CRISP-DM Standard

CRISP-DM significa Proceso Estándar Cruzado para la Minería de Datos en la Industria. Es una metodología ampliamente utilizada y establecida para guiar proyectos de minería de datos y aprendizaje automático. CRISP-DM proporciona un enfoque estructurado para ayudar a las organizaciones y a los científicos de datos a gestionar y ejecutar proyectos basados en datos de manera efectiva.

La metodología CRISP-DM se divide en seis fases principales:

1. **Comprensión del Negocio**: En esta fase, se definen los objetivos y metas del proyecto, y se identifica claramente el problema a resolver o la oportunidad a aprovechar. Implica comprender el contexto empresarial, especificar los objetivos del proyecto y crear un plan para alcanzar esos objetivos.

2. **Comprensión de los Datos**: Aquí se identifican las fuentes de datos, se recopilan y se exploran. Se evalúa la calidad de los datos y se obtienen ideas iniciales sobre los datos. El objetivo es comprender la naturaleza y estructura de los datos disponibles y cómo se relacionan con los objetivos del proyecto.

3. **Preparación de los Datos**: En esta fase se realizan tareas de preprocesamiento de datos, como limpieza, transformación e integración de los datos. El objetivo es crear un conjunto de datos bien preparado para el análisis posterior. La preparación de los datos es un paso crucial para garantizar resultados precisos y significativos.

4. **Modelado**: Esta fase implica seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados, construir y entrenar modelos utilizando los datos preparados y ajustar los parámetros de los modelos para un rendimiento óptimo. El objetivo es desarrollar modelos predictivos o descriptivos que puedan abordar los objetivos empresariales.

5. **Evaluación**: En esta fase se evalúa el rendimiento de los modelos utilizando diversas métricas y técnicas. Los modelos se prueban con datos nuevos y no vistos previamente para evaluar su capacidad de generalización y su eficacia para cumplir con los objetivos del proyecto.

6. **Implementación**: Los modelos finales que han sido evaluados y se ha determinado que son satisfactorios se implementan en un entorno de producción donde pueden comenzar a generar valor para el negocio. Esta fase incluye la integración de los modelos en sistemas y procesos existentes.

Cada una de estas fases es iterativa y puede requerir volver a fases anteriores a medida que se obtienen nuevos conocimientos o cambian los objetivos. CRISP-DM proporciona un marco para avanzar de manera sistemática a través de estas fases y ayuda a garantizar que los proyectos de minería de datos estén bien estructurados, bien documentados y alineados con las necesidades del negocio.

CRISP-DM es una metodología versátil que se puede adaptar a varios tipos de proyectos basados en datos, no solo limitados a la minería de datos, sino también abarcando iniciativas más amplias de ciencia de datos y aprendizaje automático.