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El blog de Mikel Niño
Emprendimiento digital, startups, Big Data Analytics y nuevos modelos de negocio

CRISP-DM: Fase de “Evaluación” (Evaluation)

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Una vez que ya hemos construido el modelo que presenta una mayor calidad desde la perspectiva del análisis de datos, y antes de pasar a su despliegue y puesta en operación, en esta fase se evalúan y revisan los pasos seguidos para tener la certeza de que el modelo cumple los objetivos de negocio planteados o si hay algún aspecto importante desde el punto de vista del contexto de negocio que no ha sido suficientemente tenido en cuenta. El objetivo final de la fase es decidir la aprobación o no del uso de los resultados del análisis de datos.

Las principales tareas contempladas en esta fase son:

- Evaluación de los resultados. Así como los pasos previos ligados a la evaluación se centraban en la precisión y la generalidad del modelo, en este caso la tarea se centraría en medir el grado en el que el modelo cumple los objetivos de negocio y detectar si hay alguna razón ligada al negocio por la que el modelo es deficiente. Se puede plantear también la evaluación del modelo dentro de su aplicación real, si el tiempo y presupuesto lo permiten.

- Revisión del proceso. Se debe realizar una revisión más exhaustiva de lo que ha sido el trabajo de minería de datos y los pasos seguidos (si han sido eficaces y eficientes, si admiten mejoras, si podrían haberse planteado con una aproximación diferente), para determinar si hay factores importantes que se han pasado por alto y analizar aspectos de aseguramiento de la calidad de los modelos.

- Decisión sobre siguientes pasos. Según las conclusiones de la evaluación de los resultados y de la revisión del proceso, se toma una decisión sobre los siguientes pasos a afrontar: pasar a la fase de despliegue para poner el modelo en operación, hacer nuevas iteraciones de las fases anteriores, iniciar nuevos proyectos de minería de datos, etc.

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