追伸：データマイニングの方法論（DSSS）

前回投稿した３つの方法論の他に、日本の「データサイエンティスト協会」がまとめたものがあったので追加メモ。これはCRISP-DMなどを参考にしているとのことで、項目名はそのまま。

参考サイト

DSSS

データサイエンティストスキル標準（DSSS）の意。
CRISP-DMなどを参考にして「データサイエンティスト協会」がまとめたもの

1. Business Understanding（ビジネス要件定義）

   ～現状把握/課題設定
   ～改善仮設/目標設定

2. Data Understanding（データの理解）

   ～分析プラン
   ～データデザイン/コレクション
   ～関係性/意味の理解

3. Data Preparation（データの準備）

   データの加工

4. Modeling（モデル作成）

   ～手法、アルゴリズム、変数の選択

5. Evaluation（モデル評価）

   ～精度、頑健性
   ～ビジネス目標からみた評価

6. Deployment（改善施策の提案）

   効果検証/PDCA