数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的，有效的，可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。
数据挖掘环境示意图如图 3-13 所示。
数据挖掘的流程大致如下：
1．问题定义在开始数据挖掘之前，最先的也是最重要的要求就是熟悉背景知识，弄清用户的需求。缺少了背景知识，就不能明确定义要解决的问题，就不能为挖掘准备优质的数据，也很难正确地解释得到的结果。要想充分发挥数据挖掘的价值，必须对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。
2．建立数据挖掘库
要进行数据挖掘必须收集要挖掘的数据资源。一般建议把要挖掘的数据都收集到一个数据库中，而不是采用原有的数据库或数据仓库。这是因为大部分情况下需要修改要挖掘的数据，而且还会遇到采用外部数据的情况；另外，数据挖掘还要对数据进行各种纷繁复杂的统计分析，而数据仓库可能不支持这些数据结构。
3．分析数据
分析数据就是通常所进行的对数据深入调查的过程。从数据集中找出规律和趋势，用聚类分析区分类别，最终要达到的目的就是搞清楚多因素相互影响的、十分复杂的关系，发现因素之间的相关性。
4．调整数据
通过上述步骤的操作，对数据的状态和趋势有了进一步的了解，这时要尽可能对问题解决的要求能进一步明确化、进一步量化。针对问题的需求对数据进行增删，按照对整个数据挖掘过程的新认识组合或生成一个新的变量，以体现对状态的有效描述。
5．模型化
在问题进一步明确，数据结构和内容进一步调整的基础上，就可以建立形成知识的模型。这一步是数据挖掘的核心环节，一般运用神经网络、决策树、数理统计、时间序列分析等方法来建立模型。
6．评价和解释
上面得到的模式模型，有可能是没有实际意义或没有实用价值的，也有可能是其不能准确反映数据的真实意义，甚至在某些情况下是与事实相反的，因此需要评估，确定哪些是有效的、有用的模式。评估的一种办法是直接使用原先建立的挖掘数据库中的数据来进行检验，另一种办法是另找一批数据并对其进行检验，再一种办法是在实际运行的环境中取出新鲜数据进行检验。
数据挖掘过程的分步实现，不同的步骤需要不同专长的人员，他们大体可以分为三类。
（1）业务分析人员。要求精通业务，能够解释业务对象，并根据各业务对象确定出用于数据定义和挖掘算法的业务需求。
（2）数据分析人员。精通数据分析技术，并较熟练地掌握统计学，有能力把业务需求转化为数据挖掘的各步操作，并为每步操作选择合适的技术。
（3）数据管理人员。精通数据管理技术，并从数据库或数据仓库中收集数据。
由上可见，数据挖掘是一个多种专家合作的过程，也是一个在资金上和技术上高投入的过程。这一过程要反复进行，在反复过程中，不断地趋近事物的本质，不断地优选问题的解决方案。
