DataPro——面向生态驾驶项目的数据标准化理解与处理程序：案例研究
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2025-01-22 v1
摘要
数据处理和知识发现的系统性管道对于从大数据中提取知识并为运营决策提供建议至关重要。CRISP-DM模型是实践中 developing 数据挖掘项目的事实标准。然而，数据处理技术的不断发展要求对该框架进行完善。本文提出了DataPro（数据标准化理解与处理程序）模型，扩展了CRISP-DM，强调数据科学家与利益相关者之间的联系，通过添加“技术理解”和“实施”两个阶段来实现。首先，“技术理解”阶段将业务需求与技术要求对齐，确保技术团队准确地理解业务目标。接着，“实施”阶段聚焦于所开发数据科学模型的实际应用，确保理论模型在业务环境中有效应用。此外，明确定义各阶段的角色和职责有助于提升各方面的管理和沟通。随后，针对丹麦公共交通部门的燃油效率分析生态驾驶数据科学项目案例研究，展示了DataPro模型的应用。通过遵循所提出的框架，项目确定了关键业务目标，将其转化为技术要求，并开发出了用于减少燃油消耗的可操作性见解。最后，对该模型进行了定性评估，表明其优于其他数据科学程序。
引用
@article{arxiv.2501.12176,
title = {DataPro -- A Standardized Data Understanding and Processing Procedure: A Case Study of an Eco-Driving Project},
author = {Zhipeng Ma and Bo Nørregaard Jørgensen and Zheng Grace Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.12176},
year = {2025}
}