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CRISP - DM, Funcional tanto como una metodología, como un modelo de…
CRISP - DM
- Se busca entender al negocio y los requerimientos de este para cumplir el proyecto desde un punto de vista realista.
- Se realiza un plan preliminar para para la ejecución del proyecto.
- Consiste en la recolección inicial de datos y actividades para familiarizarse con ellos.
- También permite la identificación de problemas, realizando descubrimientos sobre los datos para generar hipótesis para explicar fenómenos del proyecto y empresa.
- Aquí se realizan los procesos para transformar los datos en conjuntos de información sistematizada.
- Incluye el uso de herramientas para el modelado de los datos finales.
- Es un proceso iterativo pues requiere de varias actividades de preparación de datos, visualización, creación de tablas, limpieza de datos.
Diferentes técnicas son aplicadas para realizar el modelado, además de un ajuste de parámetros para acercarse más a la solución del problema y proyecto.
- En conjunción a la etapa previa, se construyen varios modelos de alta calidad, desde una visión analítica.
- La evaluación es realizada previo a la producción para considerar errores y aspectos por mejorar, y analizando los pasos de construcción que permitieron llegar hasta esta etapa para fortalecer debilidades.
- El proyecto no termina en el modelado del proyecto, pues el objetivo final es el de presentar la informar la información en una manera fácil de interpretar y utilizar para los usuarios.
- La entrega del proyecto depende de las características de este, por lo que esta etapa podría consistir en visualización, creación de un reporte, o incluso generar procesos más complejos de minería de datos iterable.
Ventajas
- Metodología abierta.
- Requiere el conocimiento del negocio, lo que pone en perspectiva de mejor manera los objetivos del proyecto.
- La etapa de comprensión de datos requiere la familiarización con el tipo de información que se manejará, facilitando el cumplimiento de la meta del proyecto.
- Es detallado sobre las tareas y actividades a ser ejecutadas en cada etapa del proceso de minería de datos.
Desventajas
- Establece las tareas y actividades a realizarse, pero no se detalla como serán llevadas a cabo.
- Puede requerir mucho tiempo para realizar un análisis profundo de la efectividad de cada tarea, y aún más, si se manejan muchos datos.
- Si se manejan muchos datos, el coste del almacenamiento podría representar una gran inversión, incluso previo a la ejecución de las tareas del proyecto.
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Funcional tanto como una metodología, como un modelo de proceso, CRISP permite la organización jerárquica de procesos.
Las tareas están descritas en cuatro ninveles jerárquicos, de general a específico.
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