La metodología CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) es una metodología estándar para el desarrollo de proyectos de minería de datos. Esta metodología se divide en seis etapas principales, cada una de las cuales se enfoca en un aspecto específico del proceso de minería de datos. A continuación, se explican brevemente cada una de las etapas de la metodología CRISP-DM.
Comprensión del problema
En esta etapa, se define el problema que se va a resolver y se identifican los objetivos del proyecto. También se establecen las restricciones y las limitaciones de tiempo y recursos, así como se define el conjunto de datos que se va a utilizar. En esta etapa se busca comprender el contexto del problema, la naturaleza de los datos disponibles y los requerimientos de los interesados.
Comprensión de los datos
En esta etapa se realiza una exploración detallada de los datos disponibles para el proyecto. Se busca entender la estructura, la calidad y la consistencia de los datos. También se busca identificar cualquier problema en los datos, como la falta de valores, la duplicidad de registros, la falta de coherencia y la inconsistencia en los formatos. Esta etapa se enfoca en conocer los datos en profundidad, para poder planificar las tareas de preprocesamiento y limpieza.
Preparación de los datos
En esta etapa, se realiza el preprocesamiento y la limpieza de los datos. Se eliminan los registros duplicados, los valores faltantes y los datos inconsistentes. Además, se realiza la selección de variables, la transformación de datos y la integración de múltiples fuentes de datos. Esta etapa es crucial para garantizar que los datos sean adecuados para el análisis.
Modelado
En esta etapa se seleccionan los modelos de análisis más adecuados para el problema en cuestión y se construyen los modelos de predicción y clasificación. Se ajustan los modelos y se realizan pruebas para evaluar su precisión y efectividad. Esta etapa es crucial para la comprensión del fenómeno y para la toma de decisiones.
Evaluación
En esta etapa se evalúan los modelos de análisis para determinar su eficacia en la resolución del problema. Se evalúa la calidad de los resultados y se compara con los objetivos establecidos en la etapa de comprensión del problema. Se realiza una validación cruzada para evaluar la capacidad de generalización de los modelos.
Despliegue
En esta etapa se implementan los resultados obtenidos en la etapa de modelado en la práctica. Se elabora un plan de acción para el despliegue y se hace seguimiento para verificar el rendimiento y la efectividad del modelo. Además, se documenta todo el proceso para facilitar la replicación del proyecto y la interpretación de los resultados.
