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CRISP-DM - Coggle Diagram
CRISP-DM
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Modelagem (Modeling)
Objetivo:
Aplicar técnicas estatísticas ou de machine learning para construir modelos preditivos ou descritivos, com base nos dados preparados.
Aplicabilidade:
Escolher algoritmos apropriados (ex: regressão, árvores de decisão, redes neurais). Dividir os dados em treino/teste ou usar validação cruzada. Otimizar hiperparâmetros (tuning) para melhorar desempenho.
Objetivo:
Validar se o modelo realmente resolve o problema de negócio definido na primeira fase. Aqui não basta avaliar métrica técnica — é preciso verificar valor real para o negócio.
Aplicabilidade:
Avaliar métricas de performance (AUC, precisão, recall, F1-score) . Comparar modelos e interpretar seus resultados. Verificar se os insights são confiáveis e compreensíveis para os decisores.
Objetivo:
Colocar o modelo ou os insights obtidos em produção, integrando-os ao processo de decisão da empresa ou sistemas operacionais. Essa fase garante que o trabalho gere impacto real.
Aplicabilidade:
Implantar modelos em APIs, dashboards, pipelines de produção. Automatizar alertas ou relatórios para departamentos. Capacitar usuários e planejar manutenção e monitoramento contínuos.