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

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[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

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[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

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[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

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[四] 建立模型

1>选择建模

2>建立模型

3>评估模型（参数方面）

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[五] 模型评估

1>评估结果（商业成功标准角度）

2>过程回顾

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[六] 结果部署

1>规划部署方案

2>规划监控和维护方案