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CRISP-DM: Eine bewährte Methode für Datenanalyseprojekte

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In vielen Unternehmen schlummern große Mengen an ungenutzten Kundendaten. Angesichts der wachsenden Datenmenge ist es jedoch eine Herausforderung, die relevanten Informationen aus diesen riesigen Datensätzen zu extrahieren. Daher ist Datenanalyse heute ein unverzichtbarer Bestandteil der Geschäftsstrategie vieler Unternehmen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde der standardisierte Prozess CRISP-DM entwickelt, welcher in diesem Artikel näher betrachtet werden soll.

 



Definition: Was ist CRISP-DM?

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CRISP-DM steht für "Cross Industry Standard Process for Data Mining" und ist ein umfassendes Framework, das die Schritte zur Durchführung von Datenanalyseprojekten beschreibt. Es wurde von einer Gruppe von Data Scientists und Analysten entwickelt, um eine strukturierte Methode für die Durchführung von Datenanalyseprojekten bereitzustellen.


Das Framework besteht aus sechs Hauptphasen: Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenaufbereitung, Datenanalyse und Modellierung, Evaluation, Bewertung und Bereitstellung.


Überblick über die 6 Phasen des CRISP-DM-Prozesses
 

6 Phasen des CRISP-DM-Prozesses

 

  1. Geschäftsverständnis: In dieser Phase werden die Projektziele aus der Unternehmensperspektive untersucht und potenzielle Data-Mining-Lösungen für diese Ziele identifiziert.

  2. Datenverständnis: Um ein Verständnis für ihre Qualität, ihren Wert und ihre Relevanz zu gewinnen, werden in dieser Phase Daten gesammelt, untersucht und beschrieben.

  3. Datenaufbereitung: In dieser Phase werden die Daten bereinigt, transformiert und integriert, um sie für die weitere Analyse vorzubereiten.

  4. Datenanalyse und Modellierung: Mithilfe verschiedener Algorithmen werden in dieser Phase Muster in den Daten entdeckt, die für Vorhersagen oder Entscheidungen nützlich sein können.

  5. Auswertung: Die Leistung der Modelle wird in dieser Phase bewertet und es werden Möglichkeiten zur Verbesserung ermittelt.

  6. Bereitstellung: Das Modell wird in dieser Phase implementiert und für operative Aufgaben wie Vorhersagen oder Entscheidungsfindung genutzt.
    Ziel ist ein optimierter Kundendialog sowie die Verbesserung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindungen.

 

Die Ziele von CRISP-DM sind die strukturierte und systematische Durchführung von Datenanalyseprojekten, die effektive Zusammenarbeit im Team sowie die frühzeitige Erkennung und Bewältigung möglicher Risiken und Herausforderungen. Das Modell ist flexibel und anpassbar, um konsistente und erfolgreiche Ergebnisse in unterschiedlichen Projekten zu erzielen.

 

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Die Vorteile der Verwendung von CRISP-DM

  • Bessere Entscheidungsfindung: Mit einem strukturierten Prozess sind die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse mit größerer Wahrscheinlichkeit zuverlässig und genau, was zu besseren Entscheidungen führt. 

  • Flexibilität: CRISP-DM ist flexibel genug, um an die Anforderungen von verschiedenen Projekten und Branchen angepasst zu werden. Die Phasen können entsprechend der Bedürfnisse des Projekts angepasst oder erweitert werden.

  • Standardisierung: CRISP-DM ist ein Standardprozess, der von vielen Unternehmen und Organisationen verwendet wird. Die Verwendung eines gemeinsamen Prozesses erleichtert die Zusammenarbeit und den Austausch von Ergebnissen zwischen verschiedenen Projektbeteiligten.

  • Risikominderung: Durch die Verwendung von CRISP-DM wird das Risiko von Fehlern und Fehlentscheidungen im Projekt reduziert, da der Prozess sicherstellt, dass alle wichtigen Aspekte des Projekts berücksichtigt werden.

  • Wiederholbarkeit: Die Verwendung von CRISP-DM ermöglicht es, Data-Mining-Projekte in ähnlicher Weise durchzuführen und zu dokumentieren. Dies erleichtert die Wiederholbarkeit von Projekten und die Weiterentwicklung von Ergebnissen.


Herausforderungen bei der Anwendung von CRISP-DM

Bei der Verwendung von CRISP-DM gibt es ein paar Herausforderungen und Überlegungen:

  • Datenverfügbarkeit: Es ist wichtig sicherzustellen, dass die erforderlichen Daten für die Analyse verfügbar sind.

  • Geschäftsziele: Klare Ziele sind erforderlich, um den Prozess zu steuern und sinnvolle Lösungen zu identifizieren.

  • Interpretation der Ergebnisse: Die Interpretation der Ergebnisse des Data Mining-Prozesses kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn komplexe Algorithmen zur Analyse und Modellierung der Daten verwendet werden.

  • Zeitrahmen: Ein klar definierter Zeitrahmen ist notwendig, um Verzögerungen oder ungenaue Ergebnisse zu vermeiden.

  • Ressourcen: Ausreichende Ressourcen sind notwendig, um das Projekt rechtzeitig und genau abzuschließen. Dazu gehören Mitarbeiter, Infrastruktur und Software-Tools.

  • Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Gesetzliche Anforderungen müssen je nach Branche oder Wirtschaftszweig beachtet werden, um die Einhaltung sicherzustellen.

Ihr Ansprechpartner für eine kostenfreie Erstberatung rund um Datenanalysen

Zusätzlich zum Workshop bieten wir eine kostenlose Erstberatung zum Thema CRISP-DM an. Bei dieser Beratung können Sie uns Ihre spezifischen Fragen und Anliegen im Zusammenhang mit Ihrer Datenanalyse mitteilen. Wir werden Ihnen dann Empfehlungen geben, wie Sie CRISP-DM am besten für Ihre spezifischen Bedürfnisse einsetzen können.

Meinert Jacobsen, Diplom Statistiker, zeigt Ihnen, wie Unternehmen aus der DACH-Region Daten Schritt für Schritt interpretieren und aufbereiten können: "Die Daten sind schon längst vorhanden, man muss nur wissen, was man mit ihnen anfängt."

 

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Meinert Jacobsen

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  E-Mail an Meinert Jacobsen

Seit über 30 Jahren ist er in der Datenanalyse und Statistik tätig. Nach mehreren Stationen in großen internationalen Unternehmen ist er seit 2006 alleiniger Gesellschafter der marancon GmbH und seit 2016 Gründer der B2B Smart Data GmbH.

Während die marancon GmbH auf Datenanalyse und Vorhersage von Kundenverhalten spezialisiert ist, arbeitet die B2B Smart Data im Bereich Big Data. Darüber hinaus ist er als Dozent an der TuCed Chemnitz (seit 2014) sowie seit dem Jahr 2020 an der adg Montabaur und seit dem Jahr 2021 am International Management College tätig.

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CRISP-DM Workshop

Ein CRISP-DM-Workshop bietet eine hervorragende Gelegenheit, um Teams mit den Fähigkeiten und Methoden zur Planung und Durchführung von Datenanalyseprojekten auszustatten. Während des Workshops lernen die Teilnehmer, wie sie den CRISP-DM-Prozess nutzen können, um ihre Projekte zu strukturieren und Risiken und Herausforderungen frühzeitig zu identifizieren und zu bewältigen.

Durch einen CRISP-DM-Workshop können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Teams in der Lage sind, Datenanalyseprojekte effektiv durchzuführen, wodurch Zeit und Ressourcen eingespart und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden können. Der Workshop kann auch dazu beitragen, die Zusammenarbeit im Team zu verbessern und die Teammitglieder zu befähigen, ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in der Datenanalyse zu erweitern.

Vor kurzem haben wir einen erfolgreichen CRISP-DM-Workshop für den Bundesverband Industrie Kommunikation (bvik) durchgeführt:

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Wir sind stolz darauf, unseren Kunden qualitativ hochwertige Workshops anbieten zu können, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Wenn Sie an einem CRISP-DM-Workshop interessiert sind, kontaktieren Sie uns bitte für weitere Informationen.

 

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Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der CRISP-DM-Prozess eine bewährte Methode zur Durchführung von Data Mining-Projekten darstellt. Die sechs Phasen des Prozesses ermöglichen es, ein klar definiertes Ziel zu verfolgen, Datenquellen zu identifizieren, Daten zu sammeln und zu verarbeiten, Modelle zu entwickeln, Ergebnisse zu interpretieren und schließlich den gesamten Prozess zu dokumentieren.

 

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