---
title: "CRISP-DM — цикл работы над задачей на данных"
url: "https://kzsaleshub.com/framework/crisp-dm/"
type: "framework"
category: "AI и данные"
language: "ru"
source: "KZSalesHub"
published: "2026-08-11"
last_updated: "2026-08-16"
---

# CRISP-DM — цикл работы над задачей на данных

**Суть.** Классический цикл работы над задачей на данных: понимание задачи, понимание данных, подготовка данных, моделирование, оценка, внедрение. Значение имеет порядок: первый шаг — не данные, а решение, которое должно измениться. Проекты, начатые с шага «у нас есть данные, посмотрим что можно сделать», в подавляющем большинстве не доходят до внедрения.

## Шесть шагов

| Шаг | Результат | Признак, что шаг пропущен |
| --- | --- | --- |
| Понимание задачи | Какое решение и как изменится | Цель звучит как «внедрить машинное обучение» |
| Понимание данных | Что есть, какого качества, чего не хватает | О пропусках узнают на этапе обучения |
| Подготовка | Пригодный набор с описанием | Занимает больше времени, чем ожидали, — это норма |
| Моделирование | Воспроизводимый результат | Эксперименты не записываются |
| Оценка | Ответ на вопрос из первого шага | Оценивают точность вместо влияния на процесс |
| Внедрение | Результат встроен в работу | Здесь останавливается большинство проектов |

## Почему подход не устарел

Технологии сменились, порядок остался. Больше того: с распространением готовых моделей первый шаг стал ещё важнее — соблазн начать с инструмента вместо задачи вырос многократно.

## Шесть шагов и что на каждом решается

| Шаг | Главный вопрос | Где чаще всего останавливаются |
| --- | --- | --- |
| Понимание задачи | Какое решение изменится от ответа | Ответ «хотим посмотреть на данные» |
| Понимание данных | Что у нас есть и насколько этому верить | Данные оказываются неполными |
| Подготовка | Как привести к пригодному виду | Занимает больше половины проекта |
| Моделирование | Какой подход даёт нужную точность | Самый короткий этап, вопреки ожиданиям |
| Оценка | Достаточно ли хорошо для решения | Оценивают точность, а не эффект |
| Внедрение | Как это попадёт в ежедневную работу | Проект умирает именно здесь |

## Что делает цикл рабочим

1. Первый шаг формулируется как решение, а не как вопрос: «кому из клиентов звонить первым», а не «какие клиенты интереснее».
2. Заранее определён порог полезности: с какой точности модель начинает приносить больше, чем текущий способ.
3. Возврат назад считается нормой. Понимание данных почти всегда меняет постановку задачи.
4. Внедрение планируется на первом шаге, а не после успешной проверки.

## Где ломается

**Цикл проходят один раз.** Он итеративный: после оценки почти всегда возвращаются к данным или к постановке.

**Внедрение считают отдельным проектом.** Тогда до него не доходят: бюджет заканчивается на этапе оценки.

**Начинают с данных, а не с решения.** «У нас накопилось много данных, давайте что-нибудь найдём» — самый дорогой способ ничего не найти.

**Сравнивают не с тем.** Модель сравнивают с идеалом, а надо — с тем, как решение принимается сейчас. Часто текущий способ хуже, чем кажется.

**Проверка удалась, работы не изменились.** Модель показала хороший результат на данных, но никто не поменял процесс, в котором она должна использоваться.

Перед стартом ответьте на один вопрос: кто и в какой момент рабочего дня будет смотреть на результат модели. Нет такого человека и момента — проект закончится презентацией.

## Частые вопросы

**Не устарел ли цикл**

Инструменты изменились, порядок нет. Он остаётся полезным именно потому, что описывает не технологию, а последовательность решений.

**Как применить к задачам продаж**

Прогноз вероятности сделки, приоритизация обращений, определение оттока. Во всех случаях главная сложность на первом и последнем шаге, а не в середине.

**Сколько занимает первый цикл**

От четырёх до восьми недель для узкой задачи при доступных данных. Если данных нет, срок определяется их сбором, а не моделированием.

## Связанное

- [AI/ML Lifecycle](https://kzsaleshub.com/framework/ai-ml-lifecycle/)
- [AI Data Lifecycle](https://kzsaleshub.com/framework/ai-data-lifecycle/)

Проекты на данных проваливаются на первом и последнем шаге. Середина, которой все боятся, обычно самая простая часть.

---
Источник: https://kzsaleshub.com/framework/crisp-dm/