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Questions and Answers
¿Cuál es la principal diferencia del modelo CRISP-DM en comparación con modelos anteriores?
¿Cuál es la principal diferencia del modelo CRISP-DM en comparación con modelos anteriores?
- Se centra exclusivamente en la evaluación de modelos.
- Permite avanzar a un estado posterior sin restricciones.
- Facilita el retorno al inicio del ciclo, además de a etapas anteriores. (correct)
- Integra una fase de análisis financiero en el proceso.
En la fase de 'Comprensión del negocio', ¿cuál es uno de los requisitos fundamentales?
En la fase de 'Comprensión del negocio', ¿cuál es uno de los requisitos fundamentales?
- Identificación de patrones en los datos recolectados.
- Aplicar algoritmos de minería de datos desde el inicio.
- Recolección de datos históricos para análisis futuros.
- Desarrollar un plan de negocios diseñado con anterioridad. (correct)
En la etapa 2, 'Comprensión de los datos', ¿qué se busca identificar sobre los datos?
En la etapa 2, 'Comprensión de los datos', ¿qué se busca identificar sobre los datos?
- El costo de almacenamiento de los datos.
- Las tendencias del mercado relacionadas con los datos.
- Patrones iniciales y la calidad de la información. (correct)
- Los incentivos fiscales asociados a la minería de datos.
¿Qué se realiza principalmente durante la etapa de 'Modelado'?
¿Qué se realiza principalmente durante la etapa de 'Modelado'?
¿Por qué es crucial la etapa de 'Evaluación' en el modelo CRISP-DM?
¿Por qué es crucial la etapa de 'Evaluación' en el modelo CRISP-DM?
Una vez completadas las correcciones necesarias, ¿qué etapa sigue en el proceso CRISP-DM?
Una vez completadas las correcciones necesarias, ¿qué etapa sigue en el proceso CRISP-DM?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa respecto a las etapas del CRISP-DM?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa respecto a las etapas del CRISP-DM?
En la fase de 'Preparación de los datos', ¿qué aspecto se evalúa generalmente?
En la fase de 'Preparación de los datos', ¿qué aspecto se evalúa generalmente?
Flashcards
CRISP-DM's Key Difference
CRISP-DM's Key Difference
The ability to return to earlier stages, including the start, for adjustments or refinements.
Business Understanding: Essential Requirement
Business Understanding: Essential Requirement
Developing a pre-existing business plan.
Data Understanding: Goal
Data Understanding: Goal
Identifying initial patterns and assessing the quality of the information.
Modeling: Primary Activity
Modeling: Primary Activity
Applying data mining knowledge to the phenomenon under study.
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Evaluation: Importance
Evaluation: Importance
Measures the functionality of the model created in the previous stage.
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Stage After Corrections
Stage After Corrections
Implementing the model within the organization.
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False CRISP-DM Statement
False CRISP-DM Statement
Not all stages necessitate in-depth quantitative analysis.
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Data Preparation: Focus
Data Preparation: Focus
Evaluating the behavior and characteristics of the variables under study
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CRISP-DM
- CRISP-DM significa "proceso estándar entre industrias para minería de datos" y es el modelo más utilizado en la minería de datos.
- Fue creado por IBM y permite retroceder a etapas anteriores o volver al inicio del ciclo de análisis.
- Integra conceptos de negocio con ciencia de datos y consta de 6 fases fundamentales.
Etapa 1: Comprensión del negocio
- Se debe conocer la organización, sus objetivos y requerimientos del proyecto.
- Es esencial tener un plan de negocios diseñado previamente para abordar las necesidades del negocio.
Etapa 2: Comprensión de los datos
- Consiste en la recolección de datos para su exploración inicial.
- Se comprende la información y se comienzan a identificar patrones en los datos.
Etapa 3: Preparación de los datos
- Se analiza el comportamiento de los datos recogidos.
- Utilizando estadística, se describen las variables de estudio pertinentes.
Etapa 4: Modelado
- Requiere conocimientos en minería de datos acorde al contexto del fenómeno bajo estudio.
- Se desarrollan modelos predictivos en base a las etapas anteriores.
Etapa 5: Evaluación
- Se considera la etapa más crucial; mide la funcionalidad del modelo generado.
- Si los resultados no son satisfactorios, se debe regresar a alguna de las fases anteriores para ajustes.
Etapa 6: Implementación
- Consiste en la puesta en marcha del proceso en la organización.
- Se llevan a cabo las correcciones necesarias antes de implementar los resultados en el entorno real.
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