A Representation Based on Essence for the CRISP-DM Methodology
DOI:
https://doi.org/10.13053/cys-27-3-3446Palabras clave:
CRISP-DM methodology, data mining, representation model, essenceResumen
CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) is a data mining project development methodology that establishes tasks and levels of abstraction, hierarchically structured to facilitate its implementation through a set of actions that help in making decisions. Software Engineering Method and Theory (Semat) is an initiative that helps identify best practices and essential, common and universal elements to all endeavor in the software development cycle. In the literature, there are different models of representation of the CRISP-DM methodology, such as verbal model, conceptual model, process understanding model, and ontology. However, it considered that these representation models lack the incorporation of some elements, such as, activities, work products, and roles of the CRISP-DM methodology. Therefore, this paper proposes a representation based on the Semat Essence kernel of the CRISP-DM methodology, incorporating the essential elements that we believe are missing from existing representations. With the representation in Semat Essence kernel that is proposed, the aim is to improve the understanding of best practices and the essential, common and universal elements of the CRISP-DM methodology for future implementations in data mining projects. In addition, it seeks to validate that the Semat Essence kernel can be used in different of data mining projects.Descargas
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