CRISP-DM

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

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 задач бизнеса (Business Understanding)
  • Понимание данных (Data Understanding)
  • Подготовка данных (Data Preparation)
  • Моделирование (Modeling)
  • Тестирование (Evaluation)
  • Запуск в производство (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 and OHRA.

Эти компании поделились своим опытом в проекте. ISL впоследствии была поглощена SPSS Inc.. Компьютерный гигант NCR Corporation породила Teradata, хранилище данных и собственное программное обеспечение по анализу данных. Daimler-Benz имело большую команду интеллектуального анализа данных. 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

Сноски

Внешние ссылки

Личные инструменты