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数据挖掘标准流程CRISP-DM是什么?

213 2024-08-29

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CRISP-DM数据挖掘方法论摘要

CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)是一种标准化的数据挖掘方法,它规范了数据挖掘项目的生命周期管理,并分为六个阶段。

1. 商业理解(Business Understanding)

在CRISP-DM模型中,商业理解是项目成功的关键环节,包括了解商业需求、目标、项目背景、项目的可行性和风险评估。此阶段涉及与利益相关者沟通以明确问题定义、收集和分析现有数据、评估项目可行性以及撰写商业理解报告。

2. 数据理解(Data Understanding)

数据理解阶段开始于数据收集,并要求对数据进行探索和评估。关注点包括识别数据质量问题,了解数据来源及进行探索性数据分析,最后进行描述性统计分析。

3. 数据准备(Data Preparation)

数据准备环节对数据进行深度处理,包括数据集成、数据清洗、数据转换、数据标准化和数据集划分,以确保后续建模的准确性和一致性。

4. 建模(Modeling)

建模阶段,选择合适的算法、训练模型、评估模型性能并进行优化。最终将训练好的模型部署到生产环境中。

5. 模型评估/精益业务数据分析(Evaluation)

模型评估阶段,设定评估指标、创建测试集、运行测试、对比竞争算法、模型解释和诊断,并根据评估结果调整和优化模型。

6. 模型发布(Deployment)

模型发布阶段主要涉及将模型应用到实际业务场景中,监控模型性能,并确保模型集成到业务系统中,提供用户界面和文档。

CRISP-DM强调各阶段相互联系,需要迭代优化,以及跨职能团队的紧密合作。此方法论为数据挖掘项目提供了一种标准化、结构化的生命周期管理方法,帮助团队处理数据和建立模型,从而应用于实际业务场景。

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