跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標準流程CRISP-DM
2023-08-02
CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）是一種廣泛使用的數(shù)據(jù)挖掘方法論，旨在為數(shù)據(jù)挖掘項目提供規(guī)范化的生命周期管理。它將數(shù)據(jù)挖掘項目的生命周期分為六個階段，每個階段都具有明確的角色和任務。
首先，業(yè)務理解（Business Understanding）是數(shù)據(jù)挖掘項目的起點。這個階段的主要目標是理解項目背后的業(yè)務需求和目標，包括客戶、市場、行業(yè)以及項目期望的產出。在這個階段，需要從高層視角理解業(yè)務問題，確定項目的范圍和目標，并制定項目計劃。
接下來是數(shù)據(jù)理解（Data Understanding）階段。這個階段主要是對數(shù)據(jù)進行初步探索和分析，包括收集、清洗、轉換和組織數(shù)據(jù)。在這個階段，需要了解數(shù)據(jù)的來源、類型、質量和可用性，并生成數(shù)據(jù)字典和數(shù)據(jù)模型。
在數(shù)據(jù)準備（Data Preparation）階段，需要對數(shù)據(jù)進行深度的處理和準備，以滿足后續(xù)建模和分析的需求。這個階段包括數(shù)據(jù)篩選、完善、轉換和標準化，以及創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)倉庫等。
建模（Modeling）階段是數(shù)據(jù)挖掘項目的核心，它涉及到各種數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術的應用。在這個階段，需要根據(jù)業(yè)務問題和數(shù)據(jù)特征選擇合適的算法和模型進行訓練和優(yōu)化，并生成預測模型。
模型評估/精益業(yè)務數(shù)據(jù)分析（Evaluation）階段是對生成模型的性能和質量進行評估和驗證的階段。這個階段包括對模型的準確性、可靠性、穩(wěn)定性和可解釋性進行評估，以及通過精益業(yè)務數(shù)據(jù)分析來驗證模型的有效性和實用性。
最后是模型發(fā)布（Deployment）階段，這個階段主要是將生成的模型應用到實際業(yè)務場景中，并監(jiān)控模型的性能和效果。在這個階段，需要將模型集成到業(yè)務系統(tǒng)中，并生成用戶界面和文檔，以方便用戶使用和理解模型的功能和應用。
在CRISP-DM方法論中，每個階段都是相互銜接的，并且每個階段都需要進行迭代和優(yōu)化。這種分階段的流程管理可以幫助項目團隊更好地控制項目的進度和風險，確保項目的成功實施和交付。
同時，CRISP-DM方法論也強調了跨職能團隊合作的重要性。在項目實施過程中，需要業(yè)務專家、數(shù)據(jù)分析師、開發(fā)人員、項目經理等不同角色的專業(yè)人員緊密協(xié)作，共同解決業(yè)務問題和優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘結果。
總的來說，CRISP-DM方法論為數(shù)據(jù)挖掘項目提供了一種規(guī)范化、結構化的生命周期管理方式，它可以幫助項目團隊更好地理解業(yè)務需求，處理數(shù)據(jù)，建立模型，評估模型性能以及將模型應用到實際業(yè)務場景中。通過這種方式，企業(yè)可以更好地利用數(shù)據(jù)挖掘技術來提升業(yè)務效率和創(chuàng)新能力，實現(xiàn)數(shù)字化轉型和智能化發(fā)展。
CDA認證小程序
CDA考試中心服務號
京公網安備 11010802034615號
