गुणों को प्रदर्शित करते हैं। एज सांख्यिकी की समीक्षा गतिविधियों के परिप्रेक्ष्य (प्रक्रिया मानचित्र-संबंधित एज) के साथ-साथ संसाधनों के परिप्रेक्ष्य (सामाजिक चार्ट-संबंधित एज) से भी की जा सकती है।

एज सांख्यिकी की समीक्षा करने के लिए:

1. खुले दृश्य में बाएं पैनल पर, सांख्यिकी चुनें.

2. श्रेणी ड्रॉपडाउन मेनू में, एज सांख्यिकी का चयन करें.

3. चार्ट में ड्रॉपडाउन मेनू में अपने चार्ट के लिए मीट्रिक चुनें.

   

सांख्यिकीय चार्ट

निम्नलिखित तालिका में मेट्रिक्स चार्ट में उपलब्ध हैं।

मीट्रिक	विवरण
केस की आवृत्ति	प्रक्रिया में किसी विशेष पहलू वाले मामलों की कुल संख्या.
केस आवृत्ति (%)	प्रक्रिया में सभी मामलों के सापेक्ष प्रक्रिया में एक विशेष बढ़त वाले मामलों का प्रतिशत।
इवेंट आवृत्ति	प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे की घटना की कुल संख्या.
घटना आवृत्ति (%)	सभी किनारों के सापेक्ष प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे की घटना का प्रतिशत।
केस में अधिकतम घटना	प्रक्रिया उदाहरणों में किनारा पुनरावृत्तियों की सबसे बड़ी संख्या.
कुल अवधि	प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे की कुल अवधि.
कुल अवधि (%)	प्रक्रिया में सभी मामलों की कुल अवधि के सापेक्ष प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे की कुल अवधि का प्रतिशत।
माध्य अवधि	प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे की औसत अवधि.
औसत अवधि (%)	प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे की औसत अवधि, प्रक्रिया में सभी मामलों की औसत अवधि के सापेक्ष।
न्यूनतम अवधि	प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे की सबसे छोटी अवधि।
अधि‍कतम अवधि	प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे की सबसे लम्बी अवधि।
अवधि सीमा	प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे के लिए प्रत्येक किनारे की घटना की सबसे लंबी और सबसे छोटी अवधि के बीच का अंतर।
अवधि मानक विचलन	प्रक्रिया में प्रत्येक किनारे की अवधि का मानक विचलन।
सेल्फ-लूप संख्या	स्व-लूप किनारों की घटनाओं की संख्या.
स्व-लूप (%)	प्रक्रिया में स्व-लूप किनारों की कुल घटनाओं के सापेक्ष उनकी घटनाओं का प्रतिशत। अधिक जानने के लिए, रीवर्क मेट्रिक्स पर जाएं।
लूप काउंट	लूपों में किनारों की घटनाओं की संख्या.
कुंडली (%)	प्रक्रिया में उनकी कुल घटनाओं के सापेक्ष लूपों में किनारों की घटनाओं का प्रतिशत।
लूप इन्फ़्लो	प्रक्रिया में किनारों के लूप अंतर्वाह का मान.
लूप इनफ्लो (%)	प्रक्रिया में उनकी कुल घटनाओं के सापेक्ष किनारों के लूप अंतर्वाह का प्रतिशत।
लूप आउटफ़्लो	प्रक्रिया में किनारों के लूप बहिर्वाह का मूल्य।
लूप बहिर्वाह (%)	प्रक्रिया में उनकी कुल घटनाओं के सापेक्ष किनारों के लूप बहिर्वाह का प्रतिशत।

इन मानक आँकड़ों के अलावा, सूची में सतत आउटपुट डेटा प्रकार के साथ सभी परिभाषित एज-स्तरीय कस्टम मेट्रिक्स शामिल हैं।

सारांश शीर्षक और किनारों की तालिका

सारांश प्रोसेस माइनिंग द्वारा प्रदान किए गए मानक मेट्रिक्स का अवलोकन प्रदान करता है। Power Automate इन मीट्रिक्स की सूची कॉन्फ़िगर करने योग्य नहीं है और इस सारांश पंक्ति में कोई अतिरिक्त मीट्रिक्स शामिल नहीं की जा सकती. किनारों की तालिका में मानक किनारा-स्तरीय मेट्रिक्स और किनारा-स्तर पर लागू कस्टम मेट्रिक्स शामिल हैं। तालिका में, सभी उल्लिखित कस्टम मेट्रिक्स उनके असतत या सतत आउटपुट डेटा प्रकार की परवाह किए बिना उपलब्ध हैं।

निम्नलिखित तालिका में मेट्रिक्स सारांश शीर्षक में उपलब्ध हैं।

मीट्रिक	विवरण
किनारों	दृश्य में अद्वितीय किनारों की कुल संख्या.
न्यूनतम आवृत्ति	किसी एकल मामले में किनारे की घटनाओं की न्यूनतम संख्या।
अधिकतम आवृत्ति	किसी एकल मामले में किसी किनारे की अधिकतम संख्या.
मध्य आवृत्ति	किसी एकल मामले में किनारे की घटनाओं की औसत संख्या।
औसत आवृत्ति	किसी एकल मामले में किनारे की घटनाओं की औसत संख्या।
मानक विचलन की गणना करें	किसी दृश्य में किनारे की घटनाओं का मानक विचलन.
न्यूनतम अवधि, अधिकतम अवधि	एकल किनारे की वैश्विक न्यूनतम और अधिकतम अवधि.
माध्य अवधि	किनारों की औसत अवधि.
अवधि मानक विचलन	किसी दृश्य में किनारों की अवधि का मानक विचलन.
स्व-लूप घटनाएँ	दृश्य में किनारों की कुल संख्या के सापेक्ष स्व-लूप किनारों का प्रतिशत दिखाता है। सेल्फ-लूप एज एक ऐसा एज है जिसका आरंभिक और अंतिम नोड (गतिविधि) समान होता है।
लूप इवेंट	दृश्य में किनारों की कुल संख्या के सापेक्ष लूप में किनारों का प्रतिशत दिखाता है। एक किनारा लूप में होता है यदि उसका अंतिम नोड (गतिविधि) किसी केस के भीतर दोहराया जाता है।
पुनःकार्य घटनाएँ	दृश्य में किनारों की कुल संख्या के सापेक्ष पुनः कार्य में किनारों का प्रतिशत दिखाता है। पुनः कार्य किया गया किनारा या तो लूप में या स्व-लूप में किनारा होता है।

संबंधित जानकारी

सांख्यिकी अवलोकन