Metodologia CRISP-DM: Uma Abordagem Abrangente para Projetos de Dados

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blog do zouza

8 min readJul 5, 2023

Introdução

A análise de dados desempenha um papel crucial no cenário empresarial moderno, permitindo que as organizações tomem decisões embasadas e obtenham insights valiosos. Nesse contexto, a metodologia CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) tem se destacado como uma estrutura abrangente para abordar projetos de ciência de dados e vou além, pode ser também muito bem utilizado em Análise de Dados (CRISP-DA). Neste artigo, exploraremos em detalhes a metodologia CRISP-DM, desde sua explicação teórica até suas melhores práticas, exemplos de uso e casos de sucesso reais, além de uma adaptação da mesma para análise de dados (batizada por mim de CRISP-DA).

Visão Geral da Metodologia CRISP-DM

A metodologia CRISP-DM é composta por seis fases interativas que guiam os profissionais de ciência de dados durante todo o processo de descoberta de conhecimento a partir de dados. Vamos explorar cada uma dessas fases em detalhes:

Compreensão do Negócio (Business Understanding) Antes de iniciar um projeto de análise de dados, é essencial compreender o contexto e os objetivos do negócio. Nesta fase, definimos claramente as metas do projeto e as alinhamos aos objetivos estratégicos da organização.
Compreensão dos Dados (Data Understanding) Coletar dados relevantes é fundamental para o sucesso do projeto. Nessa fase, exploramos e nos familiarizamos com os dados disponíveis, identificamos lacunas e problemas potenciais, e avaliamos a qualidade e a adequação dos dados para o projeto.
Preparação dos Dados (Data Preparation) Os dados brutos raramente estão prontos para a análise. Nesta fase, realizamos a limpeza dos dados, tratamos valores ausentes ou inconsistentes e integramos diferentes fontes de dados. O objetivo é criar um conjunto de dados preparado para as etapas subsequentes.
Modelagem (Modeling) A fase de modelagem envolve a aplicação de técnicas e algoritmos de modelagem de dados aos dados preparados. Selecionamos as técnicas mais adequadas, como regressão, classificação ou agrupamento, e ajustamos e avaliamos os modelos para garantir sua precisão e eficácia.
Avaliação (Evaluation) A avaliação dos modelos desenvolvidos é crucial para medir sua qualidade e desempenho. Nesta fase, utilizamos métodos como validação cruzada e métricas de desempenho para avaliar o quão bem os modelos se saem em dados não vistos. Com base nessa avaliação, podemos ajustar e aprimorar os modelos, se necessário.
Implantação (Deployment) A fase final da metodologia CRISP-DM é a implantação do modelo em um ambiente de produção. Integramos o modelo aos sistemas existentes, monitoramos seu desempenho contínuo e garantimos a adoção pela equipe de negócios.

Melhores Práticas na Aplicação da Metodologia CRISP-DM

Para obter sucesso na aplicação da metodologia CRISP-DM, é importante seguir algumas melhores práticas. Aqui estão algumas recomendações:

Envolvimento das partes interessadas: Garanta a participação e o envolvimento das partes interessadas relevantes ao longo do processo CRISP-DM. Isso promove uma compreensão compartilhada dos objetivos do projeto e uma colaboração efetiva.
Abordagem iterativa e incremental: Adote uma abordagem iterativa, revisando e refinando as análises ao longo do tempo. Assim, é possível incorporar feedback e novas informações, garantindo a adaptação contínua às necessidades do negócio.
Qualidade dos dados: Certifique-se de garantir a qualidade dos dados utilizados no projeto. Isso envolve a limpeza, a transformação e a integração adequada dos dados, a fim de garantir resultados confiáveis e precisos.
Seleção adequada de técnicas de modelagem: Escolha as técnicas de modelagem mais adequadas com base nas características dos dados e nos objetivos do projeto. Compreenda as diferentes opções disponíveis, como regressão, classificação, agrupamento ou aprendizado de máquina, e escolha aquelas que melhor atendam às necessidades do seu projeto.
Validação cruzada e avaliação robusta: Realize uma avaliação robusta dos modelos desenvolvidos. Utilize técnicas como validação cruzada para estimar o desempenho do modelo em dados não vistos. Além disso, empregue métricas de avaliação apropriadas para medir a qualidade do modelo e comparar com critérios de sucesso previamente definidos.
Documentação e compartilhamento de conhecimento: Documente todo o processo CRISP-DM, incluindo suposições, decisões e resultados obtidos. Isso facilitará a compreensão do trabalho realizado por outros membros da equipe e possibilitará a referência e a reutilização de conhecimento no futuro.

Exemplos de Uso e Cases de Sucesso baseados em cases reais

A metodologia CRISP-DM tem sido amplamente aplicada em diversos setores, gerando resultados significativos. Vejamos alguns exemplos de uso e casos de sucesso:

Varejo: A empresa de varejo XYZ utilizou a metodologia CRISP-DM para analisar seu histórico de vendas e identificar padrões de compra dos clientes. Com base nessas informações, eles personalizaram campanhas de marketing direcionadas, resultando em um aumento de 20% nas taxas de conversão e uma maior fidelização dos clientes.
Saúde: O Hospital ABC aplicou a metodologia CRISP-DM para analisar dados de pacientes e identificar fatores de risco para determinadas doenças. Com modelos preditivos desenvolvidos, eles implementaram intervenções preventivas, resultando em uma redução de 15% no número de internações relacionadas a essas doenças.
Finanças: O Banco XYZ utilizou a metodologia CRISP-DM para analisar dados de transações financeiras e detectar fraudes de forma mais eficiente. Por meio da aplicação de técnicas avançadas de modelagem, eles conseguiram identificar padrões suspeitos, reduzindo as perdas financeiras em 30% em comparação com o sistema anterior.
Marketing Digital: A agência de marketing digital ABC implementou a metodologia CRISP-DM para analisar dados de campanhas de publicidade online. Através da análise dos dados, eles otimizaram as estratégias de segmentação de público-alvo, resultando em um aumento de 25% nas taxas de conversão e um ROI 40% maior para seus clientes.

Esses exemplos destacam como a metodologia CRISP-DM pode ser aplicada com sucesso em diferentes setores, impulsionando resultados positivos e agregando valor aos negócios.

Aplicação da Metodologia CRISP-DM na Análise de Dados (CRISP-DA)

Embora a metodologia CRISP-DM seja frequentemente associada à ciência de dados, suas etapas e princípios também podem ser aplicados na análise de dados em geral e podemos até chamar de CRISP-DA. Vamos explorar como a CRISP-DM pode ser adaptada para projetos de análise de dados:

Compreensão do Negócio: Assim como na ciência de dados, é essencial compreender o contexto e os objetivos da análise de dados. Nesta fase, identificamos claramente as perguntas que queremos responder ou os problemas que queremos resolver por meio da análise de dados.
Compreensão dos Dados: A coleta e a exploração dos dados relevantes continuam sendo uma etapa crucial na análise de dados. Devemos investigar e familiarizar-nos com os dados disponíveis, compreender sua estrutura e qualidade, e identificar as variáveis-chave necessárias para a análise.
Preparação dos Dados: A preparação dos dados é uma etapa fundamental, independentemente do tipo de análise de dados. Devemos limpar os dados, tratando valores ausentes ou inconsistentes, e realizar transformações necessárias, como agregações ou criação de variáveis derivadas. O objetivo é obter um conjunto de dados pronto para análise.
Análise Exploratória: Nesta fase, realizamos análises exploratórias para extrair insights iniciais dos dados. Podemos aplicar técnicas estatísticas descritivas, visualizações de dados e outras técnicas analíticas para entender as relações, tendências ou padrões nos dados.
Modelagem e Análise: Na análise de dados, essa etapa pode envolver a aplicação de técnicas e ferramentas analíticas específicas para responder às perguntas definidas anteriormente. Por exemplo, podemos Consultas (SQL), Modelagem Dimensional, Visualização de Dados (Dashboards), realizar regressões, análises de correlação, segmentações ou outras técnicas de modelagem adequadas para a análise em questão.
Avaliação e Interpretação: Avaliamos os resultados da análise, interpretando as descobertas e avaliando sua relevância e confiabilidade. Nesta etapa, podemos refinar os modelos ou explorar abordagens alternativas, caso necessário. Até sugiro aqui aplicar a abordagem MVP (Minimum Viable Product, que em português significa Produto Mínimo Viável), era rápido, corrige rápido.
Comunicação dos Resultados: Assim como na ciência de dados, comunicar os resultados da análise de dados é fundamental. Devemos apresentar nossas descobertas e conclusões de maneira clara e compreensível, fornecendo insights acionáveis para os stakeholders envolvidos.

Embora a CRISP-DM seja originalmente direcionada à ciência de dados, sua estrutura e fases podem ser adaptadas e aplicadas de forma eficaz na análise de dados em diferentes setores e contextos. A metodologia fornece uma abordagem estruturada e abrangente, ajudando a garantir a qualidade e a eficácia da análise de dados.

Conclusão

A metodologia CRISP-DM é uma abordagem abrangente e flexível que pode ser aplicada não apenas na ciência de dados, mas também na análise de dados em geral, que até chamo de CRISP-DA (Cross-Industry Standard Process for Data Analysis). Suas fases e princípios podem ser adaptados para atender às necessidades específicas de projetos de análise de dados, permitindo uma abordagem estruturada e orientada a resultados.

Ao aplicar a CRISP-DM na análise de dados, os profissionais têm uma estrutura clara para compreender o contexto analítico, explorar e compreender os dados, preparar os dados, realizar análises exploratórias, modelagem e análise, avaliação e interpretação dos resultados, e comunicar esses resultados de forma eficaz.

Essa adaptação da CRISP-DM para a análise de dados ajuda a garantir que projetos de análise sejam conduzidos de maneira estruturada e baseada em dados, permitindo insights valiosos e a tomada de decisões embasadas. Além disso, a metodologia facilita a colaboração entre equipes, a reutilização de conhecimento e a obtenção de resultados relevantes para as necessidades do negócio.

Portanto, ao embarcar em um projeto de análise de dados, considere a aplicação da metodologia CRISP-DM, adaptando-a às particularidades do seu contexto. Ao seguir as etapas e as melhores práticas da CRISP-DM, você estará em uma posição melhor para obter insights valiosos, tomar decisões embasadas e alcançar resultados significativos na análise de dados.

CRISP-DM e KDD

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) e KDD (Knowledge Discovery in Databases) estão relacionados no contexto da descoberta de conhecimento a partir de dados, mas representam abordagens diferentes.

O KDD é um processo mais amplo que abrange todo o ciclo de descoberta de conhecimento em bancos de dados. Ele inclui etapas como seleção de dados, pré-processamento, transformação, mineração de dados, avaliação e interpretação dos resultados. O objetivo final do KDD é extrair conhecimento útil e compreensível dos dados.

Knowledge Discovery in Databases (KDD)

Revelando Perspectivas a partir de Dados

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Por outro lado, o CRISP-DM é uma metodologia específica que se enquadra dentro do processo de KDD. O CRISP-DM é uma abordagem estruturada e iterativa para projetos de mineração de dados, com foco na aplicação prática e na implementação de modelos de mineração de dados. Ele fornece uma estrutura para orientar as fases de um projeto de mineração de dados, como compreensão do negócio, compreensão dos dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implantação.

O CRISP-DM pode ser considerado como uma metodologia específica dentro do processo mais amplo de KDD. Enquanto o KDD engloba todo o processo de descoberta de conhecimento, o CRISP-DM se concentra nas etapas específicas relacionadas à mineração de dados e à aplicação prática dos resultados.

Em resumo, o CRISP-DM é uma metodologia que se enquadra dentro do processo mais amplo de KDD, fornecendo uma abordagem estruturada e iterativa para projetos de mineração de dados. Ambas as abordagens são relevantes e complementares para a descoberta de conhecimento a partir de dados.