信息架构

类图要点分析角度：

• 正确性（要是有错可太棒辣）
• 关系为什么这样是合理的
• 范式化1-3-BC-4-5；反范式（你要是遍历比join还快你分什么表呢）
• 属于什么CDM(E-R)概念数据模型-由矩形实体、菱形联系和椭圆属性组成/LDM逻辑数据模型-实体包括属性/PDM物理数据模型-落在数据库上
• 有没有基于“行业数据模板的数据模型”进行设计
• 使用了主题数据库进行数据规划
• 使用了信息资源管理基础标准

流程建模

表格形式列出任务（动词+名词）、资源、对应关系；10分至少10个活动

带泳道的UML图

角色行为图RAD

状态图

状态转移表

功能树

建模类图：

业务流程图TFD和数据流图DFD

Petri网

这个都会，一个输入一个输出

流程挖掘及优化

alpha算法

因为不考虑次数，对于噪声和不完全性非常敏感

模糊挖掘模糊挖掘（Fuzzy Mining）：设定不同的阈值实现多层次活动的生成及展示。
启发式挖掘（Heuristic Mining）：将不频繁的路径从模型生成中去掉，建立因果依赖使得模型更好地被表述。
基于区域的挖掘：可以进一步分为基于状态、基于语言等类别，是一种典型的区域挖掘方法。算法核心是发现流程的cursor。
遗传流程挖掘（Genetic process mining）：不确定的挖掘方式，通过迭代来模仿自然演变。通过初始化、选择、繁殖、结束等方式实现遗传算法和流程挖掘的结合及应用。

评价体系：

• 拟合度：对流程的覆盖性
• 简洁度
• 泛化度：对不在数据范围内的行为的可扩展性
• 精确度：是否包括过多“不存在”的流程

四种模型：

四种模型比较：

排队论