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CRISP-DM é a abreviação de CRoss Industry Standard Process for Data Mining, que pode ser traduzido como Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados. É um modelo de processo de mineração de dados que descreve abordagens comumente usadas por especialistas em mineração de dados para atacar problemas.
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não é proprietário
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Daniel,
Antes de preparar os dados os mesmos precisam ser entendidos. As duas primeiras fases do CRISP-DM são mesmo compreensão do negócio e compreensão dos dados. A preparação dos dados entra apenas como uma terceira fase no precesso.
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GABARITO: ERRADO
O CRISP-DM é um modelo de mineração de dados (não-propietário) utilizado para guiar os esforços de Data Mining nas empresas
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O modelo de trabalho nasceu em 1996 a partir da iniciativa de profissionais que trabalhavam com data mining e buscavam desenvolver um modelo de processo capaz de funcionar em qualquer tipo de indústria, gratuito e não-proprietário, capaz de preencher essa lacuna.
Gabarito: ERRADO
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Questão incompleta para o CESPE NÃO É ERRO. O Erro da questão é dizer que CRISP-DM é proprietário, quando na verdade é um PADRÃO ABERTO (que qualquer profissional pode utilizar, desenvolvido por um consórcio estabelecido por mais de 200 organizações interessadas, com fundos da União Europeia).
Bons estudos.
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O cespe gosta de afirmar que o CRISP-DM é uma metodologia/ferramenta proprietária. Exemplo: Q881969
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(CRISP-DM) se trata de uma metodologia não proprietária que pode ser aplicada livremente a qualquer projeto independentemente do tamanho ou tipo do negócio.
Fases do CRISP-DM:
- Entendimento do negócio -> concentra-se no entendimento dos objetivos e requisitos do projeto de uma perspectiva de negócio e, em seguida, na conversão desse conhecimento em uma definição de problema de mineração de dados e em um plano preliminar desenvolvido para atingir os objetivos. Essa fase busca entender qual problema o negócio quer resolver. Nela é realizado um inventário de requisitos, suposições e restrições de recursos.
- Entendimento dos dados -> começa com uma coleta inicial dos dados e prossegue com atividades para explorá-los com o intuito de obter um maior conhecimento e familiaridade. Em seguida, busca-se avaliar a qualidade dos dados, descobrir as primeiras ideias sobre os dados ou detectar subconjuntos interessantes para formar hipóteses de informação ocultas e descobrir insights. Essa fase também é responsável por descrever os dados – por vezes, utilizando estatísticas. Esta etapa também envolve o que geralmente é denominado análise exploratória de dados.
- Preparação dos dados -> Essa etapa ocorre quando já entendemos o problema do negócio e já exploramos os dados disponíveis. Ela abrange todas as atividades para construir o conjunto de dados final a partir dos dados brutos iniciais, isto é, aqueles que serão alimentados na ferramenta de modelagem. Trata-se da fase mais demorada.
- Contrução do modelo (modelagem) -> Nessa fase ocorre a seleção das técnicas, ferramentas e algoritmos a serem utilizados, como também a elaboração e execução da modelagem sobre o conjunto de dados preparado na fase anterior. Nela são realizadas as atividades de identificar valores especiais dos dados e catalogar seu significado. Aliás, retornar à fase de preparação é bem frequente e necessário nessa etapa – lembrem-se que se trata de um processo iterativo e cheio de vai e volta. Ela inclui a criação, avaliação e ajuste fino de modelos e parâmetros para valores ideais, com base nas expectativas e critérios estabelecidos durante a fase de entendimento dos negócios.
- Teste e Avaliação -> São realizadas as atividades de analisar o potencial de implantação de cada resultado e estimar o potencial de melhoria do processo atual.
- Implantação (desenvolvimento) -> Coloca fim ao seu projeto, mas é necessário se lembrar de monitorar os resultados e de adaptar o modelo sempre que necessário.
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Erro da questão: O CRISP-DM é um modelo de mineração de dados (não-propietário).
Não prorietário
Não prorietário
Não prorietário
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Gabarito: errado
CRISP-DM: modelo de referência de mineração de dados que descreve um conjunto de processos para realizar projetos de mineração de dados em uma organização baseado nas melhores práticas utilizadas por profissionais. Trata-se de uma metodologia NÃO PROPRIETÁRIA que pode ser aplicada livremente a qualquer projeto independentemente do tamanho do tipo de negócio.
( entendimento dos negócios ---> entendimento dos dados ----> preparação dos dados -----> construção do modelo -----> teste e avaliação -----> implantação)
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CRISP-DM é uma metodologia não proprietária que pode ser aplicada livremente a qualquer projeto independentemente do tamanho ou tipo do negócio.
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Errado
CRISP-DM é uma metodologia especificamente desenhada para processos de mineração de dados.
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➡️CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)
- Modelo de Referência/ de Processos / Metodologia de mineração de dados
- Não proprietária (aplicada livremente)
- Independe do tamanho ou tipo do negócio
- Fases não precisam seguir a sequência
Fases:
- Entendimento do Negócio;
- Entendimento dos Dados;
- Preparação dos Dados;
- Modelagem;
- Avaliação;
- Implantação.
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sai cespe aqui não "não proprietária"
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O modelo CRISP-DM apresenta uma visão geral do ciclo de vida de um projeto de Data Mining, contendo as fases e as tarefas relacionadas ao projeto.
FASES DO CRISP/DM (6 ETAPAS):
- Compreensão do negócio
- Compreensão dos dados
- Preparação dos dados
- Modelagem
- Avaliação
- Implementação
Errado
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É um modelo de processo de mineração de dados não proprietária.
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GABARITO ERRADO
O CRISP-DM é um modelo de referência de metodologia não proprietária que descreve um conjunto de processos para realização de projetos de Mineração de dados, podendo ser aplicado a qualquer negócio, independentemente do tamanho ou tipo.
Fases: (1) Entendimento do Negócio; (2) Entendimento dos Dados; (3) Preparação dos Dados; (4) Modelagem; (5) Avaliação; e (6) Implantação.
FONTE: Estratégia Concursos, meus resumos.
"A persistência é o caminho do êxito". -Chaplin
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ERRADA.
Assertiva: CRISP-DM é uma metodologia proprietária que identifica as fases Business Understanding e Data Understanding na implantação de um projeto de data mining.
O único erro da assertiva é afirmar que CRISP-DM é uma metodologia proprietário. É uma metodologia NÃO PROPRIETÁRIA.
Havendo essa alteração a questão estaria correta, pois Business Understanding = Entendimento de Negócios; e Data Understanding = Entendimento de Dados
CRISP-DM tem as seguintes fases:
Entendimento do Negócio (Business Understanding)
Entendimento de Dados (Data Understanding)
Preparação dos Dados
Modelagem
Testes e avaliações
Implementação.
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O CRISP-DM é um modelo de mineração de dados (não-propietário) utilizado para guiar os esforços de Data Mining nas empresas