CRISP-DM: Məlumat Analitikasında Standart Proses
Məlumat analitikası və data mining layihələrinin uğurlu olması üçün strukturlaşdırılmış bir yanaşma tələb olunur. CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) belə bir yanaşma təmin edən, məlumat əsaslı layihələr üçün ən çox istifadə olunan standart metodologiyadır. Bu metodologiya 1996-cı ildə inkişaf etdirilib və günümüzdə məlumat analitikası proseslərinin təməl prinsiplərindən biri olaraq qalır.
CRISP-DM modeli 6 əsas mərhələdən ibarətdir və hər bir mərhələ layihənin strukturlaşdırılmış şəkildə həyata keçirilməsinə kömək edir.
CRISP-DM-in 6 Əsas Mərhələsi
1. Business Understanding (Biznesin Anlaşılması)
• Məqsəd: Layihənin biznes məqsədlərini və tələblərini müəyyənləşdirmək.
• Aktivliklər:
• Layihənin əsas məqsədini anlamaq.
• Problemi həll etmək üçün konkret suallar müəyyənləşdirmək.
• Uğur meyarlarını müəyyənləşdirmək.
• Nümunə: Məsələn, bir pərakəndə satış şirkəti müştəri itkisinin (churn) səbəblərini öyrənmək istəyir. Bu mərhələdə şirkət itkinin qarşısını almaq üçün spesifik biznes məqsədlərini müəyyən edir.
2. Data Understanding (Məlumatın Anlaşılması)
• Məqsəd: Məlumatların təbiətini və keyfiyyətini anlamaq.
• Aktivliklər:
• Məlumat mənbələrini müəyyənləşdirmək.
• Məlumatların strukturunu araşdırmaq.
• Keyfiyyət problemlərini aşkarlamaq.
• Nümunə: Şirkət müştərilərin alış məlumatlarını, davranış tarixçəsini və müştəri xidmətləri qeydlərini araşdırır.
3. Data Preparation (Məlumatın Hazırlanması)
• Məqsəd: Analiz və modelləşdirmə üçün məlumatları hazırlamaq.
• Aktivliklər:
• İtkin məlumatları tamamlayıb və ya təmizləmək.
• Məlumatları birləşdirmək və formatlamaq.
• Model üçün uyğun xüsusiyyətləri (features) seçmək.
• Nümunə: Müştəri məlumat bazasında boş qalan “doğum tarixi” sahələri doldurulur və ya həmin qeydlər silinir.
4. Modeling (Model Qurulması)
• Məqsəd: Məlumatlardan istifadə edərək statistik və ya maşın öyrənməsi modelləri qurmaq.
• Aktivliklər:
• Müxtəlif modellər seçmək (məsələn, qərar ağacları, logistika regressiyası).
• Parametrləri optimallaşdırmaq.
• Modelin effektivliyini qiymətləndirmək.
• Nümunə: Müştəri itkisini proqnozlaşdırmaq üçün Random Forest və Logistic Regression modelləri qurulur.
5. Evaluation (Qiymətləndirmə)
• Məqsəd: Modelin performansını və biznes məqsədlərinə uyğunluğunu yoxlamaq.
• Aktivliklər:
• Modelin dəqiqliyini və etibarlılığını qiymətləndirmək.
• Modelin biznes suallarına cavab verib-vermədiyini yoxlamaq.
• Nümunə: Ən yaxşı nəticə verən modelin 85% dəqiqliklə müştəri itkisini proqnozlaşdırdığı təsdiqlənir.
6. Deployment (İstifadəyə Verilməsi)
• Məqsəd: Hazır həllin iş mühitində tətbiqi.
• Aktivliklər:
• Modeli biznes proseslərinə inteqrasiya etmək.
• İstifadəçiləri yeni sistemlə bağlı məlumatlandırmaq.
• Performansı izləmək və təkmilləşdirmək.
• Nümunə: Müştəri xidməti komandası itki riski yüksək olan müştərilərə xüsusi təkliflər göndərir.
CRISP-DM-in Üstünlükləri
1. Strukturlaşdırılmış Yanaşma
CRISP-DM modeli məlumat analitikası layihələrinə addım-addım bir struktur gətirir, bu da layihənin daha effektiv və uğurlu olmasını təmin edir.
2. Fleksibil Yanaşma
Bu metodologiya müxtəlif sənayelər və layihələr üçün uyğunlaşdırıla bilər.
3. Biznes və Texnologiyanın İnteqrasiyası
Biznes məqsədlərini texniki proseslərlə əlaqələndirir və daha yaxşı nəticələr əldə etməyə kömək edir.
Nəticə
CRISP-DM məlumat analitikası və data mining layihələrinin effektivliyini artıran universal bir yanaşmadır. Hər bir mərhələ layihənin əsas məqsədlərini unutmadan texniki tapşırıqları yerinə yetirməyə kömək edir. Təşkilatlar bu modeli tətbiq etməklə daha strukturlaşdırılmış və məqsədyönlü nəticələr əldə edə bilərlər.
Bu standart proses, məlumatların yalnız bir ehtiyat deyil, strateji bir aktiv kimi istifadə edilməsini təmin edir.
Müəllif: Gülnar Ramazanlı
