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CRISP-DM: Una metodología para proyectos de Datamining

Área: Big Data - Sub Área: Machine Learning

El Data Mining es un proceso de descubrimiento de información, y para cumplir con esto de manera óptima el Data Mining se basa en metodologías. Se han propuesto diversos modelos de procesos de Data Mining, tales como: la metodología KDD: Knowledge Discovery in Databases, la metodología SEMMA: Sample, Explore, Modify, Model, and Access y la Metodología CRISP-DM: CRoss-Industry Standard Process for Data Mining. Sin embargo uno de los mejores modelos a la fecha es la metodología CRISP – DM. Esta metodología es considerada la guía de referencia más utilizada en el desarrollo de proyectos de Data Mining. En el siguiente White Paper revisaremos a detalle sus características y cada uno de los procesos que la conforman.

Contenidos


  • La metodología CRISP – DM

  • Fases de la metodología CRISP - DM

  • Conclusión

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