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Conduite de projet Data Mining (méthode CRISP-DM)

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Conduite de projet Data Mining (méthode CRISP-DM)

Conduite de projet Data Mining (méthode CRISP-DM)

ID-10058036_w300 3d Man Trying To DriveLe concept CRISP-Dm (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) est une méthodologie qui consiste à définir un cadre pour la conduite de projets data mining.
 
Cette méthodologie a été mise au point en 1996.
 
Les principales étapes de cette méthodologie sont :

  1. Compréhension de la problématique métier
      • Description du contexte
      • Détermination des objectifs et des critères de réussite
      • Inventaire des ressources disponibles
  2. Compréhension des données
      • Collecte des données
      • Description
      • Exploration
      • Contrôle de la qualité
  3. Préparation des données
      • Sélection des données nécessaires à l’étude
      • Nettoyage des données
      • Construction
      • Consolidation
  4. Modélisation
      • Choisir le ou les techniques pouvant répondre à la problématique
      • Choisir le meilleur modèle
  5. Evaluation – Test
      • Application du modèle sur l’échantillon test
      • Vérification du classement
  6. Déploiement
      • Création des règles de déploiement
      • Analyse des résultats
      • Rapport d’étude et recommandations d’actions

Ceci vous permettra de mener à bien tout vos projets de data mining.

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