CRISP-DM: Difference between revisions
From IT위키
m (문자열 찾아 바꾸기 - "분류:데이터/통계학" 문자열을 "분류:데이터 과학" 문자열로) |
(→절차) |
||
| Line 1: | Line 1: | ||
[[분류:데이터 과학]] | [[분류:데이터 과학]] | ||
;[[데이터 마이닝]] 기업들이 모여서 공동으로 제정한, 초보자나 전문가가 비즈니스 전문가와 함께 모형을 만들어 내는 포괄적인 방법론이며 어떤 산업 분야에도 적용할 수 있는 표준적 데이터마이닝 프로세스 | ;[[데이터 마이닝]] 기업들이 모여서 공동으로 제정한, 초보자나 전문가가 비즈니스 전문가와 함께 모형을 만들어 내는 포괄적인 방법론이며 어떤 산업 분야에도 적용할 수 있는 표준적 데이터마이닝 프로세스 | ||
== 절차 == | ==절차== | ||
[[파일:CRISP-DM 절차도.png]] | [[파일:CRISP-DM 절차도.png|대체글=]] | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
! | ! | ||
! 절차 | !절차 | ||
! 세부 활동 | !세부 활동 | ||
! 비고 | !비고 | ||
|- | |- | ||
| ① | |① | ||
| | |Understanding | ||
Understanding | |업무 목표 수립, 현재 상황 평가 | ||
| 업무 목표 수립, 현재 상황 평가 | |||
마이닝 목표 수립, 프로젝트 계획 | 마이닝 목표 수립, 프로젝트 계획 | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
| ② | |② | ||
| Data | |Data | ||
Understanding | Understanding | ||
| 초기 데이터 수집 | |초기 데이터 수집 | ||
데이터 기술 | 데이터 기술 | ||
데이터 품질 검증 | 데이터 품질 검증 | ||
| 진행이 불가할 경우 ①로 회귀 | |진행이 불가할 경우 ①로 회귀 | ||
|- | |- | ||
| ③ | |③ | ||
| Data | |Data | ||
Preparation | Preparation | ||
| 데이터 설정, 선택 | |데이터 설정, 선택 | ||
데이터 생성, 정제 | 데이터 생성, 정제 | ||
데이터 통합, 데이터 클렌징 | 데이터 통합, 데이터 클렌징 | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
| ④ | |④ | ||
| Modeling | |Modeling | ||
| 모델링 기법 선택 | |모델링 기법 선택 | ||
테스트 설계 생성 | 테스트 설계 생성 | ||
모델 생성 및 평가 | 모델 생성 및 평가 | ||
| 진행이 불가할 경우 ②로 회귀 | |진행이 불가할 경우 ②로 회귀 | ||
|- | |- | ||
| ⑤ | |⑤ | ||
| Evaluation | |Evaluation | ||
| 결과 평가 | |결과 평가 | ||
프로세스 재검토 | 프로세스 재검토 | ||
| 진행이 불가할 경우 ①로 회귀 | |진행이 불가할 경우 ①로 회귀 | ||
|- | |- | ||
| ⑥ | |⑥ | ||
| Deployment | |Deployment | ||
| 전개 계획 수립 | |전개 계획 수립 | ||
모니터링 및 유지 계획 | 모니터링 및 유지 계획 | ||
최종 보고서 작성 | 최종 보고서 작성 | ||
| | | | ||
|} | |} | ||
== 같이 보기 == | ==같이 보기== | ||
* [[KDD]] | |||
* [[SEMMA]] | *[[KDD]] | ||
*[[SEMMA]] | |||
Revision as of 11:18, 31 May 2022
- 데이터 마이닝 기업들이 모여서 공동으로 제정한, 초보자나 전문가가 비즈니스 전문가와 함께 모형을 만들어 내는 포괄적인 방법론이며 어떤 산업 분야에도 적용할 수 있는 표준적 데이터마이닝 프로세스
절차
| 절차 | 세부 활동 | 비고 | |
|---|---|---|---|
| ① | Understanding | 업무 목표 수립, 현재 상황 평가
마이닝 목표 수립, 프로젝트 계획 |
|
| ② | Data
Understanding |
초기 데이터 수집
데이터 기술 데이터 품질 검증 |
진행이 불가할 경우 ①로 회귀 |
| ③ | Data
Preparation |
데이터 설정, 선택
데이터 생성, 정제 데이터 통합, 데이터 클렌징 |
|
| ④ | Modeling | 모델링 기법 선택
테스트 설계 생성 모델 생성 및 평가 |
진행이 불가할 경우 ②로 회귀 |
| ⑤ | Evaluation | 결과 평가
프로세스 재검토 |
진행이 불가할 경우 ①로 회귀 |
| ⑥ | Deployment | 전개 계획 수립
모니터링 및 유지 계획 최종 보고서 작성 |
