Cross-industry standard process for data mining
http://dbpedia.org/resource/Cross-industry_standard_process_for_data_mining
CRISP-DM (del inglés Cross Industry Standard Process for Data Mining) se trata de un modelo estándar abierto del proceso que describe los enfoques comunes que utilizan los expertos en minería de datos. Es el modelo analítico más usado.
rdf:langString
Cross-industry standard process for data mining, known as CRISP-DM, is an open standard process model that describes common approaches used by data mining experts. It is the most widely-used analytics model. In 2015, IBM released a new methodology called for Data Mining/Predictive Analytics (also known as ASUM-DM) which refines and extends CRISP-DM.
rdf:langString
Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – schemat ilustrujący ogólny proces eksploracji danych.
rdf:langString
CRISP-DM é a abreviação de Cross Industry Standard Process for Data Mining, que pode ser traduzido como Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados. É um modelo de processo de mineração de dados que descreve abordagens comumente usadas por especialistas em mineração de dados para atacar problemas.
rdf:langString
Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) est un modèle de processus d'exploration de données qui décrit une approche communément utilisée pour résoudre les problèmes du domaine[pas clair] de l'analyse, de l'extraction et des sciences des données.
rdf:langString
CRISP-DM (англ. Cross-Industry Standard Process for Data Mining) — наиболее распространённая методология по исследованию данных. Модель жизненного цикла исследования данных в методологии состоит из шести фаз, а стрелки обозначают наиболее важные и частые зависимости между фазами. Последовательность этих фаз строго не определена. Как правило в большинстве проектов приходится возвращаться к предыдущим этапам, а затем снова двигаться вперед. Фазы цикла исследования данных:
rdf:langString
rdf:langString
Cross Industry Standard Process for Data Mining
rdf:langString
Cross-industry standard process for data mining
rdf:langString
Cross Industry Standard Process for Data Mining
rdf:langString
Cross Industry Standard Process for Data Mining
rdf:langString
Cross Industry Standard Process for Data Mining
rdf:langString
CRISP-DM
xsd:integer
3144369
xsd:integer
1117200778
rdf:langString
CRISP-DM (del inglés Cross Industry Standard Process for Data Mining) se trata de un modelo estándar abierto del proceso que describe los enfoques comunes que utilizan los expertos en minería de datos. Es el modelo analítico más usado.
rdf:langString
Cross-industry standard process for data mining, known as CRISP-DM, is an open standard process model that describes common approaches used by data mining experts. It is the most widely-used analytics model. In 2015, IBM released a new methodology called for Data Mining/Predictive Analytics (also known as ASUM-DM) which refines and extends CRISP-DM.
rdf:langString
Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) est un modèle de processus d'exploration de données qui décrit une approche communément utilisée pour résoudre les problèmes du domaine[pas clair] de l'analyse, de l'extraction et des sciences des données. Des sondages effectués en 2002, 2004, 2007, 2014 et 2020 montrent qu'il s'agit de la méthode principale utilisée pour les projets d'analyse, d'extraction et de science des données. Cette méthode a été créée par un consortium formé des compagnies NCR, SPSS et Daimler-Benz. Le processus définit une hiérarchie consistant de phases majeures, de taches générales, de taches spécialisées et d'instances de processus.
rdf:langString
Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – schemat ilustrujący ogólny proces eksploracji danych.
rdf:langString
CRISP-DM é a abreviação de Cross Industry Standard Process for Data Mining, que pode ser traduzido como Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados. É um modelo de processo de mineração de dados que descreve abordagens comumente usadas por especialistas em mineração de dados para atacar problemas.
rdf:langString
CRISP-DM (англ. Cross-Industry Standard Process for Data Mining) — наиболее распространённая методология по исследованию данных. Модель жизненного цикла исследования данных в методологии состоит из шести фаз, а стрелки обозначают наиболее важные и частые зависимости между фазами. Последовательность этих фаз строго не определена. Как правило в большинстве проектов приходится возвращаться к предыдущим этапам, а затем снова двигаться вперед. Первая версия этой методологии была представлена на четвёртом по счёту мероприятии CRISP-DM SIG Workshop в Брюсселе в марте 1999 года, а пошаговая инструкция была опубликована годом позже. Фазы цикла исследования данных: 1.
* Понимание бизнес-целей (Business Understanding) 2.
* Начальное изучение данных (Data Understanding) 3.
* Подготовка данных (Data Preparation) 4.
* Моделирование (Modeling) 5.
* Оценка (Evaluation) 6.
* Внедрение (Deployment) Последовательность фаз не является строгой и перемещается вперед и назад между различными фазами, как это всегда требуется. Стрелки на диаграмме процесса указывают на наиболее важные и частые зависимости между фазами. Внешний круг на диаграмме символизирует циклический характер самого интеллектуального анализа данных. Процесс интеллектуального анализа данных продолжается после развертывания решения. Уроки, извлеченные в ходе процесса, могут вызвать новые, часто более целенаправленные бизнес-вопросы, а последующие процессы интеллектуального анализа данных извлекут пользу из опыта предыдущих.
xsd:nonNegativeInteger
8376
