Phase 1 du modèle de processus CRISP-DM: Compréhension des affaires - mannequins

Le Processus standard interprofessionnel pour l'exploration de données ( CRISP-DM ) est le cadre de processus dominant Dans la première phase d'un projet d'exploration de données, avant d'approcher des données ou des outils, vous définissez ce que vous voulez accomplir et définissez les raisons pour lesquelles vous souhaitez atteindre cet objectif.

La phase de compréhension comprend quatre tâches (activités principales, dont chacune peut impliquer plusieurs parties plus petites)

Tâche: Identifier vos objectifs commerciaux

La première chose à faire Beaucoup de chercheurs ont investi du temps dans l'analyse des données, mais ils ont constaté que leur gestion n'était pas particulièrement intéressée par le problème qu'ils rencontraient. Vous devez commencer par une compréhension claire de

Un problème que votre direction veut résoudre
objectifs commerciaux
Contraintes (limites de ce que vous pouvez faire, types de solutions utilisables, quand le travail doit être terminé, etc.)
Impact (comment le problème et les solutions possibles s'inscrivent-ils dans l'entreprise?

Les éléments livrables pour cette tâche comprennent trois éléments (généralement des rapports brefs se concentrant uniquement sur les points principaux):

Contexte: Expliquer la situation métier qui anime le projet. Cet article, comme beaucoup d'autres qui suivent, ne représente que quelques paragraphes.
Objectifs d'affaires: Définissez ce que votre organisation a l'intention d'accomplir avec le projet. Ceci est généralement un objectif plus large que vous, en tant que mineur de données, pouvez accomplir indépendamment. Par exemple, l'objectif commercial pourrait être d'augmenter les ventes d'une campagne publicitaire de vacances de 10% d'une année sur l'autre.
Critères de réussite de l'entreprise: Définissez comment les résultats seront mesurés. Essayez d'obtenir des critères de succès quantitatifs clairement définis. Si vous devez utiliser des critères subjectifs (indice: des termes tels que obtenir un aperçu ou un indice sur impliquer des critères subjectifs), vous devez au moins vous mettre d'accord sur qui jugera si ces critères été rempli.

Tâche: évaluer votre situation

Vous trouverez ici plus de détails sur les problèmes associés à vos objectifs commerciaux. Vous allez maintenant approfondir votre recherche des faits, en développant une explication beaucoup plus détaillée des problèmes décrits dans la tâche relative aux objectifs d'affaires.

Les livrables de cette tâche comprennent cinq rapports détaillés:

Inventaire des ressources: Liste de toutes les ressources disponibles pour le projet.Ceux-ci peuvent inclure des personnes (pas seulement des mineurs de données, mais aussi ceux qui ont une connaissance approfondie du problème de l'entreprise, des gestionnaires de données, du support technique et autres), des données, du matériel et des logiciels.
Exigences, hypothèses et contraintes: Les exigences comprendront un calendrier d'exécution, des obligations légales et de sécurité et des exigences relatives au travail fini acceptable. C'est le point de vérifier que vous aurez accès aux données appropriées!
Risques et imprévus: Identifiez les causes qui pourraient retarder l'achèvement du projet et préparez un plan d'urgence pour chacune d'entre elles. Par exemple, si une panne d'Internet dans votre bureau peut poser un problème, votre éventualité pourrait être de travailler dans un autre bureau jusqu'à la fin de la panne.
Terminologie: Créez une liste de termes commerciaux et de termes d'exploration de données pertinents pour votre projet et écrivez-les dans un glossaire avec des définitions (et éventuellement des exemples) afin que tous les participants au projet puissent avoir un compréhension commune de ces termes.
Coûts et bénéfices: Préparer une analyse coûts-avantages pour le projet. Essayez d'énoncer tous les coûts et avantages en termes de dollar (euro, livre, yen, et ainsi de suite). Si les avantages ne dépassent pas de manière significative les coûts, arrêtez et reconsidérez cette analyse et votre projet.

Les décideurs se sentent souvent plus à l'aise d'allouer des ressources à des projets qui réduisent les coûts que ceux qui visent à augmenter leurs revenus. Recherchez donc des économies possibles et indiquez les possibilités d'économies dans votre rapport coûts-avantages.

Tâche: Définition de vos objectifs d'exploration de données

L'atteinte de l'objectif métier nécessite souvent l'intervention de nombreuses personnes, et pas seulement du data miner. Alors maintenant, vous devez définir votre petite partie dans l'image plus grande. Si l'objectif de l'entreprise est de réduire l'attrition des clients, par exemple, vos objectifs d'exploration de données peuvent être d'identifier les taux d'attrition pour plusieurs segments de clientèle et de développer des modèles pour prédire quels clients sont les plus à risque.

Les livrables de cette tâche incluent deux rapports:

Objectifs d'exploration de données: Définissez les livrables d'exploration de données, tels que les modèles, rapports, présentations et jeux de données traités.
Critères de réussite de l'exploration de données: Définissez les critères techniques d'exploration de données nécessaires pour prendre en charge les critères de réussite de l'entreprise. Essayez de les définir en termes quantitatifs (tels que la précision du modèle ou l'amélioration prédictive par rapport à une méthode existante). Si les critères doivent être qualitatifs, identifiez la personne qui effectue l'évaluation.

Tâche: Produire votre plan de projet

Vous spécifiez maintenant chaque étape que vous, le data miner, avez l'intention de réaliser jusqu'à ce que le projet soit terminé et que les résultats soient présentés et examinés.

Les livrables de cette tâche incluent deux rapports:

Plan de projet: Décrivez votre plan d'action étape par étape pour le projet. Étendre le plan avec un calendrier pour l'achèvement de chaque étape, les ressources requises, les intrants (comme les données ou une réunion avec un expert en la matière) et les extrants (tels que des données nettoyées, un modèle ou un rapport) pour chaque étape. dépendances (étapes qui ne peuvent pas commencer tant que cette étape n'est pas terminée).Déclarez explicitement que certaines étapes doivent être répétées (par exemple, la modélisation et l'évaluation nécessitent généralement plusieurs répétitions de va-et-vient).
Évaluation initiale des outils et des techniques: Identifiez les capacités requises pour atteindre vos objectifs d'exploration de données et évaluer les outils et les ressources dont vous disposez. Si quelque chose manque, vous devez répondre à cette préoccupation très tôt dans le processus.