4.3数据挖掘技术流程
从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。
(1) 信息收集:根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。
(2) 数据集成:把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。
(3) 数据规约:执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。
(4) 数据清理:在数据库中的数据有一些是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值)，含噪声的(包含错误的属性值)，并且是不一致的(同样的信息不同的表示方式)，因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。
(5) 数据变换:通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。
(6) 数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。
(7) 模式评估:从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。
(8) 知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。
数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤(2)数据集成的步骤便可以省略。
步骤(3)数据规约(4)数据清理(5)数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤(1)信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理