SEMMA
एस. ई. एम. एम. ए. एक संक्षिप्त नाम है जिसका अर्थ है नमूना, अन्वेषण, संशोधन, मॉडल और मूल्यांकन। यह एस. ए. एस. संस्थान द्वारा विकसित क्रमिक चरणों की एक सूची है, जो सांख्यिकी और व्यावसायिक खुफिया सॉफ्टवेयर के सबसे बड़े उत्पादकों में से एक है। यह डेटा माइनिंग अनुप्रयोगों के कार्यान्वयन का मार्गदर्शन करता है। हालांकि SEMMA को अक्सर एक सामान्य डेटा माइनिंग पद्धति माना जाता है, SAS का दावा है कि यह "डेटा माइनिंग के मुख्य कार्यों को पूरा करने के लिए" उनके उत्पादों में से एक, SAS एंटरप्राइज माइनर "के कार्यात्मक उपकरण सेट का एक तार्किक संगठन है। पृष्ठभूमि डेटा माइनिंग के विस्तार के क्षेत्र में, डेटा माइनिंग की विविध और पुनरावृत्त प्रक्रिया के लिए एक मानक पद्धति या सर्वोत्तम प्रथाओं की एक सरल सूची का आह्वान किया गया है जिसे उपयोगकर्ता उद्योग की परवाह किए बिना अपनी डेटा माइनिंग परियोजनाओं पर लागू कर सकते हैं। जबकि क्रॉस इंडस्ट्री स्टैंडर्ड प्रोसेस फॉर डेटा माइनिंग या सी. आर. आई. एस. पी.-डी. एम., सूचना प्रौद्योगिकी पहल में अनुसंधान पर यूरोपीय रणनीतिक कार्यक्रम द्वारा स्थापित, एक तटस्थ कार्यप्रणाली बनाने के उद्देश्य से, एस. ए. एस. ने अपने डेटा माइनिंग टूल में अनुसरण करने के लिए एक पैटर्न भी पेश किया। एस. ई. एम. ए. के चरण एस. ई. एम. ए. के चरण और संबंधित कार्य निम्नलिखित हैंः नमूना। प्रक्रिया डेटा नमूने के साथ शुरू होती है, उदाहरण के लिए, मॉडलिंग के लिए डेटा सेट का चयन। डेटा सेट इतना बड़ा होना चाहिए कि इसमें पुनः प्राप्त करने के लिए पर्याप्त जानकारी हो, फिर भी कुशलता से उपयोग करने के लिए पर्याप्त छोटा होना चाहिए। यह चरण डेटा विभाजन से भी संबंधित है। अन्वेषण करें। यह चरण डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की मदद से चर और असामान्यताओं के बीच प्रत्याशित और अप्रत्याशित संबंधों की खोज करके डेटा की समझ को शामिल करता है। संशोधित करें। संशोधित चरण में डेटा मॉडलिंग की तैयारी में चर को चुनने, बनाने और बदलने के तरीके शामिल हैं। मॉडल। मॉडल चरण में तैयार चर पर विभिन्न मॉडलिंग (डेटा माइनिंग) तकनीकों को लागू करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है ताकि मॉडल बनाए जा सकें जो संभवतः वांछित परिणाम प्रदान करते हैं। मूल्यांकन करें। अंतिम चरण मूल्यांकन है। मॉडलिंग परिणामों का मूल्यांकन बनाए गए मॉडल की विश्वसनीयता और उपयोगिता को दर्शाता है। आलोचना एस. ई. एम. एम. ए. मुख्य रूप से डेटा खनन परियोजनाओं के मॉडलिंग कार्यों पर ध्यान केंद्रित करता है, जिससे व्यावसायिक पहलुओं को छोड़ दिया जाता है (उदाहरण के लिए, सी. आर. आई. एस. पी.-डी. एम. और इसके व्यावसायिक समझ चरण के विपरीत)। इसके अतिरिक्त, SEMMA को SAS एंटरप्राइज माइनर सॉफ्टवेयर के उपयोगकर्ताओं की सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसलिए, इसे एंटरप्राइज माइनर के बाहर लागू करना अस्पष्ट हो सकता है। हालांकि, एस. ई. एम. एम. ए. के "सैंपलिंग" चरण को पूरा करने के लिए प्रभावी सैंपलिंग करने के लिए व्यावसायिक पहलुओं की गहरी समझ की आवश्यकता होगी। इसलिए, वास्तव में, नमूने को प्रभावी ढंग से पूरा करने के लिए एक व्यावसायिक समझ की आवश्यकता होगी। डेटा माइनिंग संदर्भों के लिए अनुप्रयुक्त डेटा माइनिंग के लिए क्रॉस उद्योग मानक प्रक्रिया भी देखें।