数据挖掘是从海量数据中提取规律并转化为可用结论的分析流程，核心步骤包括定义业务问题、建立数据挖掘库、确定分析内容、准备数据以及模型实施与评价五个环节，解决的是业务目标模糊、数据质量参差与分析结论无法落地的问题，并不解决业务场景本身不成立与数据来源合规性的问题。
数据挖掘的过程主要包括：定义业务问题、建立数据挖掘库、确定分析的内容、准备数据、模型评价与实施。
（1）定义业务问题
对业务问题和数据挖掘的目标进行明确的定义，例如从整体上分析市场的结构和发展的趋势，或者从微观的角度分析客源的结构。在这个阶段需要明确业务范围，从而制定数据挖掘的计划。
（2）建立数据挖掘库
主要过程包括：对数据的搜集，确定需要挖掘的数据源。选择用于挖掘的数据，对数据的质量进行评估，确定数据的哪些属性会影响模型的质量。
（3）确定分析的内容
以零售行业为例，分析的内容可以包括：产品分析、价格分析、购买频率、促销分析等。根据分析结果可以确定企业的主销产品、价格带、复购率、促销效果等。
（4）准备数据
准备数据的主要过程包括：选择最优的预测变量，如果数据量较大，可以进行数据抽样，也可以在原始数据中衍生新的变量作为预测变量。
（5）模型实施与评价
依据现有数据源的匹配程度，选择并确定合适的数据模型，在通过模型的分析结果为决策人员提供依据的同时，需要根据结果反馈不断优化完善模型。
