Извличането на данни е решаващ процес в много индустрии, от финансите до здравеопазването, а CRISP-DM (Междуиндустриален стандартен процес за извличане на данни) е широко призната методология за изпълнение на проекти за извличане на данни. В това есе ще предоставим общ преглед на CRISP-DM, включително неговата история, шест фази и ползи, заедно с конкретни примери за всяка фаза.

История на CRISP-DM

CRISP-DM е разработен през 90-те години като стандартизирана методология за проекти за извличане на данни в различни индустрии. Той е разработен от консорциум от компании, включително банки и застрахователни компании, за да се гарантира, че проектите за извличане на данни могат да се изпълняват по последователен и стандартизиран начин.

Фази на CRISP-DM

CRISP-DM се състои от шест фази:

  1. Разбиране на бизнеса: В тази фаза се определят целите и задачите на проекта за извличане на данни и се идентифицира бизнес проблемът. Например, една компания може да идентифицира проблем с оттока на клиенти и да си постави за цел да намали оттока с 10% чрез извличане на данни.
  2. Разбиране на данните: В тази фаза данните се събират и оценяват за качество и пълнота. Например, една компания може да събира данни за клиенти като демографски данни, история на покупките и проучвания за удовлетвореността на клиентите. След това данните могат да бъдат оценени, за да се определи дали липсват някакви данни или има отклонения.
  3. Подготовка на данни: В тази фаза данните се почистват, трансформират и обработват, за да се подготвят за анализ. Например, една компания може да премахне всички дубликати, да попълни липсващите данни и да нормализира данните.
  4. Моделиране: В тази фаза данните се анализират и се разработват модели за справяне с бизнес проблема. Например, една компания може да използва дървета на решенията или невронни мрежи, за да моделира клиентските данни и да определи факторите, които допринасят за оттеглянето на клиентите.
  5. Оценка: В тази фаза моделите се оценяват, за да се определи тяхната ефективност и точност. Например, една компания може да използва показатели за точност, като прецизност и запомняне, за да оцени моделите.
  6. Внедряване: В тази фаза моделите се внедряват и използват за справяне с бизнес проблема. Например, една компания може да използва моделите, за да се насочи към клиенти, изложени на риск от напускане, и да им предложи стимули да останат.

Предимства на CRISP-DM

  1. Стандартизация: CRISP-DM предоставя стандартизирана методология за изпълнение на проекти за извличане на данни, като гарантира, че проектите се изпълняват по последователен и ефективен начин.
  2. Подобрени резултати: Структурираният подход на CRISP-DM помага да се гарантира, че проектите за извличане на данни се изпълняват задълбочено и ефективно, което води до подобрени резултати.
  3. Повишена ефективност: Стандартизираният подход на CRISP-DM помага за рационализиране на процеса на извличане на данни и намаляване на времето и ресурсите, необходими за завършване на проекти.

В заключение, CRISP-DM е широко призната и ефективна методология за изпълнение на проекти за извличане на данни. Неговият стандартизиран подход помага да се гарантира, че проектите се изпълняват ефикасно и ефективно, което води до подобрени резултати. Независимо дали сте опитен копач на данни или току що започвате, CRISP-DM е отлична отправна точка за всеки проект за извличане на данни.

#CRISPDM #DataMining #BusinessIntelligence #DataScience #MachineLearning

Поддържайте връзка в LinkedIn, Kaggle и Github за ценна информация относно анализа на данни и науката.