数据挖掘过程方法论CRISP-DM

Cross Industry Standard Process for Data Mining
跨行业数据挖掘标准流程


[一] 商业理解

1>确定商业目标

背景
商业目标
商业成功标准

2>形势评估

资源需求
风险和应急方案

3>确定数据挖掘目标

数据挖掘目标
数据挖掘成功标准

4>项目实施计划

项目计划
工具和技术的初步评估

[二] 数据理解

1>数据的初步采集
2>数据描述
3>数据探索性分析
4>验证数据质量

[三] 数据准备

1>选择数据
2>数据清洗
3>数据构建

衍生变量

4>整合数据
5>数据格式化

[四] 建立模型

1>选择建模
2>建立模型
3>评估模型（参数方面）

[五] 模型评估

1>评估结果（商业成功标准角度）
2>过程回顾

[六] 结果部署

1>规划部署方案
2>规划监控和维护方案
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