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 土耳其 WhatsApp 号码数据 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。评估是一种数据 DT 引线 挖掘过程，可用于通过评估数据挖掘过程数据结果的有用性和可靠性并估计其执行情况来评估数据。 参考： KDD数据挖掘过程 2021 年 9 月 30 日 热门文章 数据挖掘是识别各种类型数据的活动。从数据库中存储的大量数据中，识别数据，寻找可能的模式或其他被认为有可能产生可供拥有数据库的组织或公司使用的东西的东西。数据挖掘本身有多种方法可以使用，即KDD、CRISP-DM、SEMMA等。每个流程都有不同的方法来搜索组织数据库中的重要信息。
