CRISP-DM

 

• Comprensión del Negocio: Comprender los objetivos del negocio y definir los criterios de éxito del proyecto. Determinar cómo el análisis de datos y el Machine Learning pueden contribuir a estos objetivos.
  • Objetivos de negocio
  • Evaluar la situación actual
  • Objetivos Data Mining
  • Plan de Proyecto
• Comprensión de los Datos: Recopilar y analizar los datos disponibles para identificar su calidad, relevancia y limitaciones. Realizar un análisis exploratorio de los datos para obtener una comprensión más profunda.
  • Captura de datos
  • Descripción de los datos
  • Exploración de los datos
  • Verificación y gestión de la calidad
• Preparación de los Datos: Preprocesar y limpiar los datos para su análisis. Esto incluye la manipulación de valores faltantes, la normalización y la transformación de los datos según sea necesario.
  • Selección de datos
  • Limpieza de datos
  • Construcción del juego de datos
  • Integración de datos
  • Formateo de datos
• Modelado: Seleccionar y aplicar técnicas de modelado adecuadas para resolver el problema. Esto implica la elección de algoritmos de Machine Learning, la división de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y la configuración de parámetros.
  • Selección de la técnica de modelado
  • Estrategia de verificación de la calidad del modelo
  • Construcción del modelo
  • Ajuste del modelo
• Evaluación: Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas relevantes. Esto ayuda a identificar qué modelos son más efectivos y cómo se pueden mejorar.
  • Evaluación de modelos
  • Revisión del proceso
  • Siguientes pasos
• Despliegue: Implementar el modelo en un entorno de producción y realizar pruebas adicionales para asegurarse de que funcione correctamente y cumpla con los requisitos.
  • Plan de entrada en producción
  • Seguimiento y mantenimiento
  • Informe final
  • Revisión del proyecto
• Monitorización: Supervisar el rendimiento del modelo en producción y realizar ajustes si es necesario. La monitorización continua es clave para garantizar que el modelo siga siendo efectivo con el tiempo.
• Este enfoque proporciona un marco sólido para el desarrollo de proyectos de Machine Learning y ayuda a garantizar que se sigan pasos bien definidos para lograr resultados exitosos.