データマイニングの概要 3-1.データマイニングの概要 2025年11月08日 0 データマイニングは、大きなデータセットから、情報や知識を抽出するもの。次のようなアプリケーションがある・マーケット分析・欠陥発見・顧客維持・生産管理・科学的な発見マーケット分析では、次のようなことに、利用される・カスタマープロファイリング・顧客のニーズ特定・クロスマーケティング・ターゲットマーケティング・顧客の購買パターンの発見 PR
CRISP-DM 3-1.データマイニングの概要 2025年07月05日 0 データマイニングの標準的なプロセス。次のようなライフサイクルとなる。1.ビジネスの理解プロジェクトの目的や要求を、ビジネスの視点から理解する。それをデータマイニングの問題として定義する。2.データの理解データを集め、データの品質向上や、利用するデータの特定を行う。3.データの準備データのクリーニングなどを行い、データセットを準備する。4.モデリングいろいろなモデルで、いろいろなパラメータでの施行を行う。5.評価6.ディプロイメント
データ分析の流れの例 3-1.データマイニングの概要 2025年05月06日 0 1. 仮説の立案解決する課題を明確化し、解決策の仮説を作る。2.データの収集3.データの分析4.課題解決の検証データ分析の結果から、解決策を検証する。
CRISP-DMメソッド 3-1.データマイニングの概要 2025年04月27日 0 CRISP-DMメソッドは、データマイニングの伝統的な方法論次のプロセスからなる1.ビジネスの理解ビジネスの観点から、プロジェクトの目的や要求を理解するそこから、問題点を定義する2.データの理解関連するデータを集め、データを理解し、品質の問題などを確認するまた、データから、過程を組み立てることもある3.データの準備データのクリーニングなどを行い最終的なデータセットを作る4.モデリングさまざまな手法で、データをモデリングする5.評価構築したモデルで、ビジネス上の課題が解決できるかを評価する6.ディプロイメント
