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Evaluación
Los pasos de evaluación previa tratan con factores como la exactitud y la generalidad del modelo. Este paso evalúa el grado que el modelo encuentra los objetivos de negocio, y procura determinar si hay alguna razón de negocio por qué este modelo sea deficiente. Esto compara resultados con los criterios de evaluación definidos en el principio del proyecto.
Un modo bueno de definir las salidas totales de un proyecto de minería de datos es usar la ecuación:
RESULTADOS = MODELOS + CONCLUSIONES
En esta ecuación, definimos que la salida total del proyecto de minería de datos no es solamente los modelos (aunque ellos sean, desde luego, importantes) pero también las conclusiones, las que definimos como algo (aparte del modelo) que es importante en
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la búsqueda de los objetivos de negocio o importante para arribar a nuevas preguntas,
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las líneas de aproximación, o
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los efectos negativos (por ejemplo, los problemas de calidad de datos descubierto por el uso de la minería de datos).
Notar: Aunque el modelo esté directamente conectado a las preguntas de negocio, las conclusiones no necesariamente están relacionadas con cualquiera de las preguntas u objetivos, mientras ellos son importantes para el promotor del proyecto.
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Evaluación de los resultados
Tarea Evaluar los resultados
Este paso evalúa el grado al que el modelo encuentra los objetivos de negocio, y procura determinar si hay alguna razón de negocio por el cual este modelo es deficiente. Otra opción es probar el (los) modelo(s) sobre la aplicación de prueba en el sistema verdadero, si permiten las restricciones de tiempo y de presupuesto.
Además, la evaluación también evalúa otros resultados generados por la minería de datos. Los resultados de minería de datos cubren los modelos que están relacionados con los objetivos originales de negocio y todas las demás conclusiones. Unos son relacionados con los objetivos de negocios originales mientras que otros podrían revelar desafíos adicionales, información, o ideas para futuras administraciones (direcciones).
Salida Evaluación de los resultados de minería de datos en lo que respecta a criterios de éxito de negocio
Resumir resultados de evaluación en términos de criterios de éxito de negocio, incluyendo una declaración final relacionada a si el proyecto ya encuentra los objetivos iniciales de negocio.
Actividades
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Comprender los resultados de la minería de datos
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Interpretar los resultados en términos de la aplicación (del uso)
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Comprobar efectos sobre los objetivos de minería de datos
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Comprobar los resultados de minería de datos contra la base de un conocimiento determinado para ver si la información descubierta es nueva y útil
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Evaluar y estimar los resultados en lo que respecta a criterios de éxito de negocio (esto es, el proyecto ha alcanzado los Objetivos de Negocio originales)
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Comparar los resultados de la evaluación y la interpretación
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Clasificar los resultados en lo que respecta a criterios de éxito de negocio
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Comprobar el efecto de los resultados sobre el objetivo (fin) de la aplicación inicial
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Determinar si hay nuevos objetivos de negocio para ser dirigidos más tarde en el proyecto, o en nuevos proyectos
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Expresar recomendaciones para proyectos futuros de minería de datos
Salida Modelos aprobados
Después de evaluar los modelos con respecto a los criterios de éxito de negocio, seleccionar y aprobar los modelos generados que encontraron los criterios seleccionados.
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Proceso de revisión
Tarea Revisar el proceso
En este punto, el modelo resultante parece ser satisfactorio y parece satisfacer necesidades de negocio. Es ahora apropiado hacer una revisión más cuidadosa de las promesas de minería de datos para determinar si hay algún factor importante o tarea que de algún modo ha sido pasada por alto. En esta etapa del ejercicio de minería de datos, el Proceso de Revisión toma la forma de una Revisión de Garantía de Calidad.
Salida Revisión de procesos
Resumir el proceso de revisión y poner en una lista las actividades que han sido omitidas y/o deberían ser repetidas.
Actividades
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Proporcionar una descripción del proceso de minería de datos usado
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Analizar el proceso de minería de datos. Para cada etapa del proceso pregunte:
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¿Esto fue necesario?
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¿Esto fue ejecutado óptimamente?
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¿En que modo podría ser mejorado?
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Identificar fracasos
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Identificar pasos desviados (de engaños)
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Identificar acciones alternativas posibles y/o caminos inesperados en el proceso
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Revisar resultados de minería de datos en lo que concierne a criterios de éxito de negocio
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Determinación de los próximos pasos
Tarea Determinar los próximos pasos
Basado en los resultados de evaluación y la revisión de proceso, el equipo de proyecto decide como proceder.
Las decisiones a ser hechas incluyen si hay que terminar este proyecto y seguir adelante al desarrollo, para iniciar futuras Iteraciones, o establecer nuevos proyectos de minería de datos.
Salida Lista de acciones posibles
Lista acciones futuras posibles con los motivos para y contra de cada opción.
Actividades
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Analizar e potencial para el desarrollo de cada resultado
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Estimar el potencial para la mejora de proceso actual
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Comprobar los recursos restantes para determinar si ellos permiten iteraciones de proceso adicionales (o si recursos adicionales pueden estar siendo disponibles)
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Recomendar continuar con las alternativas
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Refinar el plan de proceso
Salida Decisión
Describir las decisiones hechas, con el razonamiento para ello.
Actividades
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Clasificar las acciones posibles
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Seleccionar una de las acciones posibles
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Documentar las razones para la elección
