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O CRISP-DM é um modelo padrão que define um processo estruturado e organizado para projetos de análise de dados. Ele foi desenvolvido para permitir que empresas de diversos setores possam implementar a análise de dados de forma mais eficiente e eficaz.
- 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.
- 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.
- 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.
- Modelagem. Nesta fase as atividades estão dentro das características similares ao da Mineração de Dados no KDD, onde por exemplo, serão escolhidas as técnicas mais adequadas para modelagem, com base em algoritmos de mineração, onde testes iniciais voltados à calibração de parâmetros dos algoritmos serão feitos.
- 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).
5 de jul. de 2023 · Aprenda sobre a metodologia CRISP-DM, uma estrutura interativa para projetos de ciência de dados e análise de dados. Veja as seis fases, as melhores práticas, os exemplos e os casos de sucesso da CRISP-DM.
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.
28 de abr. de 2024 · CRISP DM is a six-phase framework for data mining, analytics, and data science projects. Learn the tasks, benefits, and challenges of each phase, and how to balance agile and waterfall approaches.
The Cross-industry standard process for data mining, known as CRISP-DM, is an open standard process model that describes common approaches used by data mining experts. It is the most widely-used analytics model.
