| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
CRISP-DM (англ. Cross-Industry Standard Pr … 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.анных извлекут пользу из опыта предыдущих.
, Cross Industry Standard Process for Data M … 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. spécialisées et d'instances de processus.
, 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.
, Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – schemat ilustrujący ogólny proces eksploracji danych.
, Cross-industry standard process for data m … 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.UM-DM) which refines and extends CRISP-DM.
, CRISP-DM é a abreviação de Cross Industry … 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. mineração de dados para atacar problemas.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/CRISP-DM_Process_Diagram.png?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
3144369
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
8376
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1117200778
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/SPSS_Modeler +
, http://dbpedia.org/resource/Analytics +
, http://dbpedia.org/resource/SPSS_Inc. +
, http://dbpedia.org/resource/Open_standard +
, http://dbpedia.org/resource/IBM +
, http://dbpedia.org/resource/SEMMA +
, http://dbpedia.org/resource/Data_mining +
, http://dbpedia.org/resource/NCR_Corporation +
, http://dbpedia.org/resource/File:CRISP-DM_Process_Diagram.png +
, http://dbpedia.org/resource/Integral_Solutions_Ltd_%28ISL%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Applied_data_mining +
, http://dbpedia.org/resource/OHRA +
, http://dbpedia.org/resource/Teradata +
, http://dbpedia.org/resource/Analytics_Solutions_Unified_Method +
, http://dbpedia.org/resource/Daimler_AG +
, http://dbpedia.org/resource/European_Strategic_Program_on_Research_in_Information_Technology +
, http://dbpedia.org/resource/Data_warehouse +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Use_dmy_dates +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Tone +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Applied_data_mining +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-industry_standard_process_for_data_mining?oldid=1117200778&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/CRISP-DM_Process_Diagram.png +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-industry_standard_process_for_data_mining +
|
| owl:sameAs |
http://fr.dbpedia.org/resource/Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining +
, http://es.dbpedia.org/resource/Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining +
, http://uz.dbpedia.org/resource/CRISP-DM +
, http://pt.dbpedia.org/resource/Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining +
, http://www.wikidata.org/entity/Q3003768 +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%B1%D9%88%D8%B4%E2%80%8C%D8%B4%D9%86%D8%A7%D8%B3%DB%8C_%DA%A9%D8%B1%DB%8C%D8%B3%D9%BE +
, http://pl.dbpedia.org/resource/Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining +
, https://global.dbpedia.org/id/2mzq6 +
, http://dbpedia.org/resource/Cross-industry_standard_process_for_data_mining +
, http://ru.dbpedia.org/resource/CRISP-DM +
, http://bg.dbpedia.org/resource/CRISP-DM +
|
| rdfs:comment |
Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – schemat ilustrujący ogólny proces eksploracji danych.
, Cross Industry Standard Process for Data M … 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. l'extraction et des sciences des données.
, CRISP-DM é a abreviação de Cross Industry … 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. mineração de dados para atacar problemas.
, CRISP-DM (англ. Cross-Industry Standard Pr … 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:ся вперед. Фазы цикла исследования данных:
, 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.
, Cross-industry standard process for data m … 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.UM-DM) which refines and extends CRISP-DM.
|
| rdfs:label |
Cross Industry Standard Process for Data Mining
, CRISP-DM
, Cross-industry standard process for data mining
|
