CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining，跨行業數據挖掘標準流程）是目前最為廣泛使用的數據挖掘方法論。它為數據挖掘項目的整個過程提供了一個明確的框架，從業務理解到模型部署，涵蓋了數據挖掘的所有主要階段。這種方法論的優點在於其通用性、靈活性和可重複性，適用於不同領域的數據挖掘項目。

CRISP-DM的六個主要階段

業務理解（Business Understanding）

在這一階段，項目團隊需要明確項目的商業目標，並將其轉化為數據挖掘目標。這包括了解業務需求、確定項目的範圍和目標，並制定項目計劃。業務理解階段是數據挖掘項目成功的關鍵，因為它確保了數據分析的方向與業務目標保持一致。

數據理解（Data Understanding）

這一階段的目的是收集初步的數據，並對數據進行初步分析，以了解數據的結構、質量和潛在的問題。這包括數據的收集、描述、探索和驗證。數據理解階段有助於識別數據中的問題和特徵，為後續的數據準備和建模提供基礎。

數據準備（Data Preparation）

在數據準備階段，數據被清洗、轉換和整理，以便用於建模。這一階段包括數據選擇、清洗、構建、整合和格式化。數據準備通常是數據挖掘過程中最耗時的部分，但它對於保證模型的準確性和可靠性至關重要。

建模（Modeling）

在建模階段，選擇和應用不同的數據挖掘算法來構建模型。這包括選擇建模技術、生成測試設計、構建模型和評估模型。根據具體的數據和業務需求，不同的算法和技術可能需要進行調整和優化。

評估（Evaluation）

在評估階段，對模型的性能進行評估，以確保它能夠達到預期的商業目標。這包括模型評估、檢查過程、確定下一步行動等。評估階段的目的是確保模型在實際業務中具有實用性和可解釋性。

部署（Deployment）

在部署階段，模型被應用到實際業務環境中，以產生預測或決策。這包括模型的實施、結果的報告、模型的監控和維護。部署階段的目的是將數據挖掘成果轉化為實際的業務價值。