Langsung ke konten utama

CRISP-DM( Cross-Industry Standard Process for Data Mining)

 

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) adalah sebuah model proses standar yang menggambarkan pendekatan-pendekatan umum yang digunakan oleh para ahli data mining. Model ini adalah model analitik yang paling banyak digunakan. CRISP-DM terdiri dari enam tahap, yaitu:

  • Pemahaman bisnis: menentukan tujuan dan persyaratan proyek data mining sesuai dengan kebutuhan bisnis.
  • Pemahaman data: mengumpulkan, menjelajah, dan menganalisis data yang relevan dengan tujuan data mining.
  • Persiapan data: membersihkan, mengintegrasikan, dan mentransformasi data agar siap untuk pemodelan.
  • Pemodelan: membuat dan menguji beberapa model data dengan menggunakan algoritma-algoritma yang sesuai.
  • Evaluasi: mengevaluasi kinerja dan validitas model data yang dibuat dan memilih model terbaik.
  • Penyebaran: menyajikan atau mengimplementasikan hasil data mining kepada pihak-pihak yang terkait.

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Data Transform

  Transformasi data merupakan proses mengubah format, skala, atau representasi data dari bentuk awalnya menjadi bentuk yang lebih sesuai atau lebih mudah untuk diproses, dianalisis, atau dimodelkan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas data, mengurangi kekacauan, atau menyesuaikan data agar cocok dengan kebutuhan analisis atau pemodelan yang akan dilakukan. Beberapa teknik transformasi data umum meliputi: Normalisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset ke skala yang relatif, sering kali antara 0 dan 1, untuk memastikan bahwa semua variabel memiliki pengaruh yang seimbang dalam analisis. Standardisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset sehingga memiliki mean 0 dan deviasi standar 1, sehingga mendukung perbandingan antar variabel yang memiliki unit yang berbeda. Transformasi Logaritmik: Menggunakan logaritma alami atau logaritma lainnya untuk mengubah distribusi data yang tidak normal atau cenderung mendekati distribusi normal. Transformasi Box-Cox: Menggunakan tr...