Crisp-DM又叫做跨行业数据挖掘标准过程，本文介绍如何基于Crisp-DM方法组织机器学习项目。
步骤如下：
步骤一：业务理解。这需要了解业务问题，确定问题的严重程度，对可能的解决方案进行研究，根据对问题的理解确定是否需要机器学习解决方案来解决问题，确定潜在的替代方案，并定义一个可量化的目标。
步骤二：数据理解。理解业务问题后，下一步就是理解所提供数据的复杂性。这包括分析可用数据源和验证数据质量，即数据是否准确、完整、可靠、相关和最新？
步骤三：数据准备。采取额外的步骤来转换数据，以便在确认数据质量后适合机器学习算法。其中一些步骤包括数据清理、转换、特征工程等。
步骤四：建模。对先前准备的数据使用不同的机器学习算法来选择性能最佳的模型。
步骤五：评估。评估模型的性能并确定它是否达到预期结果。看参考这几点模型的表现如何？是否达到既定目标？。如果模型足够好，可以在评估后部署，反之则需要重新检查该过程。
步骤六：部署。当机器学习解决方案部署到生产环境时，它就可以用于实际应用。这通常是通过将模型集成到软件系统中来完成的。部署后，将持续监控算法以确保其质量和可维护性。
值得注意的是，机器学习解决方案可能需要多次迭代。迭代通常包括从简单开始、从反馈中学习以及根据需要改进模型。
总的来说，遵循Crisp-DM方法可实现结构良好且失败风险较低的项目。
