Cross Industry Standard Process for Data Mining

CRISP-DM é a abreviação de Cross Industry Standard Process for Data Mining^[1], que pode ser traduzido como Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados. É um modelo de processo de mineração de dados que descreve abordagens comumente usadas por especialistas em mineração de dados para atacar problemas.

Em Julho de 2006 o consórcio responsável pela criação do processo anunciou que iria iniciar os trabalhos na direção da segunda versão do CRISP-DM. Em Setembro de 2006, o CRISP-DM SIG reuniu-se para discutir possíveis melhorias a serem implementadas no CRISP-DM 2.0, e traçar o curso do projeto.

• Entender o Negócio: foca em entender o objetivo do projeto a partir de uma perspectiva de negócios, definindo um plano preliminar para atingir os objetivos.

• Entender os Dados: recolhimento de dados e inicio de atividades para familiarização com os dados, identificando problemas ou conjuntos interessantes.

• Preparação dos Dados: construção do conjunto de dados final a partir dos dados iniciais. Normalmente ocorre várias vezes no processo.

• Modelagem: várias técnicas de modelagem são aplicadas, e seus parâmetros calibrados para otimização. Assim, é comum retornar à Preparação dos Dados durante essa fase.

• Avaliação: é construído um modelo que parece ter grande qualidade de uma perspectiva de análise de dados. No entanto, é necessário verificar se o modelo atinge os objetivos do negócio.

• Implantação: o conhecimento adquirido pelo modelo é organizado e apresentado de uma maneira que o cliente possa utilizar.

• Independente de Indústria - O mesmo processo pode ser aplicado ao analisar dados comerciais, financeiros, de recursos humanos, produção industrial, serviços prestados, etc.
• Independente de Ferramenta;
• Tem relação próxima com os modelos de procesos de KDD

Referências

• CRoss Industry Standard Process for Data Mining
• CRoss Industry Standard Process for Data Mining Blog
• Article de Pascal Bizzari Article publié sur un blog dédié aux Problématiques Data Mining

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