متد CRISP-DM (مدل استاندارد فرآیندهای داده‌کاوی)

روش CRISP-DM (فرایند استاندارد بین صنعتی برای داده کاوی) یک چارچوب پرکاربرد برای انجام پروژه های داده کاوی است. این یک رویکرد ساختاریافته برای برنامه ریزی و اجرای این پروژه ها ارائه می دهد و تضمین می کند که تمام مراحل لازم پوشش داده شده و پروژه در مسیر خود باقی می ماند. با پیروی از این روش، می توانیم به طور سیستماتیک به مشکلات تجاری رسیدگی کنیم و بینش های ارزشمندی را از داده ها استخراج کنیم.

برای موفقیت در پروژه‌های داده‌کاوی، باید شش مرحله‌ی زیر را طی کنیم:

شناخت کسب‌وکار (Business Understanding):

ابتدا باید کسب‌وکار و فرآیندهای آن را بشناسید. قرار است پروژه داده‌کاوی را برای یک سازمان، شرکت یا استارتاپ انجام دهید. بنابراین، درک عمیق از فرآیندهای آن بسیار حیاتی است. به عنوان مثال، اگر برای اوبر کار می‌کنید، باید بدانید این کسب‌وکار چگونه سرویس حمل‌ونقل ارائه می‌دهد، چگونه رانندگان و مسافران را متصل می‌کند و چه مدل‌های قیمت‌گذاری دارد. یا اگر برای آمازون کار می‌کنید، باید فرآیندهای خرید و فروش، مدیریت موجودی، و پیشنهادهای محصول را بشناسید. هرچه شناخت شما از کسب‌وکار بیشتر باشد، این مرحله با کیفیت بالاتری انجام می‌شود و می‌توانید مسائل و نیازهای کسب‌وکار را بهتر شناسایی و تحلیل کنید.

شناخت داده‌ها (Data Understanding):

در این مرحله، داده‌های موجود در آن شرکت را شناسایی می‌کنیم. باید بدانیم چه داده‌هایی در دسترس داریم، چگونه تفسیر می‌شوند، چگونه می‌توانیم داده‌های جدید اضافه کنیم و چه پتانسیل‌هایی برای دریافت داده‌های جدید وجود دارد. برای مثال، در اوبر می‌توانید داده‌های مربوط به سفرها، رانندگان، مسافران و زمان‌های اوج استفاده را بررسی کنید؛ یا در آمازون می‌توانید داده‌های مربوط به تراکنش‌های خرید، نظرات مشتریان، و الگوهای خرید را تحلیل کنید.

پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing):

در این مرحله، داده‌ها را تمیز کرده و به یک ماتریس تمیز (به اصطلاح ماتریس در فضای \( R^n \)) تبدیل می‌کنیم که بتوانیم آن را به الگوریتم‌های داده‌کاوی برای ساخت مدل تزریق کنیم. این شامل پاک‌سازی داده‌ها از نویزها، نواقص و ناسازگاری‌ها، و نیز نرمال‌سازی و تغییر مقیاس داده‌ها است.

مدل‌سازی (Modeling):

الگوریتم‌های یادگیری ماشین را روی داده‌ها اعمال می‌کنیم تا مدل‌های مورد نظر را بسازیم. این مرحله شامل انتخاب الگوریتم‌های مناسب، تنظیم پارامترها و آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌های تمیز شده است.

ارزیابی (Evaluation):

بعد از ساخت مدل، آن را ارزیابی می‌کنیم. ارزیابی به ما نشان می‌دهد که الگوریتم ما که روی داده‌های تمیز اجرا شده، چقدر دقت دارد و مدل چقدر خوب کار می‌کند. اگر به دقت مورد نظر برسیم، به مرحله‌ی بعد می‌رویم. در غیر این صورت، برمی‌گردیم و بررسی می‌کنیم که در کدام مرحله اشتباه کرده‌ایم. این کار تکرار می‌شود تا به دقت مورد نظر در مرحله ارزیابی برسیم. ارزیابی شامل استفاده از معیارهای مختلف مانند دقت، صحت، بازخوانی و F1-Score است.

استقرار (Deployment):

در مرحله Deployment مدل CRISP-DM، مدل تحلیلی برای استفاده عملی در محیط واقعی پیاده‌سازی و نصب می‌شود و عملکرد آن پایش و بررسی می‌گردد.

بعد از استقرار مدل، چرخه را مداوم تکرار می‌کنیم و نسخه‌های بهینه‌تری ارائه می‌دهیم. مثلاً در نسخه‌های بعدی دقت بیشتری به دست می‌آوریم، داده‌های جدید و زوایای مختلف کسب‌وکار را بررسی کرده و الگوریتم‌های جدید را آزمایش می‌کنیم تا دقت را بالا ببریم. استقرار مدل شامل انتقال آن به محیط عملیاتی و نظارت بر عملکرد آن در دنیای واقعی است. بهینه‌سازی مستمر و به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید نیز بخشی از این مرحله است.

با پیروی از روش CRISP-DM، ما از یک رویکرد جامع و سیستماتیک برای پروژه های داده کاوی اطمینان حاصل می کنیم. این روش به ما کمک می‌کند تا زمینه کسب‌وکار را درک کنیم، داده‌ها را پردازش و پاکسازی کنیم، الگوریتم‌های مناسب را اعمال کنیم، و مدل‌ها را به‌طور موثر ارزیابی و اجرا کنیم. هر مرحله بر مرحله قبلی استوار است و پایه ای قوی برای بینش دقیق و عملی ایجاد می کند.

ماهیت تکرار شونده CRISP-DM به این معنی است که ما به طور مداوم مدل‌ها و فرآیندهای خود را اصلاح می‌کنیم، با داده‌های جدید و نیازهای تجاری تغییر می‌کنیم. این بهبود مستمر به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در رقابت باقی بمانند و با اطمینان تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند. با تسلط بر روش CRISP-DM، دانشمندان و تحلیلگران داده می توانند نتایج با کیفیت بالا و تاثیرگذاری ارائه دهند که باعث موفقیت در پروژه های آنها می شود.