Case Based Reasoning

Метод рассуждением по аналогии (Case Based Reasoning, CBR), предположения на основе аналогичных случаев, предположения по прецедентам

CRISP-DM

CRISP-DM, обработка данных, Big Data, Большие данные, жизненный цикл, Machine Learning, машинное обучение

CRISP-DM (от английского Cross-Industry Standard Process for Data Mining) — межотраслевой стандартный процесс исследования данных. Это проверенная в промышленности и наиболее распространённая методология, первая версия которой была представлена в Брюсселе в марте 1999 года, а пошаговая инструкция опубликована в 2000 году [1]. CRISP-DM описывает жизненный цикл исследования данных, состоящий из 6 фаз, от постановки задачи с точки зрения бизнеса до внедрения технического решения. Последовательность между фазами определена не строго, переходы могут повторяться от итерации к итерации [1]. Все фазы CRISP-DM делятся на задачи, по итогам каждой должен быть достигнут конкретный результат [2]. Рассмотрим подробнее фазы жизненного цикла исследования данных по CRISP-DM [3]: Понимание бизнеса (Business Understanding) – определение целей проекта и требований со стороны бизнеса. Затем эти знания конвертируются в Далее …