数据分析的流程：CRISP-DM方法和SEMMA方法

最新推荐文章于 2025-11-25 18:53:38 发布
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#数据分析

本文探讨了在数字化过程中，CRISP-DM（跨职能业务分析与实施过程）和SEMMA（策略、执行、测量、管理、分析）方法的作用，重点强调了角色与职责的划分，特别是EDIT模型在构建数字化模型中的关键作用。

CRISP-DM方法

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SEMMA方法

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角色与职责：EDIT数字化模型

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CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining)跨行业数据挖掘过程标准
data+scenario+science+insight
05-08 841
CRIP-DM+SEMMA CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining)，即为“跨行业数据挖掘过程标准"。 长期以来，随着数据挖掘市场的发展和成熟，由不同的组织机构提出过很多的方法论，如CRISP-DM、SEMMA、5A等，其中CRISP-DM、SEMMA是应用最为广泛。CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining)，即为“跨行业数据挖掘过程标准"。此KDD.
数据挖掘方法论crisp-DM
lpxuan151009的专栏
01-31 6308
CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining), 即为"跨行业数据挖掘过程标准". 此KDD过程模型于1999年欧盟机构联合起草. 通过近几年的发展,CRISP-DM 模型在各种KDD过程模型中占据领先位置,采用量达到近60%.(数据引自Cios and Kurgan于2005年合著的论文trands in data minin
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数据挖掘标准流程CRISP-DM
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