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EXPLORATION DES DONNÉES (CRISP‑DM)

Orienter les travaux d'exploration des données avec la méthodologie CRISP‑DM.

DESCRIPTION DE LA MÉTHODOLOGIE CRISP‑DM

La méthode Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP‑DM) est une méthode mise à l'épreuve sur le terrain permettant d'orienter les travaux d'exploration de données. La méthode CRISP‑DM découpe le processus d'exploration des données (data mining) en six étapes permettant de structurer la technique et de l'ancrer dans un processus industriel. La séquence des phases n'est pas strictement établie. Adaptable et itérative, elle vous permet de créer un modèle d'exploration de données adapté à vos besoins.

  • Définir le problème que l'organisation cherche à résoudre selon les données et mettre en place un plan initial pour réaliser cet objectif.

  • Accéder aux données appropriées et les comprendre.

  • Préparer les données en vue des traitements et utilisations futurs.

  • Modéliser les données en leur appliquant des algorithmes d'analyse.

  • Évaluer et valider les connaissances extraites des analyses.

  • Déployer les analyses dans l'entreprise pour une utilisation effective.

Schéma de la méthodologie CRISP-DM

Fondée sur l’expérience pratique et réelle de la façon dont les personnes mènent des projets d’exploration de données, la méthode CRISP-DM est un processus comportant les étapes principales suivantes :

AVANTAGES DE LA MÉTHODOLOGIE CRISP‑DM

Les avantages de la méthode CRISP‑DM sont nombreux pour votre entreprise. La déclinaison de la démarche au sein d'une entreprise apporte :

  • une réponse aux défis clés pour les équipes de sciences des données en termes de compréhension des données et déploiement des analyses;

  • une technique simple et accessible permettant aux membres de l'équipe sans connaissance en sciences des données de participer activement;

  • une meilleure appréhension des spécificités de chaque projet;

  • un modèle adaptable et itératif suscitant l'engagement des membres de l'équipe.

Conception

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