Les phases du processus de data mining
La Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) Est le cadre dominant du processus de data mining. Il est un quelqu'un normalisation ouverte peut l'utiliser. La liste suivante décrit les différentes phases du processus.
La compréhension de l'activité: Obtenez une compréhension claire du problème que vous êtes hors de résoudre, comment elle influence votre organisation, et vos objectifs pour y faire face. Les tâches de cette phase comprennent:
Identification de vos objectifs d'affaires
Évaluer votre situation
Définir vos objectifs d'exploration de données
Produire votre plan de projet
Compréhension des données: Passez en revue les données que vous avez, documenter, d'identifier la gestion des données et les problèmes de qualité de données. Tâches pour cette phase comprennent:
Rassembler des données
Décrivant
Exploration
Vérification de la qualité
La préparation des données: Obtenez vos données prête à l'emploi pour la modélisation. Tâches pour cette phase comprennent:
Sélection des données
Nettoyage des données
Construire
Intégrer
Formatage
Modélisation: Utilisez des techniques mathématiques pour identifier les tendances au sein de vos données. Tâches pour cette phase comprennent:
Sélection techniques
Tests de Design
Modèles de construction
Evaluation des modèles
Évaluation: Passez en revue les modèles que vous avez découverts et évaluer leur potentiel pour une utilisation professionnelle. Tâches pour cette phase comprennent:
L'évaluation des résultats
Revoir le processus
Déterminer les prochaines étapes
Déploiement: Mettez vos découvertes à travailler dans les affaires courantes. Tâches pour cette phase comprennent:
Le déploiement de la planification (vos méthodes d'intégration des découvertes d'exploration de données en usage)
La présentation des résultats finaux
Revoir les résultats finaux
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