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．