CRISP-DM
Материал из MachineLearning.
(Добавил картинку, сделал текст более литературным) |
|||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
CRISP-DM разбивает процесс [[Data Mining | анализа данных]] на шесть основных этапов<ref name="Harper06">{{cite journal | last = Harper | first = Gavin | coauthors = Stephen D. Pickett | year = 2006 | month=August | title = Methods for mining HTS data | journal = [[Drug Discovery Today]] | volume = 11 | issue=15-16 | pages = 694–699 | url =http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleURL&_udi=B6T64-4KDJSRH-4&_user=793840&_coverDate=08%2F31%2F2006&_rdoc=4&_fmt=full&_orig=browse&_srch=doc-info(%23toc%235020%232006%23999889984%23627946%23FLA%23display%23Volume)&_cdi=5020&_sort=d&_docanchor=&view=c&_ct=17&_acct=C000043460&_version=1&_urlVersion=0&_userid=793840&md5=f7f5b2376172e12b63177a32b03de111 |doi=10.1016/j.drudis.2006.06.006 | pmid = 16846796}}</ref>: | CRISP-DM разбивает процесс [[Data Mining | анализа данных]] на шесть основных этапов<ref name="Harper06">{{cite journal | last = Harper | first = Gavin | coauthors = Stephen D. Pickett | year = 2006 | month=August | title = Methods for mining HTS data | journal = [[Drug Discovery Today]] | volume = 11 | issue=15-16 | pages = 694–699 | url =http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleURL&_udi=B6T64-4KDJSRH-4&_user=793840&_coverDate=08%2F31%2F2006&_rdoc=4&_fmt=full&_orig=browse&_srch=doc-info(%23toc%235020%232006%23999889984%23627946%23FLA%23display%23Volume)&_cdi=5020&_sort=d&_docanchor=&view=c&_ct=17&_acct=C000043460&_version=1&_urlVersion=0&_userid=793840&md5=f7f5b2376172e12b63177a32b03de111 |doi=10.1016/j.drudis.2006.06.006 | pmid = 16846796}}</ref>: | ||
| - | *Понимание | + | *Понимание бизнеса (Business Understanding) |
*Понимание данных (Data Understanding) | *Понимание данных (Data Understanding) | ||
*Подготовка данных (Data Preparation) | *Подготовка данных (Data Preparation) | ||
*Моделирование (Modeling) | *Моделирование (Modeling) | ||
| - | * | + | *Оценка (Evaluation) |
| - | * | + | *Развертывание (Deployment) |
| + | |||
| + | [[Изображение:Crisp-dmchart.gif]] | ||
==История== | ==История== | ||
| - | Идея CRISP-DM зародилась в 1996. В 1997 была начата разработка проекта в Европейском Содружестве под эгидой фонда ESPRIT (European Strategic Program on Research in Information Technology). Проект возглавили четыре компании: ISL, NCR Corporation, Daimler-Benz | + | Идея CRISP-DM зародилась в 1996. В 1997 была начата разработка проекта в Европейском Содружестве под эгидой фонда ESPRIT (European Strategic Program on Research in Information Technology). Проект возглавили четыре компании: ISL, NCR Corporation, Daimler-Benz и [http://www.ohra.nl/ OHRA]. |
| - | Эти компании | + | Эти компании объединили свой опыт в проекте. ISL впоследствии была поглощена [[SPSS Inc.]] на тот момент имела программный продукт для анализа данных Clementine. Компьютерный гигант NCR Corporation породивший [[Teradata]] — хранилище данных, имел штат консультантов и собственное программное обеспечение по [[Data Mining | анализу данных]]. В Daimler-Benz была большая команда интеллектуального анализа данных для удовлетворения нужд собственного бизнеса. [http://www.ohra.nl/ OHRA], страховая компания начала исследовать потенциал интеллектуального анализа данных. |
Первая версия методологии была выпущена [http://www.crisp-dm.org/download.htm CRISP-DM 1.0] в 1999. | Первая версия методологии была выпущена [http://www.crisp-dm.org/download.htm CRISP-DM 1.0] в 1999. | ||
Версия 21:09, 27 мая 2011
CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) наиболее распространенная и популярная методология ведения проектов интеллектуального анализа данных[1]. Опросы проводившиеся в 2002, 2004 и 2007 годах, показывают что эта методология часто применяется исследователями данных.[1] [1] [1]
Содержание |
Основные этапы
CRISP-DM разбивает процесс анализа данных на шесть основных этапов[1]:
- Понимание бизнеса (Business Understanding)
- Понимание данных (Data Understanding)
- Подготовка данных (Data Preparation)
- Моделирование (Modeling)
- Оценка (Evaluation)
- Развертывание (Deployment)
История
Идея CRISP-DM зародилась в 1996. В 1997 была начата разработка проекта в Европейском Содружестве под эгидой фонда ESPRIT (European Strategic Program on Research in Information Technology). Проект возглавили четыре компании: ISL, NCR Corporation, Daimler-Benz и OHRA.
Эти компании объединили свой опыт в проекте. ISL впоследствии была поглощена SPSS Inc. на тот момент имела программный продукт для анализа данных Clementine. Компьютерный гигант NCR Corporation породивший Teradata — хранилище данных, имел штат консультантов и собственное программное обеспечение по анализу данных. В Daimler-Benz была большая команда интеллектуального анализа данных для удовлетворения нужд собственного бизнеса. OHRA, страховая компания начала исследовать потенциал интеллектуального анализа данных.
Первая версия методологии была выпущена CRISP-DM 1.0 в 1999.
CRISP-DM 2.0
В июле 2006 консорциум анонсировал желание начать работу над второй версией CRISP-DM. 26 сентября 2006, инициативная группа CRISP-DM собрались для обсуждения потенциальных улучшений в CRISP-DM 2.0 и последующего плана работ. Однако, этим начинаниям не суждено было быть завершенными. С начала 2007 года инициативная группа больше не собиралась, вебсайт CRISP не обновлялся и не появлялось какой-либо новой информации.
Преимущества
- Пригодна для любой индустрии
- Можно использовать любые инструменты
- Близка по духу к KDD Process Model
- Делает основной упор на интеллектуальном анализе данных
Сноски
Внешние ссылки
- CRoss Industry Standard Process for Data Mining
- CRoss Industry Standard Process for Data Mining Blog
- Le site des dataminers Article publié par Pascal BIZZARI, Mai 2009
- The Data Mining Group (DMG): The DMG is an independent, vendor led group which develops data mining standards, such as the Predictive Model Markup Language (PMML)
