A fase de modelagem precede cronologicamente a fase de entendimento de dados, uma vez que a escolha prévia do algoritmo de aprendizado de máquina é o que define quais fontes de dados deverão ser coletadas.

A etapa de avaliação (evaluation) restringe-se à mensuração de métricas estatísticas e de performance técnica do modelo (como acurácia ou erro), sendo o marco final de encerramento do projeto, sem possibilidade de retorno às fases anteriores. 

O fluxo do CRISP-DM é estritamente linear, assegurando que eventuais inconsistências na fase de entendimento de dados (data understanding) sejam mitigadas por meio de ajustes automáticos durante a implantação (deployment).

A fase de entendimento do negócio (business understanding) deve ser encerrada de forma definitiva e imutável antes do início da exploração de dados, a fim de garantir a integridade do escopo do projeto.

A fase de preparação de dados (data preparation) é, frequentemente, a que consome maior esforço cronológico no ciclo e mantém uma relação de interdependência cíclica com a fase de modelagem (modeling), visto que os requisitos específicos de um algoritmo podem demandar novas transformações ou seleções de atributos.