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Author: Admin | 2025-04-28
Fil du temps pour améliorer la qualité des projets. Parmi celles-ci, les méthodologies aident les équipes à organiser les projets en processus. Au nombre des méthodes les plus utilisées se trouvent la méthodologie SEMMA du SAS Institute et la CRISP-DM qui est la méthode la plus employée dans les années 2010.La méthode CRISP-DM[34] découpe le processus de fouille de données en six étapes permettant de structurer la technique et de l'ancrer dans un processus industriel. Plus qu'une théorie normalisée, c'est un processus d'extraction des connaissances métiers.Phases du processus CRISP-DMIl faut d'abord comprendre le métier[34] qui pose la question à l'analyste, formaliser le problème que l'organisation cherche à résoudre en ce qui concerne les données, comprendre les enjeux, connaître les critères de réussite du projet et mettre en place un plan initial pour réaliser cet objectif.Ensuite, l'analyste a besoin de données appropriées. Dès que l'équipe de projet sait ce qu'il faut faire, elle doit se mettre en quête des données, des textes et tout le matériel qui lui permettra de répondre au problème. Il lui faut ensuite en évaluer la qualité, découvrir les premiers schémas apparents pour émettre des hypothèses sur les modèles cachés.Les données que l'équipe de projet a collectées sont hétérogènes. Elles doivent être préparées[34] en fonction des algorithmes utilisés, en supprimant les valeurs aberrantes, ou valeurs extrêmes, en complétant les données non renseignées, par la moyenne ou par la méthode des K plus proches voisins, en supprimant les doublons, les variables invariantes et celles ayant trop de valeurs manquantes, ou bien par exemple en discrétisant les variables si l’algorithme à utiliser le nécessite, comme c'est par exemple le cas pour l'analyse des correspondances multiples ACM, l'analyse discriminante DISQUAL, ou bien la méthode de Condorcet.Une fois les données prêtes, il faut les explorer[34]. La modélisation regroupe des classes de
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