從資料本身來考慮，通常資料探勘需要有資訊收集、資料整合、資料規約、資料清理、資料變換、資料探勘實施過程、模式評估和知識表示等 8 個步驟。
（1）資訊收集：根據確定的資料分析物件抽象出在資料分析中所需要的特徵資訊，然後選擇合適的資訊收集方法，將收集到的資訊存入資料庫。對於海量資料，選擇乙個合適的資料儲存和管理的資料倉儲是至關重要的。
（3）資料規約：執行多數的資料探勘演算法即使在少量資料上也需要很長的時間，而做商
業運營資料探勘時往往資料量非常大。資料規約技術可以用來得到資料集的規約表示，它小得多，但仍然接近於保持原資料的完整性，並且規約後執行資料探勘結果與規約前執行結果相同或幾乎相同。
（4）資料清理：在資料庫中的資料有一些是不完整的（有些感興趣的屬性缺少屬性值），含雜訊的（包含錯誤的屬性值），並且是不一致的（同樣的資訊不同的表示方式），因此需要進行資料清理，將完整、正確、一致的資料資訊存入資料倉儲中。不然，挖掘的結果會差強人意。
（5）資料變換：通過平滑聚集，資料概化，規範化等方式將資料轉換成適用於資料探勘的形式。對於有些實數型資料,通過概念分層和資料的離散化來轉換資料也是重要的。
（6）資料探勘過程：根據資料倉儲中的資料資訊，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集、甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理資訊，得出有用的分析資訊。
（7）模式評估：從商業角度，由行業專家來驗證資料探勘結果的正確性。
（8）知識表示：將資料探勘所得到的分析資訊以視覺化的方式呈現給使用者，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應用程式使用。
資料探勘過程是乙個反覆迴圈的過程，每乙個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。不是每件資料探勘的工作都需要這裡列出的每一步，例如在某個工作中不存在多個資料來源的時候，步驟（2）資料整合的步驟便可以省略。步驟（3）資料規約（4）資料清理（5）資料變換又合稱資料預處理。在資料探勘中，至少60%的費用可能要花在步驟（1）資訊收集階段，而至少 60%以上的精力和時間是花在資料預處理過程上。
資料探勘的一般過程
1.資料集選取或構造 根據任務的目的，選擇資料集。或者從實際中構造自己需要的資料。2.資料預處理 確定資料集後，就開始對資料進行預處理使得資料能夠為我們所用了。資料預處理提高資料質量 準確性 完整性和一致性，包括資料清理 資料整合 資料規約和資料變換方法。1 資料清理 忽略元祖 人工填寫缺失值 使用...
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