开发的功能工具集，而不是广泛的数据挖掘工具。它专注于 SAS Enterprise Miner 软件，该软件可用作任何迭代信息挖掘系统的主要方面。简而言之，SEMMA 专注于数据挖掘的模型开发方面。SEMMA 周期中每个阶段的结果都可以进行评估，这将非常有用，因为模型开发人员可以为过去的结果和结果提出的新查询决定适当的演示。这样，它就可以返回探索阶段以获得对信息的任何额外细化。
参考SEMMA 数据挖掘流程 2021 年 9 月 30 日 热门文章 数据
挖掘是从大数据中挖掘或收集重要信息 泰国 WhatsApp 号码数据 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。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获知该模式，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。
数据挖掘还有其缩写了这种方法可用于使用户更轻松地
预测涉及执行数据挖掘项目 DT 引线 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。
