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(株)日立産業制御ソリューションズ

データ分析の進め方

AI&ビッグデータ ソリューション

ビッグデータ ソリューション・イメージバー

データ分析の進め方

データマイニング方法論である “CRISP-DM ※” のステップに従って進めます。

CRISP-DM

  1. ビジネスの理解
    ビジネス上の問題点を明確に理解し、プロジェクト目標を設定する
  2. データの理解
    分析に利用するデータを収集し、整理と把握を行う
  3. データの準備
    利用するデータに対し、統計的手法などでデータを加工する
  4. モデリング
    分析に適したモデリング手法を選択し、データ分析を実施する
  5. 評価
    プロジェクト目標を達成するために十分なモデルとなっているか、ビジネスの視点から評価する
  6. 展開/共有
    分析結果を意思決定者が使用できるようにし、ビジネスに展開する

CRISP-DM

※CRISP-DM: CRoss Industry Standard Process for Data Mining
SPSS, NCR, Daimler Chrysler, OHRA他、全世界で多数の導入実績を持つ標準化されたデータマイニングのメソドロジー

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