กระบวนการขุดข้อมูลเป็นเครื่องมือสำหรับเปิดเผยรูปแบบที่มีนัยสำคัญทางสถิติในปริมาณข้อมูลจำนวนมาก โดยทั่วไปแล้วจะประกอบด้วยห้าขั้นตอนหลักซึ่งรวมถึงการเตรียมการสำรวจข้อมูลการสร้างแบบจำลองการปรับใช้และการตรวจสอบ แต่ละขั้นตอนในกระบวนการเกี่ยวข้องกับเทคนิคที่แตกต่างกัน แต่ส่วนใหญ่ใช้การวิเคราะห์ทางสถิติบางรูปแบบ
ก่อนที่จะเริ่มกระบวนการขุดข้อมูลผู้วิจัยมักจะกำหนดวัตถุประสงค์การวิจัย ขั้นตอนการเตรียมนี้มักจะกำหนดประเภทของข้อมูลที่จะต้องศึกษาเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ควรใช้และรูปแบบของผลลัพธ์ที่จะใช้ ขั้นตอนเริ่มต้นในกระบวนการนี้อาจมีความสำคัญต่อการรวบรวมข้อมูลที่เป็นประโยชน์
ขั้นตอนต่อไปในกระบวนการขุดข้อมูลคือการสำรวจ ขั้นตอนนี้มักเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่ต้องการจากคลังข้อมูลหรือเอนทิตีการรวบรวม จากนั้นผู้เชี่ยวชาญด้านการขุดจะเตรียมชุดข้อมูลดิบสำหรับการวิเคราะห์ ขั้นตอนนี้มักจะประกอบด้วยการรวบรวมการทำความสะอาดการจัดระเบียบและการตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดเพื่อหาข้อผิดพลาด
ข้อมูลที่เตรียมไว้นี้จะเข้าสู่ขั้นตอนที่สามในกระบวนการขุดข้อมูลสร้างแบบจำลอง เพื่อให้บรรลุตามนี้นักวิจัยมักจะทำการทดสอบตัวอย่างข้อมูลขนาดเล็กและนำเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลมาใช้กับพวกเขา ขั้นตอนการสร้างแบบจำลองมักใช้เพื่อกำหนดวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่ดีที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
มีสี่เทคนิคหลักที่สามารถนำไปใช้ในกระบวนการขุดข้อมูล สิ่งแรกคือการจำแนกซึ่งจัดเรียงข้อมูลเป็นกลุ่มหรือหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในเทคนิคที่สองเรียกว่าการจัดกลุ่มนักวิจัยอนุญาตให้คอมพิวเตอร์จัดระเบียบข้อมูลเป็นกลุ่มตามที่เลือก เทคนิค data mining ที่สามพยายามหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร โดยทั่วไปรูปแบบที่สี่จะค้นหารูปแบบต่อเนื่องในข้อมูลที่อาจใช้ในการทำนายแนวโน้มในอนาคต
ขั้นตอนสุดท้ายในกระบวนการขุดข้อมูลคือการปรับใช้ เมื่อต้องการทำเช่นนี้เทคนิคที่เลือกในแบบจำลองจะถูกนำไปใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้นและผลลัพธ์จะถูกวิเคราะห์ รายงานที่มาจากขั้นตอนนี้มักจะแสดงรูปแบบที่พบในกระบวนการทั้งหมดรวมถึงการจัดกลุ่มคลัสเตอร์การเชื่อมโยงหรือรูปแบบตามลำดับที่มีอยู่ในชุดข้อมูล
การทบทวนมักเป็นขั้นตอนสุดท้ายที่สำคัญ ขั้นตอนในกระบวนการนี้มักจะเกี่ยวข้องกับการทำซ้ำแบบจำลองการขุดด้วยชุดข้อมูลใหม่เพื่อให้แน่ใจว่าชุดหลักเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดของข้อมูล ผลลัพธ์ไม่สามารถคาดการณ์แนวโน้มในประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้นได้หากตัวอย่างข้อมูลไม่ได้เป็นตัวแทนของมันอย่างถูกต้อง
