CRISP-DM: Método y Modelo del Análisis de Datos


jueves, 7 de julio de 2022

Es uno de los modelos de análisis más utilizado en la Minería de Datos para obtener resultados confiables y certeros. Por ello, sigue leyendo y conoce el CRISP-DM, un método y modelo que forma parte del Análisis de Datos.



Cuando se realiza el Análisis de Datos se contempla la recolección, transformación, limpieza y modelado, con lo que se obtiene información útil para la toma de decisiones de cualquier organización. En este sentido, existen varias metodologías a seguir, como es el caso del CRISP-DM, un método y modelo que forma parte del Análisis de Datos.

CRISP-DM son las siglas de Cross Industry Standard Process for Data Mining (Proceso estándar de la industria cruzada para la Minería de Datos) y ofrece una descripción del ciclo de vida de un proyecto estándar de Análisis de Datos. Se trata de un proceso iterativo y centrado en el negocio.

Como metodología, el CRISP-DM incluye las tareas necesarias para cada fase, además de una explicación de las relaciones entre las tareas. Por su parte, como modelo de proceso ofrece un resumen del ciclo vital del campo de la Minería de Datos.


Ciclo Vital del CRISP-DM


El ciclo vital del CRISP-DM contiene seis fases en las que se indican las dependencias más importantes y frecuentes entre ellas. Aunque hay una secuencia, necesariamente no se desarrollan siguiendo ese patrón. La mayoría de los proyectos de Análisis de Datos avanzan o retroceden entre las fases, si se considera necesario.




1. Entendimiento del Negocio. Esta es la fase con la que inicia este modelo y se enfoca en la comprensión de los objetivos de proyecto desde el punto de vista del negocio, como paso previo a la definición del problema que necesitará de la Minería de Datos.

2. Entendimiento de los datos. Comienza con la recolección de datos inicial y continúa con las actividades que permiten familiarizarse con esa información. Se exploran los datos y se detectan problemas con la calidad de los mismos, obteniendo subconjuntos de datos y las primeras hipótesis.

3. Preparación de los datos. Esta fase contiene las actividades necesarias para conformar el conjunto final de datos, construyendo un dataset a partir de los datos en bruto. Se seleccionan tablas, registros y atributos, así como también, se realiza la limpieza de datos para el modelado.

4. Modelado. Este es el momento en el que se seleccionan y aplican técnicas de modelado, así como también, se calibran los parámetros en búsqueda de los mejores resultados. Casi siempre en cualquier proyecto esta fase se acaba volviendo en la preparación de datos.

5. Evaluación. En este punto se evalúan los modelos y los pasos que se siguieron para su construcción, los cuales deben estar relacionados con los objetivos del negocio, previamente definidos. Se debe obtener una decisión sobre la aplicación de los resultados del Análisis de Datos.

6. Despliegue. Esta fase final permite entregar un informe o desplegar un sistema o entorno de producción. El conocimiento obtenido tendrá que organizarse y presentarse para que el cliente pueda usarlo. 


Con el CRISP-DM es posible analizar una gran variedad de problemas para encontrar soluciones que permitan tomar las mejores decisiones, como encontrar los perfiles de clientes fraudulentos, estimar la probabilidad de que los clientes se vayan a la competencia o, incluso, determinar patrones de compra para hacer recomendaciones de productos de interés.


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Aunque el consorcio de cinco empresas que se unió para crear el CRISP-DM se disolvió hace varios años, es el modelo más usado en los proyectos de análisis de datos que se pretendan abordar con seriedad y asegurando la calidad de los resultados. Su uso sigue siendo promocionado por la empresa IBM.


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