CRISP-DMフレームワーク

CRISP-DMとは

CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）は、データ分析プロジェクトの標準プロセスモデルです。1996年に提唱され、現在でも最も広く使われているフレームワークです。

6つのフェーズ

CRISP-DMは以下の6フェーズで構成されます：

Phase 1: ビジネス理解（Business Understanding）

プロジェクトの最も重要なフェーズです。ビジネス上の課題を明確にし、分析の目的を定義します。

• ビジネス目標の明確化
• 成功基準の定義
• 現状の評価
• 分析プロジェクトの計画策定

NetShop社の例：「マーケティング予算のROIを20%改善する」という目標に対し、「どの顧客セグメントへの施策が最も効果的か」を分析目的として設定。

Phase 2: データ理解（Data Understanding）

利用可能なデータを収集し、その品質や特性を把握します。

• データソースの特定と収集
• データの探索的分析（EDA）
• データ品質の評価
• 興味深いパターンの発見

NetShop社の例：購買履歴、顧客マスタ、アクセスログ、キャンペーン履歴の4つのデータソースを特定。欠損率や異常値を確認。

Phase 3: データ準備（Data Preparation）

分析に使える形にデータを加工します。全工程の中で最も時間がかかるフェーズです（一般的に60-80%の時間を占める）。

• データの選択
• データのクレンジング
• 特徴量の構築
• データの統合
• フォーマットの変換

Phase 4: モデリング（Modeling）

分析手法を選択し、データに適用します。

• モデリング手法の選択
• テスト設計
• モデルの構築
• モデルの評価

Phase 5: 評価（Evaluation）

ビジネス目標に照らしてモデルの成果を評価します。

• ビジネス目標との整合性確認
• モデルの品質レビュー
• 次のステップの決定

Phase 6: 展開（Deployment）

分析結果をビジネスに実装します。

• 展開計画の策定
• モニタリングとメンテナンス計画
• 最終レポートの作成
• プロジェクトレビュー

CRISP-DMの反復性

CRISP-DMの重要な特徴は**反復的（iterative）**であることです。各フェーズは一方通行ではなく、前のフェーズに戻ることが頻繁にあります。

ビジネス理解 → データ理解 → データ準備 → モデリング → 評価 → 展開
     ↑              ↑            ↑           ↑        |
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     └──────────────┴────────────┴───────────┘        |
                          ↑                            |
                          └────────────────────────────┘

例えば：

• データ理解の結果、ビジネス理解を修正する必要が出てくる
• モデリングの結果、データ準備の方法を見直す
• 評価の結果、ビジネス目標自体を再定義する

実務での活用ポイント

まとめ

チェックリスト

• CRISP-DMの6フェーズを順番に説明できる
• 各フェーズの主要な活動を理解している
• CRISP-DMが反復的プロセスであることを理解している
• 最も時間がかかるフェーズがデータ準備であることを知っている

次のステップへ

CRISP-DMの全体像を理解しました。次は最も重要な第1フェーズ「ビジネス理解」について、KPI設計を含めて深く学びましょう。

推定読了時間：30分