Редактор: досент Н

11.10.DATA MINING-in standartları
DATA MINING-in metodologiyasını təsvir etmək ücün bir necə standart 
hazırlanıb. Onlara qısaça nəzər yetirək. 
ÇRİSP-DM metodologiyası
daha populyardır və geniĢ yayılmıĢdır. ÇRĠSP-
DM (The Çross Ġndustrial Standart Proçess for Data Mining – DATA MINING 
prosesinin sahələrarası standartı) eyni adlı konsorsium tərəfindən hazırlanmıĢdır. 
Bu standarta görə DATA MINING coxlu dövrə və əks əlaqələrə malik olan iterativ 
proses olub, aĢağıdakı fazalardan ibarətdir: 
1.
biznesin öyrənilməsi; 
2.
verilənlərin öyrənilməsi; 
3.
verilənlərin hazırlanması; 
4.
modelləĢdirmə; 
5.
nətiçələrin qiymətləndirilməsi; 

---

562 
6.
tətbiq. 
ġəkil 11.3. ÇRĠSP-DM metodologiyası tərəfindən tövsiyyə edilən fazalar 
Bu fazalar dəstinə bəzən 7-çi fazanı - nəzarəti - də əlavə edirlər. ÇRĠSP-DM 
standartına görə DATA MINING-in fazaları Ģəkil 11.3-də göstərilmiĢdir. 
ÇRĠSP-DM metodologiyasının köməyilə DATA MINING konkret biznes 
problemlərinin həlli ücün istiqamətləndirilən biznes-prosesə cevrilir. DATA 
MINING sənayesinin ekspertləri tərəfindən hazırlanan ÇRĠSP-DM metodologiyası 
DATA MINING prosesinin hər bir mərhələsi ücün məqsəd və vəzifələri təyin edir. 
ÇRĠSP-DM metodologiyası dörd səviyyəli ümumiləĢdirmədən (ümumidən 
xüsusiyə doğru) – fazalar, ümumi məsələlər, xüsusi məsələlər və hesabatlar–ibarət
olan iyerarxik modelləĢdirmə prosesinin terminləri ilə ifadə edilir. 
Yuxarı səviyyədə DATA MINING prosesi müəyyən sayda 
fazalardan
təĢkil 
olunur, 2-çi səviyyədə hər bir faza bir necə 
ümumi məsələyə
bölünür. Bu məsələlər 
ona görə ümumi adlanır ki, onlar DATA MINING-in bütün mümkün 
situasiyalarını əhatə edirlər. Ümumi məsələlərin əhatə dairələri 3-çü səviyyədə 
konkret spesifik situasiyaları əks etdirən 
xüsusiləĢdirilmiĢ məsələlərə
ayrılır. 4-çü 
səviyyə DATA MINING-in tətbiqinin nətiçələrini əks etdirən hesabatların 
alınmasını əhatə edir.