Как методика CRISP-DM содействует в исследовании данных?

Методика CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) описывает жизненный цикл исследования данных и включает шесть этапов: бизнес-анализ, анализ данных, подготовка данных, моделирование, оценка решения и внедрение. courses.sberuniversity.ru wiki.loginom.ru

Некоторые способы, которыми CRISP-DM содействует исследованию данных:

• Помогает сосредоточиться на бизнес-целях. thinkinsights.net Подход CRISP-DM гарантирует, что на протяжении всего проекта в центре внимания будут оставаться бизнес-цели. thinkinsights.net
• Обеспечивает итеративный подход. thinkinsights.net На каждом этапе есть возможность оценить прогресс проекта по отношению к первоначальным целям. thinkinsights.net Это помогает минимизировать риск того, что к концу проекта окажется, что бизнес-цели не были достигнуты. thinkinsights.net
• Позволяет адаптироваться и менять цели в свете новых результатов. thinkinsights.net Участники проекта могут корректировать цели в зависимости от новых открытий. thinkinsights.net
• Обеспечивает структуру для любых проектов. thinkinsights.net Независимо от характера проекта по исследованию данных, CRISP-DM предоставляет достаточную структуру для его полезности. thinkinsights.net
• Является стандартом для разработки проектов интеллектуального анализа данных и обнаружения знаний. wiki.loginom.ru

Таким образом, CRISP-DM предоставляет структуру для решения задач анализа данных и является одним из важнейших понятий для технологий больших данных (Big Data). bigdataschool.ru