A mineração de dados é uma disciplina poderosa que permite às empresas extrair valor de seus dados. O CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é um modelo amplamente adotado que fornece uma estrutura para essas atividades. Vamos explorar cada fase do CRISP-DM em detalhes.
Fase 01 - Compreensão e Preparação
Entendimento do Negócio
Tudo começa com a compreensão do problema de negócio. É essencial definir claramente o problema e alinhar as expectativas antes de mergulhar nos dados.
Entendimento dos Dados
A próxima etapa é coletar e analisar os dados. A análise exploratória é crucial nesta fase para entender a estrutura, qualidade e padrões nos dados.
Preparação dos Dados
Os dados brutos raramente estão prontos para a modelagem. Eles precisam ser limpos, tratados para valores ausentes e outliers, e transformados para prepará-los para a modelagem.
Fase 02 - Modelagem e Implementação
Análise / Modelagem
Esta fase envolve a escolha e aplicação de modelos de mineração de dados. Os parâmetros do modelo são ajustados para obter os melhores resultados possíveis.
Validação
A validação é uma etapa crítica para avaliar a qualidade e eficácia do modelo. O modelo pode precisar ser ajustado com base nos resultados desta fase.
Preparação / Visualização
Os dados de saída são preparados e os resultados do modelo são visualizados para facilitar a interpretação.
Implementação
Finalmente, o modelo é implementado no ambiente de produção.
Fase 03 - Melhoria Contínua
Monitoramento e Ajustes
Uma vez que o modelo está em produção, ele precisa ser monitorado para garantir que está funcionando como esperado. Ajustes podem ser necessários com base no desempenho do modelo.
O CRISP-DM é um processo contínuo. A busca por oportunidades de melhoria deve ser uma atividade constante, garantindo que o modelo continue a fornecer valor à medida que as condições de negócio
mudam.
