2. Metodología CRIPS, metodología de data mining.

Para tomar decisiones a partir de los datos, se debe conocer el histórico de los mismos y cuál es el objetivo que se pretende alcanzar.
Para alcanzar el objetivo, se deben realizar una serie de pasos estandarizados siguiendo una metodología ¹ . En el ámbito de aplicación de los datos, la metodología más extendida es CRIPS-DM ² .
Esta metodología proporciona una descripción del ciclo de vida de un proyecto de minería de datos ³ en 6 fases en secuencia. Cada fase determina su unión con la siguiente con una flecha indicando los movimientos entre fases. Como se puede observar es una metodología cíclica. A continuación se perfilan los 6 pasos:

• Comprensión del negocio: se basa en entender qué se quiere realizar definiendo el problema de minería de datos y realizando un plan para cumplir los objetivos.
• Comprensión de los datos: entender cómo son los datos realizando un muestreo y observando la naturaleza, calidad, segmentación, etc. Descubrir subconjuntos de datos interesantes para formar hipótesis.
• Preparación de los datos: se seleccionan los datos para construir el conjunto de datos interesantes de donde extraer la información del conjunto total de datos. Realizando limpieza sobre los datos, completándolos y comprobando inconsistencias.
• Modelado: se crea un modelo fijo del conjunto de datos para poder realizar operaciones de inteligencia artificial ⁴ o algoritmos matemáticos ⁵ sobre el conjunto de datos.
• Evaluación: se evalúan los datos y se revisan los pasos ejecutados, para comparar el modelo con los objetivos marcados.
• Implantación: creación de informes o plataformas digitales donde se mostrarán los resultados obtenidos.