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

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.

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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