Pemateri:
Ahmad Kamiludin
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) adalah sebuah metodologi atau kerangka kerja dalam proses pengembangan sebuah proyek data mining. Metodologi ini terdiri dari enam tahap utama, yaitu:
-
Business Understanding: Tahap ini merupakan awal dari sebuah proyek data mining, di mana kita memahami masalah bisnis yang ingin dipecahkan atau tujuan yang ingin dicapai melalui proyek data mining.
-
Data Understanding: Tahap ini melibatkan pengumpulan dan pemahaman terhadap data yang tersedia, sehingga kita dapat memahami karakteristik data yang akan digunakan dalam proyek data mining.
-
Data Preparation: Tahap ini melibatkan persiapan data yang akan digunakan dalam proyek data mining, seperti pembersihan, pemilihan fitur, transformasi, dan integrasi data.
-
Modeling: Tahap ini merupakan tahap di mana model atau teknik data mining diterapkan pada data yang telah dipersiapkan sebelumnya.
-
Evaluation: Tahap ini melibatkan evaluasi kinerja dari model data mining yang telah dibangun, serta menguji apakah model tersebut dapat memecahkan masalah bisnis atau mencapai tujuan proyek yang telah ditentukan.
-
Deployment: Tahap terakhir adalah tahap implementasi atau penyebaran model data mining ke dalam lingkungan bisnis, sehingga dapat digunakan untuk mengambil keputusan.
Sementara Case study adalah sebuah studi kasus atau contoh nyata yang digunakan untuk membantu dalam memahami bagaimana suatu teknologi atau metodologi dapat diterapkan dalam konteks yang sebenarnya.
Dalam konteks data science atau data mining, studi kasus dapat digunakan untuk memperlihatkan bagaimana metodologi seperti CRISP-DM dapat digunakan dalam mengatasi masalah bisnis atau mencapai tujuan yang telah ditentukan.
Studi kasus biasanya menggambarkan langkah-langkah atau proses yang diikuti dalam memecahkan suatu masalah bisnis atau mencapai tujuan tertentu, serta mencantumkan hasil yang dicapai dan pelajaran yang dipetik dari pengalaman tersebut.
Studi kasus dapat membantu dalam memahami bagaimana teknologi atau metodologi dapat diterapkan dalam konteks yang sebenarnya, serta memberikan inspirasi untuk mengatasi masalah serupa atau mencapai tujuan yang sama di masa depan.
Semoga materi ini bisa memberikan manfaat bagi penyimak.
