CRISP-DM

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PROCESO ESTÁNDAR TRANSVERSAL DE LA INDUSTRIA PARA LA MINERÍA DE DATOS

Cross Industry Standard Process for Data Mining

CRISP-DM

Seek to understand how this civilization had evolved into becoming one of the most powerful in history.

Learn about Greek scientific breakthroughs, great battles, and mysterious stories with gods and goddesses.

APLICACIÓN Y BENEFICIOS

Para aplicar en una empresa se debe:

Mantener una organización adecuada de toda la información.

Obtener datos fiables que ofrece información de calidad.

Considerar la implementación estructural, junto al tiempo que se utilizó.

Evaluar conjuntamente los datos considerando las tareas especificas.

Agrupar lainformación de los datos y su comportamiento.

Analizar todos los tipos de datos por completos.

Analizar y considerar como un eje principal.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

Greek Mythology was part of the religion in Ancient Greece and it included all the myths and teachings of their gods, the origins of the world and the Greek cult and ritual practices.

DESVENTAJAS

A veces la inversión inicial para obtener la METODOLOGÍA necesarias para la recopilación de datos puede tener un coste elevado.

Dependiendo del tipo de datos que se quieran recopilar, nos puede llevar mucho trabajo.

Puede aparecer algún inconveniente a la hora de utilizar esta METODOLOGÍA.

Titans in Ancient Greece were the elder gods that ruled the world before the Olympians.

They were ruled by Cronus, who was dethroned by his own son, Zeus.

List the most significant titans.

VENTAJAS

Reducción de tiempo.

Disminución de costos.

Disminución y cumplimiento de los plazos.

Confianza de los clientes y proveedores.

Satisfacción del cliente.

Mayor competitividad.

FASES

Most important battles in Ancient Greece

Already internally warring, Ancient Greece has fought many battles with external enemies, but four of them were extremely significant: Battle of Marathon (490 B.C.), Battle of Salamis (480 B.C.), Battle of Thermopylae (480 B.C.), and Battle of Chaeronea (338 B.C.).

6) Implementación.

Una vez obtenido los resultados que son útiles para nuestro problema, hay que identificar las acciones que se deben tomar, pensar en cómo proceder para llevarlas a cabo e implementar

5) Evaluación.

Establecer las siguientes acciones .

Revisar el proceso

Evaluar los resultados.

4) Modelado.

Evaluar el modelo.

Construcción del modelo.

Diseño del plan de prueba.

Seleccionar la técnica del modelado.

3) Preparación de los datos.

Formateo de los datos.

Integración de los datos.

Construcción de los datos.

Limpieza de los datos.

Selección de los datos.

2) Comprensión de los Datos.

Verificación la calidad de los datos.

Exploración de los datos.

Descripción de los datos.

Recopilar información inicial.

1) Comprensión del Negocio.

Generar el plan del proyecto.

Establecer los objetivos de la minería de datos.

Establecer los requisitos del proyecto.

Establecer los objetivos del negocio.

QUÉ ES..?

Esta comprendida de 6 fases.

El modelo de CRISP-DM es flexible y se pueden personalizar fácilmente.

Como metodología, incluye descripciones de las fases normales de un proyecto, las tareas necesarias en cada fase y una explicación de las relaciones entre las tareas.

Propone un ciclo de vida, cuya primer fase es comprensión del negocio.

Es una metodología estándar que ha sido desarrollada para la construcción de proyectos.

Metodología creada para dar forma a los proyectos de Data Mining.