[요약] 데이터 마이닝 방법론/프로세스 CRISP-DM

CRISP-DM

• CRoss-Industry Standard Process for Data Mining
• 초보자나 전문가가 비즈니스 전문가와 함께 모형을 만들어 내는 포괄적인 데이터 마이닝 방법론/프로세스

CRISP-DM 프로세스는 일반적인 오류를 줄이고 다음과 같은 이점을 제공함

• 비즈니스 문제 인식 및 해결을 위한 데이터 마이닝 프로세스 명료화
• 데이터 탐색 및 이해
• 데이터를 통한 문제 인식 및 해결
• 데이터 마이닝 기법 적용
• 비즈니스 상황에 따른 데이터 마이닝 결과의 해설
• 데이터 마이닝 결과의 전개 및 유지

CRISP-DM 프로세스

• Business Understanding
• Data understanding
• Data prepation
• Modelding
• Evaluation
• Deployment

CRISP-DM 홈페이지

• http://www.crisp-dm.org

  [출처] CRISP-DM이란 무엇인가?|작성자 한윤선

원문: http://blog.naver.com/yoonsunh/20034885744

CRISP-DM 모델

1. 비즈니스 이해(Business Understanding)
• 프로젝트 목적 이해
• 지식을 데이터 마이닝 문제 정의를 위해 전환
• 목적 달성을 위한 예비 계획 수립
2. 데이터 이해(Data Understanding)
• 초기 데이터 수집
• 데이터 파악
• 데이터 품질 확인
• 데이터 통찰력 발견
• 데이터 탐색
3. 데이터 준비(Data Preparation)
• 
  
4. 모델링(Modeling)
5. 평가(Evaluation)
6. 배포(Deployment)

원문: http://www.comworld.co.kr/news/articleView.html?idxno=14271