Profi-Tipp

Zum Thema Data Warehouse:
Um ein erfolgreiches Data-Mining-Projekt durchzuführen, ist es nicht unbedingt erforderlich, bereits über ein ausgefeiltes Data Warehouse zu verfügen. Selbst wenn zunächst überhaupt nicht beabsichtigt ist, sich mit dem Thema Data Warehouse zu beschäftigen, bietet Data Mining geeignete Ansätze, die in Ihren Datensammlungen verborgenen Schätze zu heben.

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Projekt aus Kundensicht

 

So stellt sich ein Data Mining-Projekt aus der Sicht unserer Kunden dar. Wir gehen nach dem CRISP-DM-Standard vor.

Projektablauf aus Kundensicht
Schritt 1: Informationsphase

Gemeinsam mit dem Kunden werden die aktuelle Fragestellung und ein Zielkriterium erarbeitet. In dieser Phase findet zusätzlich mindestens ein Datenworkshop statt, in dessen Verlauf die vorhandenen Datenquellen gesichtet, etwaige Lücken identifiziert, sowie Bedeutung und Kodierung der Daten vermittelt werden.

Bis zum Ende dieser Phase sind folgende Zwischenziele zu erreichen:

  • Es besteht ein gemeinsames Verständnis der anstehenden (geschäftlichen/technischen) Fragestellung.
  • Diese ist in geeigneter Weise als Data Mining-Problem formuliert.
  • Es liegt eine Spezifikation des Zielkriteriums vor.
  • Art und Umfang der zu bearbeitenden Daten sind spezifiziert.
  • Der so definierte Datenpool wird an mineway zur weiteren Analyse übergeben.



Zuletzt aktualisiert am Montag, den 16. Juni 2008 um 11:34 Uhr