CRISP-DM6个阶段的任务及其关系PPT
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) 是一个广泛接受的数据挖掘过程模型，它...
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) 是一个广泛接受的数据挖掘过程模型，它分为六个阶段。下面我将详细描述每个阶段的任务以及它们之间的联系。 Business Understanding1.1 任务这个阶段的目标是理解业务需求，明确数据挖掘的目标和问题。具体任务包括：收集业务需求和目标通过与业务专家和利益相关者的交流，理解数据挖掘可以解决的问题和业务需求定义问题和目标将业务需求转化为具体的数据挖掘问题和目标，例如，客户细分或预测模型确定数据范围确定需要的数据源和数据类型，包括可能涉及的外部数据源1.2 与其他阶段的关系与后续阶段的关系后续阶段的活动，如数据收集、数据预处理和建模，都受到此阶段确定的目标和问题的影响与项目管理和评估阶段的关系在此阶段确定的业务目标和问题也为项目管理和评估提供了基础 Data Understanding2.1 任务在这个阶段，我们需要了解数据的特性，包括质量和完整性。具体任务包括：收集数据收集和准备需要的数据集数据探索通过可视化、统计方法等手段初步了解数据的分布和关系确定数据质量检查数据的质量，包括完整性、准确性、一致性等2.2 与其他阶段的关系与后续阶段的关系这个阶段的结果为后续的数据预处理和建模提供了基础与项目管理和评估阶段的关系数据的质量和特性将影响项目的可行性和成果 Data Preparation3.1 任务在这个阶段，我们需要对数据进行清洗、转换和格式化，以便进行建模。具体任务包括：数据清洗处理缺失值、异常值、重复数据等特征工程通过各种技术（如统计方法、机器学习算法等）将原始数据转换为适合建模的特征数据转换和合并将来自不同数据源的数据进行合并和转换3.2 与其他阶段的关系与后续阶段的关系这个阶段的数据准备直接影响了建模的效果和准确度与项目管理和评估阶段的关系在这个阶段，我们可以评估数据的质量和准备程度，以确保项目的可行性和效果 Modeling4.1 任务在这个阶段，我们选择并应用适合问题的建模技术，例如决策树、神经网络、支持向量机(SVM)等。具体任务包括：选择模型根据问题的性质选择合适的建模技术训练模型利用选定的建模技术对准备好的数据进行训练模型评估通过交叉验证、ROC曲线等手段评估模型的性能4.2 与其他阶段的关系与后续阶段的关系这个阶段的结果是后续评估和部署的基础与项目管理和评估阶段的关系在此阶段确定的模型和性能评估为项目管理和评估提供了依据 Evaluation5.1 任务在这个阶段，我们对模型进行详细的评估，以确定其是否满足业务需求。具体任务包括：确定评估指标根据问题和目标选择合适的评估指标，如准确率、精确率、召回率等模型评估利用所选的评估指标对模型进行评估，并分析结果结果解释解释评估结果，确定模型的优点和不足之处5.2 与其他阶段的关系与后续阶段的关系这个阶段的评估结果会影响模型的修改和部署与项目管理和评估阶段的关系在此阶段确定的评估结果为项目的管理和最终评估提供了重要依据 Deployment6.1 任务在这个阶段，我们将模型应用于实际业务场景，并根据业务需求进行持续优化。具体任务包括：模型部署将模型应用于实际业务中，例如，预测客户流失或推荐商品监控和维护监控模型的性能，定期进行优化和维护结果反馈和改进根据实际应用效果反馈，对模型进行改进和优化6.2 与其他阶段的关系与后续阶段的关系这个阶段的结果为后续的模型优化提供了依据与项目管理和评估阶段的关系在此阶段模型的应用情况和反馈为项目的实际
