В чем основные различия между методологиями SEMMA и CRISP-DM?

Основные различия между методологиями SEMMA и CRISP-DM:

1. Происхождение и цель. www.starburst.io CRISP-DM разработана в конце 1990-х годов и представляет собой комплексную и широко признанную структуру для проектов интеллектуального анализа данных. www.starburst.io Она предназначена для структурированного руководства всем процессом анализа данных, от понимания бизнес-целей до развёртывания моделей. www.starburst.io SEMMA разработана компанией SAS и фокусируется в основном на фазе моделирования. www.starburst.io
2. Количество этапов. www.starburst.io CRISP-DM определяет шесть этапов: бизнес-анализ, анализ данных, подготовка данных, моделирование, оценка и внедрение. www.starburst.io github.com SEMMA включает пять ключевых этапов: выборка, исследование, модификация, моделирование и оценка. www.starburst.io bigdataschool.ru
3. Гибкость. www.starburst.io CRISP-DM считается более гибкой и комплексной структурой, подходящей для широкого спектра проектов интеллектуального анализа данных и машинного обучения. www.starburst.io SEMMA более специфична для программного обеспечения SAS и часто используется в качестве дополнения к другим, более всеобъемлющим методологиям, таким как CRISP-DM. www.starburst.io

Таким образом, CRISP-DM — это более общая и гибкая методология, охватывающая весь жизненный цикл проекта, в то время как SEMMA — это более специализированная структура, фокусирующаяся на фазе моделирования и тесно связанная с программным обеспечением SAS. www.starburst.io