数据挖掘过程涉及从数据收集到可视化的许多步骤，旨在从大量的数据集中提取有价值的信息。 如上所述，数据挖掘技术用于生成目标数据集描述和预测。 数据科学家通过对模式、关联和相关性的观察来描述数据。 他们还通过分类和回归方法对数据进行分类和聚类，并识别用例的异常值，如垃圾邮件检测。
数据挖掘通常包括四个主要步骤：设定目标、数据收集和准备、应用数据挖掘算法以及评估结果。
1. 设定业务目标：这可能是数据挖掘过程中最难的部分，很多组织在这一重要步骤上花费的时间太少。 数据科学家和业务利益相关方需要共同来定义业务问题，这有助于为给定的项目提供数据问题和参数。 分析师可能还需要进行额外的研究，以便适当地了解业务环境。
2. 数据准备：一旦确定了问题的范围，数据科学家就可以更容易地确定哪个数据集将有助于回答与业务相关的问题。 收集了相关数据后，他们会对数据进行清理，去除任何噪声，如重复值、缺失值和异常值。 根据数据集的不同，可以采取额外的步骤来减少维数，因为太多的特性会减慢任何后续的计算。 数据科学家将寻求保留最重要的预测因子，确保任意模型的最佳准确度。
3. 模型构建和模式挖掘：根据分析的类型，数据科学家可以调查任何有趣的数据关系，如序列模式、关联规则或相关性。 虽然高频模式有着更广泛的应用，但有时数据中的偏差可能更有趣，它突出了潜在欺诈的领域。
深度学习算法也可应用于根据可用数据对数据集进行分类或聚类。 如果标记了输入数据（即监督式学习），那么分类模型可以用于对数据进行分类，或者也可以应用回归模型来预测特定分配的可能性。 如果未标记数据集（即无监督学习），那么会将训练集中的单个数据点进行相互比较，找出潜在的相似性，并根据这些特征对它们进行聚类。
4. 结果评估和知识实施：数据汇总后，需要对结果进行评估和解释。 在最终确定结果时，它们应该是有效的、新颖的、有用的和可理解的。 当满足这一标准时，组织可以利用这一知识来实施新的战略，实现其预期目标。