CRISP-DM (CROSS INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING)
.jpg)
1. Pemahaman Masalah (Business Understanding): Tahap ini fokus pada pemahaman terhadap tujuan bisnis yang ingin dicapai melalui proyek data mining, serta identifikasi faktor-faktor kritis yang berkontribusi terhadap pencapaian tujuan tersebut.
2. Pemahaman Data (Data Understanding): Pada tahap ini, data yang relevan untuk proyek dianalisis secara mendalam, termasuk pemahaman terhadap struktur data, karakteristik, dan kualitasnya.
3. Persiapan Data (Data Preparation): Tahapan ini melibatkan pemrosesan data untuk mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut. Ini termasuk pembersihan data, integrasi data dari sumber yang berbeda, pemilihan atribut yang relevan, dan transformasi data.
4. Modeling: Pada tahap ini, model data mining dibangun menggunakan teknik-teknik seperti klasifikasi, regresi, clustering, atau asosiasi, tergantung pada tujuan proyek dan karakteristik data.
5. Evaluasi Model (Evaluation): Model yang telah dibangun dievaluasi untuk memastikan bahwa mereka memenuhi tujuan proyek dan memiliki kinerja yang memadai. Evaluasi ini mencakup pengujian model menggunakan data yang tidak terpakai (data validasi) dan penggunaan metrik evaluasi yang relevan.
6. Implementasi (Deployment): Model yang telah dievaluasi dan divalidasi diimplementasikan dalam lingkungan produksi. Ini bisa melibatkan integrasi model ke dalam sistem yang ada atau penggunaan model untuk membuat keputusan bisnis.
7. Pemeliharaan (Maintenance): Tahap terakhir melibatkan pemeliharaan model yang diimplementasikan dengan memantau kinerjanya secara berkala, memperbarui model sesuai kebutuhan, dan menangani perubahan dalam data atau kebutuhan bisnis.
CRISP-DM dapat digunakan secara fleksibel dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan karakteristik spesifik dari setiap proyek data mining. Ini menyediakan panduan yang berguna bagi para praktisi untuk mengelola proyek data mining dengan efektif dan efisien.
Komentar
Posting Komentar