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O CRISP-DM permite que você crie um modelo de mineração de dados que se encaixe em suas necessidades específicas. Em tal situação, as fases de modelagem, avaliação e implementação podem ser menos relevantes do que as fases de entendimento e preparação de dados.
- CRISP-DM
- As 6 Fases Do CRISP-DM
- Questões de Concursos
O CRISP-DM – Cross Industry Standard Process for Data Mining (Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados) e surgiu em 1996 como forma de apoio ao processo de descoberta do conhecimento, o famoso KDD – Knowledge Discovery in Databases (Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados). O CRISP-DM é constituído por 6 fases: Compreensão do N...
1- Compreensão do Negócio
Conhecer e compreender o problema a ser resolvido é de suma importância neste processo. Muitas vezes nos deparamos com pessoas que fazem parte do negócio e possuem dificuldades de definir o que é de fato o seu negócio. Perceba que no próprio diagrama existem retornos para esta fase a partir de outras etapas do processo, ou seja, podem ocorrer falhas durante o processo por má compreensão do negócio. Para fins de tentar mitigar estes riscos de má compreensão, o CRISP-DM prevê algumas atividades...
2- Compreensão dos Dados
Esta fase geralmente é executada juntamente com a fase anterior (Compreensão do Negócio), onde o estudo sobre as informações coletadas se faz necessário e deve ser feita de forma minuciosa. Se a solução do problema de negócios é o objetivo, os dados compreendem a matéria-prima disponível a partir da qual a solução será construída. É importante entender os pontos fortes e as limitações dos dados, porque raramente há uma correspondência exata com o problema. Por exemplo, uma base de dados de cl...
3- Preparação dos Dados
Essa é uma fase do processo que antecede a construção de modelos e que irá adequar os dados, compreendendo ações de pré-processamento. As diversas ferramentas analíticas que podem ser usadas nesta fase, apesar de oferecerem muitos recursos, impõem alguns requisitos sobre os dados quanto ao seu formato, gerando a necessidade de formatações e/ou transformações dos dados. Alguns exemplos naturais da preparação de dados são a sua conversão para o formato tabular, retirando ou até inserindo valore...
(CEBRASPE/CESPE/MINISTÉRIO DA ECONOMIA/TI-CIÊNCIA DE DADOS/2020) No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir. No modelo CRISP-DM, a fase na qual se planejam todas as atividades para carga dos dados é denominada entendimento dos dados. A fase de Entendimento dos Dados, no modelo CRISP-DM, aborda uma série de tarefas que tem por obj...
O CRISP-DM é um modelo padrão que define um processo estruturado para projetos de análise de dados. Ele é composto por cinco fases: Planejamento, Preparação, Modelagem, Avaliação e Implantação.
5 de jul. de 2023 · O CRISP-DM é uma abordagem estruturada e iterativa para projetos de mineração de dados, com foco na aplicação prática e na implementação de modelos de mineração de dados.
- Entendimento do Negócio. Se eu pudesse definir em uma única frase seria: “Identificar objetivos do negócio sem vieses inconscientes.” Essa parte é a mais importante.
- Entendimento dos Dados. Definiu o objetivo da empresa? Nice. Next. Quais dados você precisa pra respondê-lo? A empresa tem algum banco de dados? Estão em algum lugar na nuvem?
- Preparação dos Dados. Quem não gosta quando vem uma tabela bonitinha em CSV que o “separador decimal” é a vírgula, certo? Infelizmente não é sempre assim.
- Modelagem. Ah… Modelagem.. Aqui você encontrará utilidade para os dados levantados. Aqui será onde teremos insights e, a partir desses, novos conhecimentos sobre o business (se tudo até aqui foi feito corretamente).
12 de abr. de 2022 · A Crisp-DM é uma metodologia versátil, que combina diversos atributos em um só projeto. Prado destaca que o grande benefício da metodologia Crisp-DM em relação a outras de mineração de dados é a integração da criação de um modelo com o entendimento do negócio.
17 de jul. de 2023 · O CRISP-DM é formado por 6 fases, que podemos descrever como: Compreensão do Negócio: O que o negócio precisa? Compreensão dos Dados: Que dados temos/precisamos? Está ‘limpo’, tratado, prontos...
