Proses data mining adalah alat untuk mengungkap pola yang signifikan secara statistik dalam sejumlah besar data. Biasanya melibatkan lima langkah utama, yang meliputi persiapan, eksplorasi data, pembuatan model, penerapan, dan peninjauan. Setiap langkah dalam proses melibatkan serangkaian teknik yang berbeda, tetapi sebagian besar menggunakan beberapa bentuk analisis statistik.
Sebelum proses data mining dapat dimulai, para peneliti biasanya menetapkan tujuan penelitian. Langkah persiapan ini biasanya menentukan jenis data apa yang perlu dipelajari, teknik data mining apa yang harus digunakan, dan seperti apa bentuk hasilnya. Langkah awal dalam proses ini mungkin penting untuk mengumpulkan informasi yang berguna.
Langkah selanjutnya dalam proses data mining adalah eksplorasi. Langkah ini biasanya melibatkan pengumpulan data yang diperlukan dari gudang informasi atau entitas koleksi. Kemudian, pakar pertambangan biasanya menyiapkan kumpulan data mentah untuk dianalisis. Langkah ini biasanya terdiri dari mengumpulkan, membersihkan, mengatur, dan memeriksa semua data untuk kesalahan.
Data yang disiapkan ini biasanya kemudian memasuki langkah ketiga dalam proses data mining, pembuatan model. Untuk mencapai hal ini, peneliti biasanya mengambil sampel uji kecil data dan menerapkan berbagai teknik data mining untuk mereka. Langkah pemodelan sering digunakan untuk menentukan metode analisis statistik terbaik yang diperlukan untuk mencapai hasil yang diinginkan.
Ada empat teknik utama yang dapat diterapkan dalam proses data mining. Yang pertama adalah klasifikasi, yang mengatur data ke dalam kelompok atau kategori yang telah ditentukan. Dalam teknik kedua, yang disebut pengelompokan, peneliti mengizinkan komputer untuk mengatur data ke dalam kelompok, seperti yang dipilihnya. Teknik data mining ketiga mencari hubungan antar variabel. Yang keempat biasanya mencari pola berurutan dalam data yang dapat digunakan untuk memprediksi tren masa depan.
Langkah terakhir dalam proses data mining adalah penyebaran. Untuk melakukan ini, teknik yang dipilih dalam model diterapkan pada kumpulan data yang lebih besar, dan hasilnya dianalisis. Laporan yang berasal dari langkah ini biasanya menunjukkan pola yang ditemukan di seluruh proses, termasuk klasifikasi, cluster, asosiasi, atau pola berurutan yang ada dalam kumpulan data.
Tinjauan sering kali merupakan langkah terakhir yang penting. Fase dalam proses ini biasanya melibatkan pengulangan model penambangan dengan kumpulan data baru untuk memastikan bahwa kumpulan utama mewakili seluruh populasi data. Hasilnya tidak dapat memprediksi tren dalam populasi yang lebih besar jika sampel data tidak secara akurat mewakilinya.