Phasen des Data Mining Prozesses - Dummys

Teil des Data Mining für Dummies Cheat Sheet

Der branchenübergreifende Standardprozess für Data Mining ( CRISP-DM ) ist das vorherrschende Data-Mining-Prozess-Framework. Es ist ein offener Standard; Jeder kann es benutzen. Die folgende Liste beschreibt die verschiedenen Phasen des Prozesses.

• Business-Verständnis: Verschaffen Sie sich ein klares Verständnis des Problems, das Sie lösen möchten, wie es sich auf Ihre Organisation auswirkt und welche Ziele Sie damit erreichen. Aufgaben in dieser Phase sind:

  • Identifizieren Ihrer Unternehmensziele

  • Bewerten Ihrer Situation

  • Definieren Ihrer Data Mining-Ziele

  • Erstellen des Projektplans

• Datenverständnis: Überprüfen Sie die Daten, die Sie haben. dokumentieren, Datenmanagement und Datenqualitätsprobleme identifizieren. Aufgaben für diese Phase sind:

  • Sammeln von Daten

  • Beschreiben von

  • Exploring

  • Qualitätsprüfung

• Datenaufbereitung: Bereiten Sie Ihre Daten für die Modellierung vor. Zu den Aufgaben für diese Phase gehören:

  • Daten auswählen

  • Daten reinigen

  • Konstruieren

  • Integrieren

  • Formatieren

• Modellieren: Verwenden Sie mathematische Verfahren, um Muster in Ihren Daten zu identifizieren. Aufgaben für diese Phase sind:

  • Auswählen von Techniken

  • Entwerfen von Tests

  • Erstellen von Modellen

  • Bewerten von Modellen

• Auswertung: Überprüfen Sie die gefundenen Muster und bewerten Sie deren Potenzial für die geschäftliche Nutzung. Aufgaben für diese Phase sind:

  • Ergebnisse auswerten

  • Den Prozess überprüfen

  • Die nächsten Schritte bestimmen

• Einsatz: Setzen Sie Ihre Entdeckungen im geschäftlichen Alltag ein. Zu den Aufgaben für diese Phase gehören:

  • Planungsbereitstellung (Ihre Methoden zur Integration von Data Mining-Entdeckungen werden verwendet)

  • Abschließende Ergebnisse melden

  • Endergebnisse überprüfen