Это не официальный сайт wikipedia.org 01.01.2023

CRISP-DM — Википедия
Википедия

CRISP-DM

Статья Обсуждение

CRISP-DM (англ. Cross-Industry Standard Process for Data Mining[1]) — наиболее распространённая[2][3][4] 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 вперед[5].

Первая версия этой методологии была представлена на четвёртом по счёту мероприятии CRISP-DM SIG Workshop в Брюсселе в марте 1999 года[6], а пошаговая инструкция была опубликована годом позже[7].

Жизненный цикл исследования данных

Фазы цикла исследования данных:

  1. Понимание бизнес-целей (Business Understanding)
  2. Начальное изучение данных (Data Understanding)
  3. Подготовка данных (Data Preparation)
  4. Моделирование (Modeling)
  5. Оценка (Evaluation)
  6. 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.

ПримечанияПравить

  1. ↑ Shearer C., The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining, J Data Warehousing (2000); 5:13—22.
  2. ↑ Poll: What main methodology are you using for data mining?  (неопр.) www.kdnuggets.com. Дата обращения: 14 сентября 2016. Архивировано 16 января 2017 года.
  3. ↑ Poll: Data Mining Methodology  (неопр.). www.kdnuggets.com. Дата обращения: 14 сентября 2016. Архивировано 8 февраля 2017 года.
  4. ↑ What main methodology are you using for your analytics, data mining, or data science projects? Poll  (неопр.). www.kdnuggets.com. Дата обращения: 14 сентября 2016. Архивировано 1 августа 2016 года.
  5. ↑ Óscar Marbán, Gonzalo Mariscal and Javier Segovia (2009); A Data Mining & Knowledge Discovery Process Model Архивная копия от 30 апреля 2013 на Wayback Machine. 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.
  6. ↑ Pete Chapman (1999); The CRISP-DM User Guide Архивная копия от 14 июля 2015 на Wayback Machine.
  7. ↑ Pete 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 (недоступная ссылка).

СсылкиПравить

Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=CRISP-DM&oldid=130888114