usepoint
menu

CRISP-DM

Методология Cross-Industry Standard Process for Data Mining помогает решать задачи дата-майнинга.

Автор:

консорциум компаний, в который входили Daimler AG, NCR Corporation, SGI и SPSS.

Для чего это:

CRISP-DM предназначен для стандартизации процессов добычи данных в различных отраслях. Это наиболее распространенная методология для проектов по добыче данных, аналитике и науке о данных.

Как использовать:

  1. Понимание бизнеса: определите цели проекта, определите бизнес-задачи, определите требования к данным.
  2. Понимание данных: соберите данные из различных источников, очистите данные, проанализируйте данные.
  3. Подготовка данных: выберите и преобразуйте данные, сформируйте обучающую и тестовую выборки.
  4. Моделирование: выберите модель машинного обучения, обучите модель, оцените качество модели.
  5. Оценка: интерпретируйте результаты моделирования, оцените надежности модели, определите бизнес-ценности модели.
  6. Развертывание: внедрите модель в производство, осуществляйте мониторинг работы модели, обновляйте модель.

Пример:

Предположим, компания хочет предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью откажутся от подписки.

  1. Понимание бизнеса:
    • Цель проекта - повысить удержание клиентов.
    • Гипотеза: с помощью данных можно предсказать отток клиентов и предпринять меры для его предотвращения.
  2. Понимание данных:
    • Сбор данных о клиентах, их покупках, взаимодействии с компанией и т.д.
    • Очистка и преобразование данных.
    • Анализ данных для выявления факторов, влияющих на отток клиентов.
  3. Подготовка данных:
    • Выбор и обработка признаков, таких как демографические данные, история покупок, активность в социальных сетях и т.д.
    • Формирование обучающей, валидационной и тестовой выборки.
  4. Моделирование:
    • Обучение модели машинного обучения, например, логистической регрессии, для прогнозирования оттока клиентов.
    • Настройка модели и оценка ее качества.
  5. Оценка:
    • Интерпретация результатов моделирования.
    • Оценка рисков и ограничений.
    • Документирование результатов.
  6. Развертывание:
    • Развертывание модели в production-среде.
    • Мониторинг и корректировка модели.