「実践マーケティングデータサイエンス」（学術図書出版社 著者：清水隆史・淺田晃佑 共著）がやっと届きました。この本、一時品切れでしたよね？Amazonで購入しようとすると、3800円くらいの値がついていてびっくり。定価以上で買うのは嫌だったので、楽天で入荷待ちしてました。それがやっと届いたので、さっそく読み始めよう。
少しずつ読んで感想・まとめ・メモなどを書いていくことにします。この本に興味のある方は以下からご確認ください。
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CRISP-DM
データ分析プロジェクトのプロセスモデルの一つ。CRoss-Industry Standard Process for Data Miningの略らしい。反復的なプロセスになっていて大きなループと小さなループがある。大きなループは以下で構成される。
- Business Understanding（ビジネス課題の理解）
ビジネス課題を把握する工程。あいまいな状態のビジネス課題の解像度を高めて、ビジネス課題をしっかり理解することが大切。
- Data Understanding（データの理解）
データの仕様だけでなく、データ取得にかかるコストや信頼性、限界についても理解する工程。
- Data Preparation（データの準備）
理解したデータの性質をもとに、モデル構築しやすいようにデータ整形したり、データを分析しやすい形に変換する工程。
- Modeling（モデル構築）
準備したデータをもとに機械学習モデルを構築していく工程。
- Evaluation（評価）
構築したモデルを評価する工程。精度の高いモデルであるかではなく、ビジネス課題が解決できたかを評価することが大切。
- Deployment（展開/共有）
構築したモデルを実際にビジネスで活用する工程。
確かにこういうフレームワークがあると、情報の整理も全体の管理もしやすいですね。