по Xammy Alexander Victoria Gonzalez 7 дней назад
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Áreas de aplicación
Negocios
Manufactura
Ingeniería
Educación
Salud
Beneficios
Fomenta la interacción y la mejora continua
Proceso estructurado, confiable y adaptable a diversas industrias
Popularidad como estándar de minería de datos.
¿Qué es?
Metodología utilizada para organizar y estructurar todo el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos.
Fases de CRIPS-DM
6) Despliegue
Usar modelo para tomas decisiones
Integrar modelo con software
Generar informe
5) Evaluación
Comparar resultados con el objetivo del negocio
4) Modelado
Selección de técnica de análisis y construcción del modelo predictivo
Redes Neuronales
Arboles de Decisión
Regresión Logística
3) Preparación de los datos
Seleccionar características
Transformar Variables
Limpiar Datos
2) Comprensión de los datos
Recolectar y explorar datos
1) Identificar la calidad de los datos 2) Análisis descriptivo identificando la información disponible para abordar el problema
1) Comprensión del negocio
¿Qué es lo que el cliente quiere lograr?
Problema u oportunidad que se quiera abordar
Manejo de datos e información
Seguridad y privacidad de los datos
Problema de validación
Calidad de los datos
Gestión del proyecto
Dificultad para estimar tiempos de entrega
Falta de procesos estructurados
Falta de claridad en el objetivo
Organizacionales y de equipo
Falta de metodologías estándar
Ambigüedad en roles
Falta de coordinación