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CRISP-DM è l'acronimo di CRoss-Industry Standard Process for Data Mining, un metodo di comprovata efficacia per l'esecuzione di operazioni di data mining.

• come metodologia, comprende descrizioni delle tipiche fasi di un progetto e delle attività incluse in ogni fase e fornisce una spiegazione delle relazioni esistenti tra tali attività;
• come modello di elaborazione, CRISP-DM fornisce una panoramica del ciclo di vita del data mining.

La sua metodologia è divisa in diverse fasi:

• Business Understanding (comprensione aziendale): comprensione degli obiettivi e dei requisiti del progetto, definizione del problema di DM e piano preliminare progettato per raggiungere gli obiettivi;
• Data Understanding (comprensione dei dati): raccolta dati iniziale e familiarizzazione, identificare problemi di qualità dei dati e risultati iniziali e ovvi;
• Data Preparation (preparazione dei dati): coinvolgere tutte le attività per costruire il dataset finale dai dati grezzi iniziali, selezione di record e attributi e pulizia e consolidamento dei dati;
• Modellazione (modeling): eseguire le tecniche di DM;
• Valutazione (evaluation): determinare se i risultati soddisfano gli obiettivi aziendali ed identificare i problemi aziendali che avrebbero dovuto essere risolti in precedenza;
• Distribuzione (deployment): metti in pratica i modelli risultanti e configurali per l'estrazione ripetuta/continua dei dati.

Business Understanding (comprensione aziendale)

In questa fase penseremo alla dichiarazione dell'obiettivo aziendale, alla dichiarazione dell'obiettivo di data mining, alla dichiarazione dei criteri di successo e allo schema del progetto.

Determine Business Objectives

Questa sotto-fase serve per determinare gli obiettivi aziendali. A sua volta, abbiamo alcune fasi come:

• background: registrare le informazioni note sulla situazione aziendale dell'organizzazione;
• obiettivi aziendali: descrivere l'obiettivo primario da una prospettiva aziendale;
• criteri di successo aziendale: descrivi i criteri che vedrai per determinare se il progetto ha avuto successo.

Assess Situation

Questa sotto-fase serve per valutare la situazione. A sua volta, abbiamo alcune fasi come:

• inventario delle risorse: elenco delle risorse disponibili per il progetto;
• requisiti, ipotesi e vincoli: elenco di tutti i requisiti del progetto, delle ipotesi fatte dal progetto ed elenco dei vincoli sul progetto;
• rischi e imprevisti: elenco dei rischi o degli eventi che potrebbero ritardare il progetto o causarne il fallimento e elenco delle azioni da intraprendere se si presentano i rischi;
• terminologia: glossario della terminologia rilevante per il progetto;
• costi e benefici: un'analisi costi-benefici che confronta i costi del progetto con i potenziali benefici.

Determine Data Mining Goals

Questa sotto-fase serve per determinare gli obiettivi del data mining. A sua volta, abbiamo alcune fasi come:

• obiettivi di data mining: descrivere gli output previsti che consentono il raggiungimento degli obiettivi del progetto;
• criteri di successo del data mining: definire i criteri per un esito positivo.

Produce Project Plan

Questa sotto-fase serve per produrre lo schema di progetto. A sua volta, abbiamo alcune fasi come:

• schema del progetto: elenco delle fasi da eseguire, insieme alla loro durata, risorse richieste, input, output e dipendenze;
• valutazione iniziale di strumenti e tecniche: selezionare uno strumento di data mining che supporti vari metodi per diverse fasi.

Data Understanding (comprensione dei dati)

In questa fase penseremo all'acquisizione dei dati e all'esplorazione e verifica dei dati.

Collect Initial Data

Questa sotto-fase serve per definire un rapporto di raccolta dati iniziale: si elencano le fonti di dati acquisite, il metodo utilizzato per acquisirli e gli eventuali problemi riscontrati (e le eventuali risoluzioni raggiunte).

Describe Data

Questa sotto-fase serve per definire un rapporto di descrizione dei dati: si descrivono i dati che sono stati acquisiti includendo il loro formato, la loro quantità, ecc.

Explore Data

Questa sotto-fase serve per definire un rapporto sull'esplorazione dei dati: si descrivono i risultati dell'esplorazione dei dati e si includono grafici per indicare le caratteristiche dei dati.

Verify Data Quality

Questa sotto-fase serve per definire un rapporto sulla qualità dei dati: elenca i risultati della verifica della qualità dei dati e, in caso di problemi, suggerisci possibili soluzioni.

Data Preparation (preparazione dei dati)

In questa fase penseremo alla selezione, alla preparazione dei dati e alla costruizione del dataset finale dai dati grezzi iniziali.

Select Data

Questa sotto-fase serve per definire una motivazione dell'inclusione/esclusione: si elencano i dati da includere/escludere e le ragioni di queste decisioni.

Clean Data

Questa sotto-fase serve per definire un rapporto sulla pulizia dei dati: si descrivono le decisioni e le azioni intraprese per risolvere i problemi di qualità dei dati.

Construct Data

Questa sotto-fase serve per definire gli attributi derivati ed i record generati: nuovi attributi costruiti da uno o più attributi esistenti e si descrivono la creazione di qualsiasi record completamente nuovo.

Integrate Data

Questa sotto-fase serve per definire dati uniti per unire insieme due o più tabelle che hanno informazioni diverse sugli stessi oggetti.

Format Data

Questa sotto-fase serve per definire dati riformattati per soddisfare i requisiti dello strumento di modellazione.

Modellazione (modeling)

In questa fase penseremo alla selezione delle tecniche di modellazione, all'ottimizzazione dei parametri e alla valutazione del modello.

Select Modeling Technique

Questa sotto-fase serve per definire la tecnica di modellazione ed i resupposti di modellazione: si documenta la tecnica di modellazione che verrà utilizzata e si registra eventuali presupposti sui dati necessari per le tecniche di modellazione.

Generate Test Design

Questa sotto-fase serve per definire il progetto di prova: si descrive come suddividere il dataset disponibile in dataset di addestramento, test e convalida.

Build Model

Questa sotto-fase serve per definire:

• impostazioni dei parametri: con qualsiasi strumento di modellazione, ci sono spesso un gran numero di parametri che possono essere regolati, elencando i parametri e i loro valori scelti;
• modelli: i modelli effettivi prodotti dallo strumento di modellazione;
• descrizione del modello: descrivi i modelli risultanti.

Assess Model

Questa sotto-fase serve per definire:

• valutazione del modello: si elencano le qualità dei tuoi modelli generati e classifica la loro qualità in relazione l'una con l'altra;
• impostazioni dei parametri riviste: in base alla valutazione del modello, rivedere le impostazioni dei parametri e ottimizzarle per la successiva esecuzione di modellazione e iterare finché non si è fermamente convinti di aver trovato i modelli migliori.

Valutazione (evaluation)

In questa fase penseremo alla valutazione del modello (come ha funzionato sui dati di test), ai metodi e i criteri dipendono dal tipo di modello (ad es. matrice di coincidenza con modelli di classificazione, tasso di errore medio con modelli di regressione) e all'interpretazione del modello: importante o meno, facile o difficile dipende dall'algoritmo.

Evaluate Results

Questa sotto-fase serve per definire:

• valutazione dei risultati del data mining: riassumere i risultati della valutazione in termini di criteri di successo aziendale;
• modelli approvati: dopo aver valutato i modelli rispetto ai criteri di successo aziendale, i modelli generati che soddisfano i criteri selezionati diventano i modelli approvati.

Review Process

Questa sotto-fase serve per la definizione della revisione del processo: riassumi la revisione del processo ed evidenzia le attività che sono state perse e quelle che dovrebbero essere ripetute.

Determine Next Steps

Questa sotto-fase serve per definire:

• elenco di azioni possibili: elenca le potenziali ulteriori azioni;
• decisione: descrivere la decisione su come procedere.

Distribuzione (deployment)

In questa fase penseremo a determinare come devono essere utilizzati i risultati, chi deve utilizzarli, quanto spesso devono essere utilizzati e alla distribuire i risultati del data mining assegnando un punteggio a un database e sfruttando i risultati come regole aziendali.

Plan Deployment

Questa sotto-fase serve per la definizione del piano di distribuzione: riepiloga la tua strategia di distribuzione, compresi i passaggi necessari e come eseguirli.

Plan Monitoring and Maintenance

Questa sotto-fase serve per il piano di monitoraggio e manutenzione: riassumere la strategia di monitoraggio e manutenzione.

Produce Final Report

Questa sotto-fase serve per definire:

• rapporto finale;
• presentazione finale: incontro a conclusione del progetto in cui vengono presentati i risultati.

Review Project

Questa sotto-fase serve per la definizione della documentazione dell'esperienza: riassumere l'esperienza importante acquisita durante il progetto.