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CRISP-DM: 확립된 예측 모델 생성 프로세스

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CRISP-DM: 확립된 예측 모델 생성 프로세스

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예측 분석에서 재미있는 일인 모델링으로 넘어가고 싶은 유혹이 거의 압도적입니다. 하지만 팀이 기초 작업을 하지 않으면 프로젝트가 중단될 수 있습니다. 좋은 소식이 있습니다. 이러한 프로젝트를 수행하기 위한 확립된 프로세스가 있습니다. 데이터 마이닝을 위한 교차 산업 표준 프로세스(CRIP-DM)는 기존 머신 러닝에서 예측 분석을 수행하기 위한 6단계 프로세스입니다. 작업 명세서, 문서 또는 계약서를 작성할 때 저는 서면으로도 정확하게 명시합니다. 여전히 이러한 종류의 프로젝트가 사실적 표준인 이유는 예측 분석 및 머신 러닝에 특화되어 있기 때문입니다. 수십 개의 회사에서 수백 명의 전문가가 협력했습니다. 그들은 컨소시엄을 구성하고 설문 조사를 실시했으며 소규모 회의도 열었습니다. 그들은 정말 맞았습니다. 개발 리더 중 한명인 Colin Shearer를 간단히 인용하고 싶습니다. "지속적인 성공의 가장 중요한 단일 요소는 기술에 관한 것이 아니라는 것입니다. 확실히 예측 분석에서 수행되는 많은 작업은 심도 있는 기술이지만 크리스프디엠은 비즈니스 수준에서 시작하고 끝납니다." 라고 말했고 그런 다음 그는 기술 문제로 변환되는 비즈니스 문제를 정의하는 데 어떻게 초점을 맞추는지 설명합니다. 그런 다음 처음에는 분석적인 관점에서 성공을 측정하지만, 나중에는 프로젝트가 비즈니스 측면에서 재해석되어 최종적으로 나타납니다. 제가 지금 초점을 맞추고 싶은 것은 크리스프디엠에 대한 두 가지 통념입니다. 첫 번째로, 이따금 블로거는 그것이 구식임에 틀림없다고 결론을 내릴 것입니다. 물론 20년은 긴 시간입니다. 그러나 크리스프디엠은 현명하게도 특정 분석 플랫폼을 언급하지 않았습니다. 기술에 대한 명확한 언급이 포함된 업데이트 시도는…

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