CRISP-DM Nədir? Məlumat Analitikası Layihələrinin Uğuru üçün Ən Effektiv Model
Məlumat analitikası və data mining sahəsində uğurlu nəticə əldə etmək üçün yalnız texniki bacarıqlar kifayət etmir. Eyni zamanda, strukturlaşdırılmış yanaşma və effektiv layihə idarəçiliyi də vacibdir. Bu məqsədlə dünya üzrə geniş istifadə olunan bir metodologiya var: CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining).
Məlumat analitikası sürətlə inkişaf edən və rəqabət üstünlüyü təmin edən sahələrdən biridir. İstər böyük şirkətlər, istərsə də kiçik müəssisələr üçün düzgün analitika strategiyası daha ağıllı qərarlar qəbul etməyə imkan verir. CRISP-DM kimi strukturlaşdırılmış yanaşmalar bu strategiyanın uğurla icrasına zəmin yaradır. Bu model sadəcə texniki komandalar üçün deyil, həm də biznes rəhbərləri üçün şəffaflıq və nəticə yönümlülüyü təmin edir. Hər bir mərhələ verilənlərdən maksimum fayda əldə etməyə və proseslərə sistemli yanaşmağa imkan verir.
Bugünkü rəqəmsal dünyada məlumatların həcmi sürətlə artır və bu məlumatları düzgün təhlil etməyi bacaran mütəxəssislərə ehtiyac da paralel olaraq artır. Bu səbəbdən, data analitiki və ya maşın öyrənməsi üzrə mütəxəssis olmaq istəyən şəxslər üçün CRISP-DM modeli vacib təməl biliklərdən biridir. Təhsil həyatınıza bu əsas model ilə başlamaq sizi daha peşəkar və praktik biliklərə malik bir mütəxəssisə çevirə bilər. Alas Academy bu sahədə sizə dəstək olmaq üçün müasir proqramlar və təcrübəli müəllim heyəti ilə xidmət göstərir.
Bu model, data analitikası layihələrinin mərhələli şəkildə planlaşdırılması, icrası və qiymətləndirilməsi üçün beynəlxalq standart hesab olunur. Gəlin, bu güclü yanaşmanı daha ətraflı şəkildə tanıyaq.
CRISP-DM Modelinin 6 Əsas Mərhələsi
1. Biznesin Anlaşılması (Business Understanding)
Layihənin texniki deyil, biznes məqsədləri əsas alınaraq planlaşdırıldığı mərhələdir. Burada əsas hədəf problemin nə olduğunu və uğur meyarlarını anlamaqdır. Məsələn, bir şirkət müştəri itkisinin səbəblərini öyrənmək istəyirsə, bu mərhələdə dəqiq məqsədlər formalaşdırılır.
2. Məlumatın Anlaşılması (Data Understanding)
Bu mərhələdə məlumat mənbələri, struktur və keyfiyyət araşdırılır. Əldə olunan verilənlərin istifadə üçün nə dərəcədə uyğun olduğu qiymətləndirilir. Məsələn, müştəri davranışları və alış tarixçəsi analiz olunur.
3. Məlumatın Hazırlanması (Data Preparation)
Analitik modellərin yaradılması üçün verilənlərin təmizlənməsi, transformasiyası və uyğun formata salınması mərhələsidir. Buraya itkin dəyərlərin tamamlanması, dəyişənlərin seçilməsi və birləşdirilməsi daxildir.
4. Model Qurulması (Modeling)
Bu mərhələdə statistik və ya maşın öyrənməsi modelləri qurulur. Modelin növü seçilir (məsələn, Logistic Regression, Random Forest və ya SVM) və parametrlər optimallaşdırılır.
5. Qiymətləndirmə (Evaluation)
Modelin nə qədər uğurlu olduğunu və biznes məqsədlərinə cavab verib-vermədiyini qiymətləndirən mərhələdir. Burada “accuracy”, “recall”, “precision” kimi metriklər istifadə olunur.
6. İstifadəyə Verilməsi (Deployment)
Layihənin real iş mühitinə inteqrasiyası mərhələsidir. Model artıq sistemə yerləşdirilir və istifadəçilər üçün əlçatan olur. Məsələn, yüksək riskli müştərilərə fərdi kampaniyalar göndərilə bilər.
CRISP-DM-in Üstünlükləri
-
✅ Strukturlaşdırılmış yanaşma: Layihənin ardıcıl və nəzarətli şəkildə aparılmasına imkan verir.
-
✅ Biznes fokuslu nəticələr: Texniki analizlərin biznes hədəflərinə uyğun olmasını təmin edir.
-
✅ Fərqli sahələrdə tətbiq: Bankçılıq, səhiyyə, e-ticarət, istehsalat kimi bir çox sektorda uğurla tətbiq olunur.
-
✅ Əməkdaşlıq üçün uyğunluq: Data analitikləri, data engineer-lər və biznes komandaları arasında əməkdaşlığı gücləndirir.
CRISP-DM və Data Analitikası Karyerası
Bugün data analitikası öyrənmək istəyənlər üçün CRISP-DM modeli ideal başlanğıc nöqtəsidir. Bu model üzrə biliklər sizə real layihələrdə sistemli işləmə bacarığı, komanda ilə əməkdaşlıq və məlumat yönümlü qərarvermə imkanı qazandırır.
Əgər bu sahədə karyera qurmaq istəyirsinizsə, ALAS Academy-nin “İşə Başla və Ödə” modeli ilə təqdim etdiyi Data Analitika kursuna qoşularaq həm təhsil ala, həm də iş tapdıqdan sonra ödəniş etməyə başlaya bilərsiniz. Bu, Azərbaycanda analitika sahəsində karyera qurmaq üçün unikal imkandır.
Nəticə: Uğurlu Data Layihələri üçün CRISP-DM Yanaşması
CRISP-DM metodu hər bir data mütəxəssisi üçün zəruri bacarıq sayılır. Strukturlaşdırılmış və biznes fokuslu yanaşması sayəsində bu metod verilənləri dəyərə çevirməyin ən effektiv yollarından biridir.
Əgər siz də bu modeli öyrənərək məlumat əsaslı qərarlar vermək, karyeranızı bu sahədə qurmaq istəyirsinizsə, ALAS Academy-nin müvafiq kursları sizin üçün doğru seçim olacaq.
