数据挖掘标准流程CRISP-DM是什么？

CRISP-DM数据挖掘方法论摘要

CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）是一种标准化的数据挖掘方法，它规范了数据挖掘项目的生命周期管理，并分为六个阶段。

1. 商业理解（Business Understanding）

在CRISP-DM模型中，商业理解是项目成功的关键环节，包括了解商业需求、目标、项目背景、项目的可行性和风险评估。此阶段涉及与利益相关者沟通以明确问题定义、收集和分析现有数据、评估项目可行性以及撰写商业理解报告。

2. 数据理解（Data Understanding）

数据理解阶段开始于数据收集，并要求对数据进行探索和评估。关注点包括识别数据质量问题，了解数据来源及进行探索性数据分析，最后进行描述性统计分析。

3. 数据准备（Data Preparation）

数据准备环节对数据进行深度处理，包括数据集成、数据清洗、数据转换、数据标准化和数据集划分，以确保后续建模的准确性和一致性。

4. 建模（Modeling）

在建模阶段，选择合适的算法、训练模型、评估模型性能并进行优化。最终将训练好的模型部署到生产环境中。

5. 模型评估/精益业务数据分析（Evaluation）

在模型评估阶段，设定评估指标、创建测试集、运行测试、对比竞争算法、模型解释和诊断，并根据评估结果调整和优化模型。

6. 模型发布（Deployment）

模型发布阶段主要涉及将模型应用到实际业务场景中，监控模型性能，并确保模型集成到业务系统中，提供用户界面和文档。

CRISP-DM强调各阶段相互联系，需要迭代优化，以及跨职能团队的紧密合作。此方法论为数据挖掘项目提供了一种标准化、结构化的生命周期管理方法，帮助团队处理数据和建立模型，从而应用于实际业务场景。