数据挖掘的过程分成以下 6 个步骤：
1. 商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。
2. 数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。
3. 数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。
4. 模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。
5. 模型评估：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的商业目标。
6. 上线发布：模型的作用是从数据中找到金矿，也就是我们所说的“知识”，获得的知识需要转化成用户可以使用的方式，呈现的形式可以是一份报告，也可以是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。数据挖掘结果如果是日常运营的一部分，那么后续的监控和维护就会变得重要。
数据挖掘的十大算法
l 分类算法：C4.5（决策树），朴素贝叶斯（Naive Bayes 判断未知物体的分类），SVM（ Support Vector Machine 支持向量机），KNN（K-Nearest Neighbor K 最近邻算法：就是每个样本都可以用它最接近的 K 个邻居来代表。如果一个样本，它的 K 个最接近的邻居都属于分类A，那么这个样本也属于分类 A。），Adaboost（构建分类器的提升算法），CART（ Classification and Regression Trees 分类和回归树：一个决策树学习方法）。
l 聚类算法：K-Means（聚类算法），EM（最大期望算法）
l 关联分析：Apriori（挖掘关联规则（association rules）的算法）
l 连接分析：PageRank（引用得越多，权重越高）
