<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />나는 SE 팀에게이 참조를 제공 할 것이라고 생각했다. 나는 종종 신규에서 데이터 마이닝 고객에 이르기까지 데이터 마이닝을 수행하기위한 '프로세스 모델'을 요구 받는다. "Data Mining Techniques"의 Linoff와 Berry는 훌륭한 작업을 수행하지만 여기에 Kodak 재직 기간과 SAS와 많은 사람들이 공유 한 또 다른 작업이 있습니다. CRISP-DM 프레임 워크입니다. 90 년대 중반에서 후반에 한 그룹의 사람들이 산업, 정부 및 학계에서 모여 데이터 마이닝에 대한 구조 및 프로세스 모델을 구성하려고 시도했습니다.
ㅏ. '빅 데이터'라고하는이 새로운 것이 와일드 와일드 웨스트입니다. b. 모든 공급 업체 또는 통계 컨설팅 해킹에는 자신 만의 솔루션이 있습니다.
따라서이 그룹은 데이터 마이닝을위한 교차 산업 표준 프로세스 또는 CRISP-DM이라는이 프레임 워크를 공식화했습니다. 벤더 중립적이고 통계적인 방법론에 구애받지 않습니다. 그룹은 몇 년 전에 2.0 버전을 만들려고 시도했지만 흔적이 차가워 보입니다. 그럼에도 불구하고 나는 원래 작품이 여전히 시간의 시험을 견딜 수 있다고 생각하며 초보자에게 더 유용하거나 경험이 많은 사람들을위한 새로 고침으로 매우 유용합니다. 시도 해봐...
SPSS와의 강한 유대? 그렇습니다. 이들은 표지에 기고 한 저자로 공개되어 있기 때문입니다. 그러나 문서 자체와이 문서에서 설명하는 프로세스는 공급 업체 중립적입니다. 이를 결합한 그룹은 최종 제품에 대한 공급 업체 중립성을 주장했다.
CRISP-DM은 SPSS와 강력한 관계가 없습니까? 이는 Daimler Chrysler, SPSS 및 NCR에 의해 개발되었으며 SPSS는 문서 전체에서 분석 방법론으로이를 참조합니다.
ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/support/Modeler/Documentation/14/UserManual/CRISP-DM.pdf
