Cross-industry standard process for data mining (original) (raw)

About DBpedia

CRISP-DM (del inglés Cross Industry Standard Process for Data Mining)​ se trata de un modelo estándar abierto del proceso que describe los enfoques comunes que utilizan los expertos en minería de datos. Es el modelo analítico más usado. ​

thumbnail

Property Value
dbo:abstract CRISP-DM (del inglés Cross Industry Standard Process for Data Mining)​ se trata de un modelo estándar abierto del proceso que describe los enfoques comunes que utilizan los expertos en minería de datos. Es el modelo analítico más usado. ​ (es) Cross-industry standard process for data mining, known as CRISP-DM, is an open standard process model that describes common approaches used by data mining experts. It is the most widely-used analytics model. In 2015, IBM released a new methodology called for Data Mining/Predictive Analytics (also known as ASUM-DM) which refines and extends CRISP-DM. (en) Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) est un modèle de processus d'exploration de données qui décrit une approche communément utilisée pour résoudre les problèmes du domaine[pas clair] de l'analyse, de l'extraction et des sciences des données. Des sondages effectués en 2002, 2004, 2007, 2014 et 2020 montrent qu'il s'agit de la méthode principale utilisée pour les projets d'analyse, d'extraction et de science des données. Cette méthode a été créée par un consortium formé des compagnies NCR, SPSS et Daimler-Benz. Le processus définit une hiérarchie consistant de phases majeures, de taches générales, de taches spécialisées et d'instances de processus. (fr) Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – schemat ilustrujący ogólny proces eksploracji danych. (pl) CRISP-DM é a abreviação de Cross Industry Standard Process for Data Mining, que pode ser traduzido como Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados. É um modelo de processo de mineração de dados que descreve abordagens comumente usadas por especialistas em mineração de dados para atacar problemas. (pt) CRISP-DM (англ. Cross-Industry Standard Process for Data Mining) — наиболее распространённая методология по исследованию данных. Модель жизненного цикла исследования данных в методологии состоит из шести фаз, а стрелки обозначают наиболее важные и частые зависимости между фазами. Последовательность этих фаз строго не определена. Как правило в большинстве проектов приходится возвращаться к предыдущим этапам, а затем снова двигаться вперед. Первая версия этой методологии была представлена на четвёртом по счёту мероприятии CRISP-DM SIG Workshop в Брюсселе в марте 1999 года, а пошаговая инструкция была опубликована годом позже. Фазы цикла исследования данных: 1. * Понимание бизнес-целей (Business Understanding) 2. * Начальное изучение данных (Data Understanding) 3. * Подготовка данных (Data Preparation) 4. * Моделирование (Modeling) 5. * Оценка (Evaluation) 6. * Внедрение (Deployment) Последовательность фаз не является строгой и перемещается вперед и назад между различными фазами, как это всегда требуется. Стрелки на диаграмме процесса указывают на наиболее важные и частые зависимости между фазами. Внешний круг на диаграмме символизирует циклический характер самого интеллектуального анализа данных. Процесс интеллектуального анализа данных продолжается после развертывания решения. Уроки, извлеченные в ходе процесса, могут вызвать новые, часто более целенаправленные бизнес-вопросы, а последующие процессы интеллектуального анализа данных извлекут пользу из опыта предыдущих. (ru)
dbo:thumbnail wiki-commons:Special:FilePath/CRISP-DM_Process_Diagram.png?width=300
dbo:wikiPageID 3144369 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength 8376 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID 1117200778 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink dbr:SPSS_Inc. dbr:SPSS_Modeler dbr:NCR_Corporation dbr:Open_standard dbr:Data_mining dbr:Analytics dbr:Daimler_AG dbr:Data_warehouse dbr:European_Strategic_Program_on_Research_in_Information_Technology dbr:Teradata dbc:Applied_data_mining dbr:IBM dbr:SEMMA dbr:Analytics_Solutions_Unified_Method dbr:File:CRISP-DM_Process_Diagram.png dbr:Integral_Solutions_Ltd_(ISL) dbr:OHRA
dbp:wikiPageUsesTemplate dbt:Reflist dbt:Use_dmy_dates dbt:Tone
dct:subject dbc:Applied_data_mining
rdfs:comment CRISP-DM (del inglés Cross Industry Standard Process for Data Mining)​ se trata de un modelo estándar abierto del proceso que describe los enfoques comunes que utilizan los expertos en minería de datos. Es el modelo analítico más usado. ​ (es) Cross-industry standard process for data mining, known as CRISP-DM, is an open standard process model that describes common approaches used by data mining experts. It is the most widely-used analytics model. In 2015, IBM released a new methodology called for Data Mining/Predictive Analytics (also known as ASUM-DM) which refines and extends CRISP-DM. (en) Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – schemat ilustrujący ogólny proces eksploracji danych. (pl) CRISP-DM é a abreviação de Cross Industry Standard Process for Data Mining, que pode ser traduzido como Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados. É um modelo de processo de mineração de dados que descreve abordagens comumente usadas por especialistas em mineração de dados para atacar problemas. (pt) Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) est un modèle de processus d'exploration de données qui décrit une approche communément utilisée pour résoudre les problèmes du domaine[pas clair] de l'analyse, de l'extraction et des sciences des données. (fr) CRISP-DM (англ. Cross-Industry Standard Process for Data Mining) — наиболее распространённая методология по исследованию данных. Модель жизненного цикла исследования данных в методологии состоит из шести фаз, а стрелки обозначают наиболее важные и частые зависимости между фазами. Последовательность этих фаз строго не определена. Как правило в большинстве проектов приходится возвращаться к предыдущим этапам, а затем снова двигаться вперед. Фазы цикла исследования данных: (ru)
rdfs:label Cross Industry Standard Process for Data Mining (es) Cross-industry standard process for data mining (en) Cross Industry Standard Process for Data Mining (fr) Cross Industry Standard Process for Data Mining (pl) Cross Industry Standard Process for Data Mining (pt) CRISP-DM (ru)
owl:sameAs wikidata:Cross-industry standard process for data mining dbpedia-bg:Cross-industry standard process for data mining dbpedia-es:Cross-industry standard process for data mining dbpedia-fa:Cross-industry standard process for data mining dbpedia-fr:Cross-industry standard process for data mining dbpedia-pl:Cross-industry standard process for data mining dbpedia-pt:Cross-industry standard process for data mining dbpedia-ru:Cross-industry standard process for data mining http://uz.dbpedia.org/resource/CRISP-DM https://global.dbpedia.org/id/2mzq6
prov:wasDerivedFrom wikipedia-en:Cross-industry_standard_process_for_data_mining?oldid=1117200778&ns=0
foaf:depiction wiki-commons:Special:FilePath/CRISP-DM_Process_Diagram.png
foaf:isPrimaryTopicOf wikipedia-en:Cross-industry_standard_process_for_data_mining
is dbo:wikiPageRedirects of dbr:Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining dbr:CRISP-DM dbr:CRISP_DM
is dbo:wikiPageWikiLink of dbr:Data_analysis dbr:Data_mining dbr:Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining dbr:Guided_analytics dbr:CRISP dbr:CRISP-DM dbr:CRISP_DM
is foaf:primaryTopic of wikipedia-en:Cross-industry_standard_process_for_data_mining