CRISP-DM

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