Post by account_disabled on Nov 27, 2023 5:00:58 GMT
数据挖掘是从大数据中挖掘或收集重要信息的过程。数据挖掘过程经常使用 统计方法、数学，甚至利用 人工智能技术。数据挖掘在进行数据收集过程中有两个功能，第一个是描述性的，这是一个可以用来理解正在寻找的数据的过程，以便可以找出数据的行为并可以从中找出答案数据的特征，以便您可以在数据中找到某些隐藏的模式。其次，预测是一个过程，用于找出如何在数据中找到某些模式，以便可以从数据中的各种变量中得知它，并且获得的模式可以用于预测尚未知道值的其他变量或尚未发现的数据类型。数据挖掘还有其他功能，即表征、判别、关联、分类、聚类、异常值和趋势分析。
现了这种方法，可用于使用户更轻松地 行业电邮清单 预测涉及执行数据挖掘项目过程的变量。SEMMA 数据挖掘流程可以轻松使用，并轻松了解维护数据挖掘项目所涉及的流程。SEMMA数据挖掘过程有5个过程阶段，分别是Sample、Explore、Modify、Model和Assess，每个阶段在数据挖掘过程中都有自己的作用，并在数据挖掘过程中各有好处。以下是 SEMMA 数据挖掘过程的各个阶段的说明：
SEMMA 数据挖掘过程的第一个阶段是样本。样本是一种数据挖掘过程，可以用来收集样本，用于搜索足够大的数据，可以形成重要且显着的信息，但数据可以被快速操纵。该样本阶段是可选的，因此执行数据挖掘过程不需要执行样本来处理数据。
SEMMA 数据挖掘过程的第二阶段是探索。探索是一个数据挖掘过程，可用于搜索数据集并提供与意外趋势和异常相关的信息，这些信息可用于获得理解和想法。如果视觉探索没有揭示出清晰的趋势，您可以通过因子分析、对应分析和聚类等统计技术来探索数据，以获得清晰的数据。
SEMMA 数据挖掘过程的第三个阶段是修改。修改是一个数据挖掘过程，可用于修改数据和更改变量以集中模型选择过程。要选择模型，必须操纵数据模型以包含重要客户分组和子组等信息，或引入新变量。
SEMMA 数据挖掘过程的第四个阶段是模型。模型是一种数据挖掘过程，可用于通过提供软件自动搜索预测所需可靠结果的数据组合来对数据进行建模。组合数据可用于预测所需结果。
SEMMA 数据挖掘过程的第五阶段是评估。