Fasi del processo di data mining - dummies

Parte del data mining per i trucchi foglio

The Processo standard intersettoriale per il data mining ( CRISP-DM ) è il framework del processo di data mining dominante. È uno standard aperto; chiunque può usarlo. Il seguente elenco descrive le varie fasi del processo.

• Comprensione aziendale: Ottieni una comprensione chiara del problema che stai cercando di risolvere, dell'impatto che la tua organizzazione ha avuto e dei tuoi obiettivi per affrontarlo. Le attività in questa fase includono:

  • Identificazione degli obiettivi aziendali

  • Valutazione della situazione

  • Definizione degli obiettivi di data mining

  • Produzione del piano di progetto

• Comprensione dei dati: Rivedi i dati che hai, documentarlo, identificare la gestione dei dati e problemi di qualità dei dati. Le attività per questa fase includono:

  • Raccolta dei dati

  • Descrizione

  • Esplorazione

  • Verifica qualità

• Preparazione dati: Prepara i dati per la modellazione. Le attività per questa fase includono:

  • Selezione dei dati

  • Pulizia dei dati

  • Costruzione

  • Integrazione della

  • Formattazione

• Modellazione: Utilizzare le tecniche matematiche per identificare i modelli all'interno dei dati. Le attività per questa fase includono:

  • Selezione delle tecniche

  • Progettazione dei test

  • Costruzione dei modelli

  • Valutazione dei modelli

• Valutazione: Rivedere i modelli che hai scoperto e valutare il loro potenziale per uso aziendale. Le attività per questa fase includono:

  • Valutazione dei risultati

  • Revisione del processo

  • Determinazione dei passi successivi

• Distribuzione: Metti in pratica le tue scoperte nel mondo degli affari. Le attività per questa fase includono:

  • Pianificazione dell'implementazione (i metodi per l'integrazione delle ricerche di data mining in uso)

  • Segnalazione dei risultati finali

  • Revisione dei risultati finali