大家都知道数据挖掘重要性，但是光知道数据挖掘重要性还不够，还要知道怎么数据挖掘，要知道怎么数据挖掘，就要数据挖掘流程，那今天跟大家分享一下数据挖掘流程。
(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。不然，挖掘的结果会差强人意。
(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。
(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。
以上就是数据挖掘流程，相信通过这样的一套数据挖掘流程，大家就能够知道怎么数据挖掘。在知道数据挖掘重要性的基础上，通过数据挖掘流程发挥出数据价值。
很显然在目前的信息时代，借助类似于FineBI的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是帆软BI软件——FineBI。
