數據挖掘過程:
定義問題:明確定義業務問題，確定數據挖掘的目的。
數據準備:數據準備包括:選擇數據——從大型數據庫和數據倉庫目標中提取數據挖掘的目標數據集；數據預處理——數據再處理，包括檢查數據的完整性和壹致性、去噪、填充缺失字段、刪除無效數據等。
數據挖掘:根據數據函數的類型和數據的特點，選擇相應的算法，對凈化轉換後的數據集進行數據挖掘。
結果分析:對數據挖掘的結果進行解釋和評價，並轉化為最終能被用戶理解的知識。