CRISP-DM 프로세스 단계 1 : 비즈니스 이해 - 더미

데이터 마이닝을위한 업계 간 표준 프로세스 ( CRISP-DM )가 지배적 인 프로세스 프레임 워크입니다 데이터 마이닝 프로젝트의 첫 번째 단계에서는 데이터 또는 도구에 접근하기 전에 수행 할 목표를 정의하고이 목표를 달성하려는 이유를 정의합니다. 비즈니스 이해 단계에는 다음이 포함됩니다.

작업 (주요 활동, 각각 작은 부분이 여러 개 포함될 수 있음)

작업: 비즈니스 목표 식별

어떤 프로젝트에서든 정확히 달성하고자하는 것을 찾아야합니다! 그것은 소리보다 덜 분명합니다. 많은 데이터 마이너가 데이터 분석에 시간을 투자하여 자신의 관리가 자신이 관심을 가지지 않은 부분에 특별히 관심이 없음을 발견했습니다

귀하의 경영진이 해결하고자하는 문제
비즈니스 목표
제약 조건 (수행 할 수있는 제한 사항, 사용할 수있는 솔루션의 종류, 작업 완료시기 등)
영향 (문제 및 가능한 해결책이 비즈니스와 어떻게 부합되는지)

이 작업의 산출물에는 세 가지 항목이 포함됩니다 (주요 요점에 초점을 맞춘 간단한 보고서).

배경: 프로젝트를 추진하는 비즈니스 상황을 설명하십시오. 이 항목은 많은 항목과 마찬가지로 몇 단락에 불과합니다.
비즈니스 목표: 귀사가 프로젝트를 통해 달성하고자하는 것을 정의하십시오. 이것은 일반적으로 데이터 마이너로서 독자적으로 성취 할 수있는보다 광범위한 목표입니다. 예를 들어 비즈니스 목표는 휴일 광고 캠페인의 매출을 전년 대비 10 % 늘리는 것입니다.
사업 성공 기준: 결과를 측정하는 방법을 정의하십시오. 명확하게 정의 된 양적 성공 기준을 얻으십시오. 주관적 기준 (힌트: 이득 통찰력 또는 암시 적 주관적 기준에 대한 핸들을 얻는 것과 같은 용어)을 사용해야한다면, 적어도 누가 그 기준이 성취되었다. 작업: 상황 평가

여기서는 비즈니스 목표와 관련된 문제에 대해 자세히 설명합니다. 이제는 비즈니스 목표 작업에 설명 된 문제에 대해 훨씬 더 사소한 설명을 작성하면서 사실 발견에 대해 자세히 살펴 보겠습니다.

자원 목록:

프로젝트에 사용할 수있는 모든 자원의 목록.여기에는 사람들 (데이터 마이너뿐만 아니라 비즈니스 문제, 데이터 관리자, 기술 지원 및 기타 분야의 전문 지식을 가진 사람들), 데이터, 하드웨어 및 소프트웨어가 포함될 수 있습니다.

요구 사항, 가정 및 제약 조건: 요구 사항에는 완료 일정, 법적 의무 및 보안 의무, 허용되는 완제 작업에 대한 요구 사항이 포함됩니다. 적절한 데이터에 액세스 할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
위험 및 우연성: 프로젝트 완료를 지연시킬 수있는 원인을 파악하고 각각의 비상 계획을 준비합니다. 예를 들어, 사무실의 인터넷 중단으로 인해 문제가 발생할 수있는 경우, 중단이 끝날 때까지 다른 사무실에서 우연히 발생할 수 있습니다.
용어: 프로젝트와 관련된 비즈니스 용어 및 데이터 마이닝 용어 목록을 작성하고 정의와 함께 용어집에 작성하여 프로젝트에 참여한 모든 사람들이 이러한 용어에 대한 일반적인 이해.
비용 및 편익: 프로젝트에 대한 비용 편익 분석을 준비한다. 모든 비용과 혜택을 달러 (유로, 파운드, 엔 등)로 기재하십시오. 이익이 비용을 크게 초과하지 않으면이 분석과 프로젝트를 중단하고 다시 고려하십시오.
의사 결정권자는 종종 수익 증대를 목표로하는 것보다 비용을 절감하는 프로젝트에보다 편한 자원을 할당하므로 비용 절감 잠재력을 항상 찾으며 비용 및 혜택 보고서에서 절약 기회를 먼저 언급하십시오. 작업: 데이터 마이닝 목표 정의

비즈니스 목표를 달성하려면 종종 데이터 마이너뿐만 아니라 많은 사람들의 행동이 필요합니다. 이제 큰 그림 안에서 작은 부분을 정의해야합니다. 예를 들어, 비즈니스 목표가 고객 이탈을 줄이는 것이라면 데이터 마이닝 목표는 여러 고객 세그먼트의 마찰 율을 파악하고 가장 위험한 고객을 예측하는 모델을 개발하는 것입니다.

이 작업의 산출물에는 두 가지 보고서가 포함됩니다.

데이터 마이닝 목표:

모델, 보고서, 프리젠 테이션 및 처리 된 데이터 세트와 같은 데이터 마이닝 결과물을 정의합니다.

데이터 마이닝 성공 기준: 비즈니스 성공 기준을 지원하는 데 필요한 데이터 마이닝 기술 기준을 정의합니다. 모델의 정확성이나 기존 방법에 비해 예측 개선과 같은 양적 용어로이를 정의하십시오. 기준이 질적이어야한다면, 평가를 한 사람을 확인하십시오.
작업: 프로젝트 계획 수립 이제 프로젝트가 완료되고 결과가 제시되고 검토 될 때까지 취할 수있는 모든 단계 (데이터 마이너)를 지정합니다.

프로젝트 계획:

프로젝트의 단계별 실행 계획을 요약하십시오. 각 단계의 완료 일정, 필요한 자원, 입력 (예: 주제 전문가와의 데이터 또는 회의) 및 각 단계별 출력 (예: 정리 된 데이터, 모델 또는 보고서)과 함께 개요를 펼치십시오. 종속성 (이 단계가 완료 될 때까지 시작할 수없는 단계).특정 단계를 반복해야한다고 명시 적으로 명시하십시오 (예를 들어, 모델링 및 평가에서는 대개 여러 번 앞뒤 반복을 요구합니다).

도구 및 기법에 대한 초기 평가: