La metodologia CRISP-DM: sviluppo di modelli di machine learning

la metodologia CRISP-DM
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Il successo dei progetti non dipende solo dagli strumenti o dagli algoritmi, ma anche da un processo strutturato e ben definito che guidi ogni fase dello sviluppo. È qui che entra in gioco la metodologia CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Questa metodologia fornisce un quadro chiaro e sistematico che consente ai team di data science di organizzare ed eseguire con successo i progetti di machine learning. In questo articolo, parleremo della metodologia CRISP-DM, delle sue fasi, delle sue limitazioni e di alcuni esempi di applicazione.

Cos’è la metodologia CRISP-DM?

La metodologia CRISP-DM è un modello di processo standardizzato per eseguire progetti di data mining e, per estensione, progetti di machine learning. È stata sviluppata alla fine degli anni ’90 da un consorzio di aziende, tra cui SPSS, Daimler AG e NCR. Il suo obiettivo principale è fornire una guida flessibile e non proprietaria, applicabile a una vasta gamma di settori e problemi.

Il modello CRISP-DM è composto da sei fasi principali che coprono tutto, dalla comprensione iniziale del problema fino all’implementazione del modello finale. Sebbene il processo venga presentato in modo sequenziale, è iterativo e consente una revisione costante tra le fasi. Questa flessibilità lo rende una metodologia robusta e ampiamente utilizzata nell’industria.

Le fasi della metodologia CRISP-DM

1. Comprensione del business

Questa fase iniziale è fondamentale per definire gli obiettivi del progetto da una prospettiva aziendale. Il team deve lavorare a stretto contatto con le parti interessate per:

  • Definire il problema: comprendere qual è l’obiettivo che l’azienda desidera raggiungere.
  • Tradurre gli obiettivi aziendali in obiettivi tecnici: questo implica trasformare una necessità aziendale in un problema di machine learning, come classificazione, regressione o clustering.
  • Stabilire i criteri di successo: decidere quali metriche o indicatori misureranno il successo del modello.

Ad esempio, se un’azienda retail vuole ridurre l’abbandono dei clienti, l’obiettivo tecnico potrebbe essere costruire un modello predittivo che identifichi i clienti a rischio di lasciare.

2. Comprensione dei dati

In questa fase, il team di dati esplora e analizza i dati disponibili per determinarne la qualità e la rilevanza. Le attività includono:

  • Raccolta dei dati: ottenere le fonti di dati necessarie.
  • Esplorazione iniziale dei dati: utilizzare analisi statistiche e visualizzazioni per comprendere distribuzioni, valori anomali e schemi.
  • Identificazione dei problemi di qualità: rilevare dati incompleti, incoerenti o ridondanti che potrebbero influire sulle prestazioni del modello.

Ad esempio, in un progetto di previsione delle vendite, si potrebbe identificare che mancano dati per alcuni mesi, il che richiede imputazione o eliminazione dei record.

3. Preparazione dei dati

La fase di preparazione dei dati è una delle più laboriose e fondamentali. Qui i dati vengono trasformati e strutturati affinché siano adatti agli algoritmi di machine learning. Le attività principali includono:

  • Pulizia dei dati: eliminare duplicati, imputare valori mancanti e correggere errori.
  • Creazione di nuove variabili: generare attributi derivati che possano essere utili al modello.
  • Normalizzazione e scaling: adattare le variabili per garantire che siano su intervalli comparabili.
  • Divisione del dataset: separare i dati in set di addestramento, validazione e test.

Un esempio potrebbe essere la trasformazione delle date in variabili categoriali come “giorno della settimana” o “mese dell’anno” per catturare stagionalità.

4. Modeling

In questa fase, i dati preparati vengono utilizzati per addestrare modelli di machine learning. Il team di data science seleziona e regola gli algoritmi e ne valuta le prestazioni. Le attività principali includono:

  • Selezione degli algoritmi: scegliere i metodi più adatti al problema, come alberi decisionali, reti neurali o metodi ensemble.
  • Ottimizzazione degli iperparametri: regolare configurazioni come la profondità degli alberi, i tassi di apprendimento o il numero di epoche.
  • Valutazione iniziale: utilizzare metriche come precisione, recall, F1 o errore quadratico medio (MSE) per valutare il modello.

Un modello di classificazione per rilevare e-mail spam potrebbe utilizzare metodi come SVM o Naive Bayes e confrontarne le prestazioni in termini di falsi positivi.

5. Valutazione

La fase di valutazione serve a determinare se il modello soddisfa gli obiettivi definiti nella fase di comprensione del business. Questo include:

  • Revisione delle metriche chiave: verificare che le prestazioni del modello siano sufficienti rispetto ai criteri di successo.
  • Validazione con dati reali: testare il modello con dati non utilizzati nell’addestramento.
  • Garanzia di interpretabilità: valutare se i risultati sono comprensibili e utilizzabili per le parti interessate.

Se il modello non soddisfa le aspettative, è possibile tornare alle fasi precedenti per apportare modifiche.

6. Implementazione

La fase finale consiste nel mettere il modello in produzione, dove può generare valore per l’azienda. Questo può includere:

  • Integrazione nei sistemi esistenti: implementare il modello in applicazioni, dashboard o processi.
  • Automazione: configurare pipeline di dati per aggiornare periodicamente il modello.
  • Monitoraggio e manutenzione: stabilire sistemi per supervisionare le prestazioni del modello e aggiornarlo quando necessario.

Ad esempio, un modello di raccomandazione in un e-commerce potrebbe essere integrato per suggerire prodotti personalizzati in tempo reale.

Limitazioni della metodologia CRISP-DM nei progetti di machine learning

Sebbene la metodologia CRISP-DM sia ampiamente utilizzata, presenta alcune limitazioni che i team devono considerare:

  • Mancanza di guida specifica per progetti complessi: CRISP-DM fornisce un quadro generale ma non dettagli tecnici per implementare ogni fase.
  • Approccio tradizionale: è stata progettata per il data mining tradizionale, quindi potrebbe richiedere adattamenti per progetti moderni che utilizzano deep learning o big data.
  • Iterazione limitata: pur essendo iterativa, non enfatizza abbastanza la necessità di feedback continuo in ambienti agili.
  • Mancanza di attenzione a etica e privacy: non affronta aspetti importanti come i bias nei dati o il rispetto delle normative.

Nonostante queste limitazioni, CRISP-DM rimane una metodologia preziosa e adattabile, soprattutto se integrata con altre tecniche o approcci moderni.

Esempi di applicazione della metodologia CRISP-DM

1. Previsione del turnover dei dipendenti

Un’azienda vuole ridurre il turnover dei dipendenti. Usando CRISP-DM, può raccogliere dati sulle risorse umane (comprensione del business e dei dati), preprocessarli per imputare valori mancanti, addestrare un modello di classificazione e valutarne la capacità di identificare dipendenti ad alto rischio di abbandono. Se il modello ha successo, potrebbe essere implementato per avvisare il dipartimento HR, consentendo azioni preventive come migliorare le condizioni lavorative o implementare programmi di retention.

2. Segmentazione dei clienti nel retail

Un rivenditore vuole segmentare i clienti per personalizzare le strategie di marketing. Con CRISP-DM, raccoglie dati sugli acquisti, analizza i modelli di spesa, crea nuove variabili come la frequenza di acquisto e applica il clustering per identificare gruppi chiave. Ad esempio, potrebbe identificare un segmento di clienti «premium» che effettua acquisti ricorrenti e un segmento di «cacciatori di offerte» per i quali sarebbero più efficaci strategie di sconto.

3. Rilevazione di frodi finanziarie

Una banca utilizza CRISP-DM per costruire un modello che rilevi transazioni sospette. Raccoglie dati storici sulle transazioni, li pulisce e addestra modelli di machine learning come random forest o reti neurali per identificare anomalie. Il sistema risultante può essere implementato per valutazioni in tempo reale, segnalando potenziali frodi e risparmiando tempo e risorse.

La metodologia CRISP-DM rimane uno standard affidabile per strutturare progetti di machine learning grazie alla sua flessibilità e al suo approccio iterativo. Nonostante alcune limitazioni, la sua applicazione può semplificare lo sviluppo di soluzioni complesse e migliorare la comunicazione tra i team tecnici e aziendali.

Per ottenere i migliori risultati, i team possono combinare CRISP-DM con strumenti e framework moderni, come ambienti agili, piattaforme di big data o strategie MLOps (Machine Learning Operations). Questi approcci facilitano l’implementazione e il monitoraggio continuo dei modelli, consentendo la creazione di soluzioni di alta qualità che rimangano rilevanti ed efficaci nel panorama digitale in rapida evoluzione.

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