CRISP-DM: Phasen des Data Mining

• Crisp DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) ist eine weit verbreitete Methodik für die Planung und Durchführung von Data-Mining-Projekten.
• Es bietet einen strukturierten Ansatz, um sicherzustellen, dass Projekte klar definiert, verwaltet werden und wertvolle Erkenntnisse liefern.
• Die Crisp-DM-Methodik besteht aus sechs aufeinanderfolgenden Phasen mit jeweils spezifischen Aufgaben und Zielen.
• Der Prozess ist jedoch iterativ und erfordert oft ein Hin- und Herwechseln zwischen den Phasen.

Geschäftsverständnis

• Konzentriert sich auf das Verständnis der Projektziele und -anforderungen aus einer Geschäftsperspektive.
• Beinhaltet die Definition des Geschäftsproblems, die Beurteilung der Situation, die Festlegung von Data-Mining-Zielen und die Erstellung eines Projektplans.
• Die Ziele sollten klar definiert und messbar sein, um den Erfolg des Data-Mining-Projekts zu beurteilen.
• Die Situationsbeurteilung umfasst Ressourceninventar, Anforderungen, Annahmen und Einschränkungen.
• Data-Mining-Ziele beschreiben die Ziele des Projekts in technischen Begriffen.
• Der Projektplan beschreibt die zu ergreifenden Schritte, Zeitpläne und erforderlichen Ressourcen.

Datenverständnis

• Konzentriert sich auf das Sammeln und Erkunden der verfügbaren Daten, um fundierte Einblicke zu gewinnen.
• Die wichtigsten Aktivitäten sind Datenerhebung, -beschreibung, -exploration und Qualitätsprüfung.
• Die Datenerhebung umfasst das Sammeln von Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen.
• Die Datenbeschreibung untersucht das Format, die Menge und die Eigenschaften der Daten.
• Die Datenexploration verwendet Visualisierungs- und statistische Techniken, um Muster und Beziehungen zu identifizieren.
• Die Datenqualitätsprüfung beurteilt die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz der Daten.

Datenvorbereitung

• Behandelt die Aufgabe, den endgültigen Datensatz zu erstellen, der für die Modellierung verwendet wird.
• Umfasst Datenbereinigung, -transformation, -integration und -formatierung.
• Die Datenbereinigung umfasst den Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und Inkonsistenzen.
• Die Datentransformation konvertiert Daten in geeignete Formate, wie z. B. Normalisierung oder Aggregation.
• Die Datenintegration führt Daten aus mehreren Quellen zu einem einheitlichen Datensatz zusammen.
• Die Datenformatierung umfasst die Restrukturierung von Daten für die Kompatibilität mit Modellierungswerkzeugen.

Modellierung

• Konzentriert sich auf die Auswahl und Anwendung geeigneter Modellierungstechniken.
• Umfasst die Auswahl von Modellierungstechniken, die Erstellung von Testdesigns, den Aufbau von Modellen und die Bewertung von Modellen.
• Die Modellauswahl umfasst die Auswahl der am besten geeigneten Algorithmen auf der Grundlage der Daten und Ziele.
• Der Testentwurf entwickelt Verfahren zur Bewertung der Leistung der Modelle.
• Der Modellaufbau umfasst das Trainieren der Algorithmen mit dem vorbereiteten Datensatz.
• Die Modellbewertung bewertet die Genauigkeit, Robustheit und Verallgemeinerbarkeit der Modelle.

Bewertung

• Bewertet die Modellierungsergebnisse im Kontext der Geschäftsziele.
• Umfasst die Bewertung der Ergebnisse, die Überprüfung des Prozesses und die Festlegung der nächsten Schritte.
• Die Ergebnisauswertung beurteilt, ob die Modelle die definierten Geschäftsziele erfüllen.
• Die Prozessprüfung untersucht den gesamten Data-Mining-Prozess, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
• Die nächsten Schritte umfassen die Entscheidung, ob das Modell eingesetzt, der Prozess wiederholt oder das Projekt beendet werden soll.

Bereitstellung

• Konzentriert sich auf die Bereitstellung des Modells in einer Produktionsumgebung für den Einsatz in der realen Welt.
• Umfasst die Planung der Bereitstellung, die Planung der Überwachung und Wartung, die Erstellung von Abschlussberichten und die Überprüfung des Projekts.
• Die Bereitstellungsplanung legt fest, wie das Modell in bestehende Systeme integriert wird.
• Die Überwachungs- und Wartungsplanung legt fest, wie die Leistung des Modells im Laufe der Zeit verfolgt wird.
• Der Abschlussbericht dokumentiert den gesamten Data-Mining-Prozess und seine Ergebnisse.
• Die Projektüberprüfung beurteilt den Erfolg des Projekts und ermittelt die gewonnenen Erkenntnisse.

Vorteile von Crisp DM

• Bietet einen strukturierten und systematischen Ansatz für Data-Mining-Projekte.
• Verbessert die Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten mit einem gemeinsamen Rahmen.
• Verbessert die Qualität und Zuverlässigkeit der Data-Mining-Ergebnisse.
• Erhöht die Wahrscheinlichkeit, Geschäftsziele zu erreichen.
• Erleichtert den Wissensaustausch und die Weitergabe bewährter Verfahren über Projekte hinweg.

Nachteile von Crisp DM

• Kann zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein, insbesondere bei kleinen Projekten.
• Erfordert eine umfangreiche Vorabplanung und Dokumentation.
• Ist möglicherweise nicht für stark explorative oder agile Projekte geeignet.
• Kann als starr und unflexibel wahrgenommen werden, was die Kreativität beeinträchtigen kann.
• Die sequentielle Natur der Phasen spiegelt möglicherweise nicht immer die Komplexität der realen Welt wider.