CRISP-DM (Shearer C., The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining, J Data Warehousing (2000); 5:13—22.) — наиболее распространённая методология по исследованию данных.

Модель жизненного цикла исследования данных в методологии состоит из шести фаз, а стрелки обозначают наиболее важные и частые зависимости между фазами. Последовательность этих фаз строго не определена. Как правило в большинстве проектов приходится возвращаться к предыдущим этапам, а затем снова двигаться впередÓscar Marbán, Gonzalo Mariscal and Javier Segovia (2009); A Data Mining & Knowledge Discovery Process Model . In Data Mining and Knowledge Discovery in Real Life Applications, Book edited by: Julio Ponce and Adem Karahoca, ISBN 978-3-902613-53-0, pp. 438—453, February 2009, I-Tech, Vienna, Austria..

Первая версия этой методологии была представлена на четвёртом по счёту мероприятии CRISP-DM SIG Workshop в Брюсселе в марте 1999 годаPete Chapman (1999); The CRISP-DM User Guide ., а пошаговая инструкция была опубликована годом позжеPete Chapman, Julian Clinton, Randy Kerber, Thomas Khabaza, Thomas Reinartz, Colin Shearer, and Rüdiger Wirth (2000); CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guide ..

Фазы цикла исследования данных: Понимание бизнес-целей (Business Understanding) Начальное изучение данных (Data Understanding) Подготовка данных (Data Preparation) Моделирование (Modeling) Оценка (Evaluation) Внедрение (Deployment) Последовательность фаз не является строгой и перемещается вперед и назад между различными фазами, как это всегда требуется. Стрелки на диаграмме процесса указывают на наиболее важные и частые зависимости между фазами. Внешний круг на диаграмме символизирует циклический характер самого интеллектуального анализа данных. Процесс интеллектуального анализа данных продолжается после развертывания решения. Уроки, извлеченные в ходе процесса, могут вызвать новые, часто более целенаправленные бизнес-вопросы, а последующие процессы интеллектуального анализа данных извлекут пользу из опыта предыдущих.

Примечания

Ссылки

Статья о CRISP-DM на сайте MachineLearning.ru

Категория:Анализ данных Категория:Business intelligence