1. 数据清理 （消除噪声和不一致数据）
2. 数据集成 （多种数据源可以组合在一起）
3. 数据选择 （从数据库中提取与分析任务相关的数据）
4. 数据变换 （数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）
5. 数据挖掘 （基本步骤，使用智能方法提取数据模式）
6. 模式评估 （根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式）
7. 知识表示 （使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）
步骤１～４是数据预处理的不同形式，为挖掘准备数据．数据挖掘步骤可能与用户或知识库交互．有趣的模式提供给用户，或作为新的知识存放在知识库中．注意，根据这种观点，数据挖掘只是整个过程中的一个步骤，尽管是最重要的步骤，因为它发现用来评估的隐藏的模式．
原文：http://www.cnblogs.com/yosg/p/4741774.html