Descubra a importância da fase de Avaliação no CRISP-DM para garantir que projetos de mineração de dados estejam alinhados com os objetivos de negócio. Entenda as principais tarefas e entregáveis dessa etapa crucial para o sucesso de projetos de data science.
Sumário
- O CRISP-DM e sua importância
- As fases do CRISP-DM
- A importância da fase de Avaliação
- Conexão entre Avaliação e Entendimento do Negócio
- Objetivos da Avaliação
- Avaliar os resultados
- Revisar os processos
- Determinar próximos passos
- Próximos Passos Após Avaliação
- Entregáveis da Avaliação
- Importância do Alinhamento com o Negócio
- Conclusão
O CRISP-DM e sua importância
O CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia amplamente utilizada em projetos de mineração de dados e ciência de dados. Ela provê um framework estruturado para conduzir projetos nessa área.
- O CRISP-DM é uma metodologia amplamente utilizada em projetos de mineração de dados e ciência de dados.
- Fornece um framework estruturado para conduzir projetos nessa área.
As fases do CRISP-DM
Antes de falarmos especificamente da Avaliação, vamos relembrar rapidamente as outras fases do CRISP-DM.
- Entendimento do Negócio: busca entender os objetivos do projeto sob a perspectiva do negócio e definir métricas de sucesso alinhadas com essas necessidades.
- Entendimento dos Dados: exploração inicial dos dados para identificar problemas, padrões e insights.
- Preparação dos Dados: execução de pré-processamentos nos dados, como limpeza, transformação de features e integração de fontes.
- Modelagem: aplicação de técnicas de machine learning para treinar modelos preditivos a partir dos dados e avaliação técnica dos modelos com métricas como acurácia e AUC.
A importância da fase de Avaliação
Uma das fases mais importantes do CRISP-DM é a de Avaliação, que acontece após o desenvolvimento dos modelos.
- A fase de Avaliação é crucial para avaliar se os objetivos iniciais do projeto foram atingidos e se os modelos criados trazem valor para o negócio.
Conexão entre Avaliação e Entendimento do Negócio
Note que a Avaliação se conecta novamente com o Entendimento do Negócio, validando se os objetivos iniciais foram atingidos.
- A Avaliação se conecta novamente com o Entendimento do Negócio para validar se os objetivos iniciais foram atingidos.
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Objetivos da Avaliação
A fase de Avaliação tem
- A fase de Avaliação tem como objetivo avaliar o quanto os modelos e insights gerados impactam positivamente o negócio, considerando as métricas definidas na primeira fase.
Avaliar os resultados
Avaliar os resultados é uma etapa crucial em qualquer projeto de análise de dados. Durante essa fase, é essencial avaliar os outputs dos modelos e os insights descobertos, garantindo que atendam às expectativas do negócio.
- Verificar se os outputs dos modelos estão alinhados com as expectativas do negócio
- Analisar os insights e descobertas feitas durante o projeto
- Garantir que os resultados atendam às métricas de sucesso definidas na fase de Entendimento do Negócio
Revisar os processos
A revisão dos processos é uma oportunidade para analisar o fluxo executado nas fases anteriores do projeto. Identificar pontos fortes e fracos é essencial para aprimorar a eficiência e eficácia das atividades realizadas.
- Analisar o fluxo executado nas fases anteriores do projeto
- Identificar pontos fortes e fracos no processo
- Apontar oportunidades de melhoria e lições aprendidas para projetos futuros
Determinar próximos passos
Após a avaliação e revisão, é fundamental determinar os próximos passos a serem seguidos. Essa etapa inclui a definição de ações para refinar os modelos, coletar mais dados e desenvolver novos projetos.
- Definir ações para refinar os modelos
- Identificar estratégias para coletar mais dados
- Planejar o desenvolvimento de novos projetos
Próximos Passos Após Avaliação
Com todas as avaliações realizadas, precisamos determinar como proceder a partir dali. Alguns próximos passos comuns são: Refinar modelos que não atingiram as métricas desejadas, Coletar mais dados para treinar modelos mais robustos, Descartar modelos que não se mostraram úteis, Desenvolver novos projetos baseados nos insights obtidos.
- Refinar modelos que não atingiram as métricas desejadas
- Coletar mais dados para treinar modelos mais robustos
- Descartar modelos que não se mostraram úteis
- Desenvolver novos projetos baseados nos insights obtidos
Entregáveis da Avaliação
Os entregáveis dessa tarefa são: Lista de Possíveis Ações: documento detalhando opções viáveis de próximos passos e recomendações, Decisão: decisão final de quais ações serão executadas após o projeto atual.
- Lista de Possíveis Ações: documento detalhando opções viáveis de próximos passos e recomendações
- Decisão: decisão final de quais ações serão executadas após o projeto atual
Importância do Alinhamento com o Negócio
A fase de Avaliação serve para unir o trabalho técnico de modelagem de dados ao entendimento das necessidades de negócio. Às vezes os cientistas de dados se empolgam tanto com a performance técnica dos modelos que acabam se desconectando das métricas que realmente importam para agregar valor ao negócio. Por isso a Avaliação trabalha em conjunto com o Entendimento do Negócio, para garantir que os outputs técnicos fazem sentido sob a perspectiva de business value.
- Unir o trabalho técnico de modelagem de dados ao entendimento das necessidades de negócio
- Garantir que os outputs técnicos fazem sentido sob a perspectiva de business value
Conclusão
A fase de Avaliação do CRISP-DM é essencial para garantir que os projetos de mineração de dados estejam alinhados com os objetivos de negócio. Ao conectar as métricas técnicas à geração de valor para o negócio, é possível unir a expertise de ciência de dados com uma visão estratégica, impulsionando a tomada de decisão nas organizações e gerando resultados concretos.
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