数据挖掘方法论(SEMMA).docx

数据挖掘方法论(SEMMA) 数据挖掘方法论(SEMMA)是一种系统的数据挖掘方法论，涵盖数据挖掘的整个过程，包括数据取样、数据特征探索、模型的研发、知识的发现和模型评价等步骤。SEMMA方法论强调数据质量的重要性，认为数据质量是数据挖掘的基础，否则可能会导致错误的结果。 数据取样是数据挖掘的第一个步骤，它的目的是从企业大量数据中取出一个与问题相关的样本数据子集，而不是使用全部企业数据。通过数据取样的方式可以减少数据处理量，节省系统资源，并且可以通过数据的筛选，使想要的规律性更加凸现出来。在数据取样时，需要注意数据的质量问题，检查数据的完整性和有效性，以免由于数据质量问题导致错误的结果。 数据特征探索是数据挖掘的第二个步骤，它的目的是了解数据的基本特征，包括数据的分布、相关性、趋势等。数据特征探索可以通过可视化的方式来进行，SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRAVIEW等工具可以提供强有力的支持。数据特征探索的目的是了解数据的特征，并了解数据之间的相关性，以便更好地理解数据。 模型的研发是数据挖掘的第三个步骤，它的目的是建立模型，发现知识，并了解数据之间的关系。模型的研发需要有耐心，反复的试探和观察，并且需要结合专业技术知识和领域知识。模型的研发可以使用SAS等工具来进行，它可以提供强有力的支持，快速的反应和可视化的结果。 问题明确化、数据调整和技术选择是数据挖掘的第四个步骤，它的目的是对问题进行明确化，了解问题的具体要求，并且选择适合的技术和方法来解决问题。问题明确化是数据挖掘的关键步骤，因为只有明确的问题，才能进行有效的数据挖掘操作。 SEMMA方法论强调数据质量的重要性，认为数据质量是数据挖掘的基础，并且提供了一系列的步骤来进行数据挖掘，包括数据取样、数据特征探索、模型的研发、知识的发现和模型评价等。SEMMA方法论可以帮助企业更好地进行数据挖掘，发现新的知识和规律性，并且提高企业的技术和经济效益。