數據挖掘通過理解數據和數據的來源，獲取相關知識與技術，整合與檢查數據，去除錯誤或不一致的數據，建立模型和假設，實際數據挖掘工作，測試和驗證挖掘結果，解釋和應用等步驟來挖掘完整。
數據挖掘的步驟會隨不同領域的應用而有所變化，每一種數據挖掘技術也會有各自的特性和使用步驟，針對不同問題和需求所制定的數據挖掘過程也會存在差異。此外，數據的完整程度、專業人員支持的程度等都會對建立數據挖掘過程有所影響。這些因素造成了數據挖掘在各不同領域中的運用、規劃，以及流程的差異性，即使同一產業，也會因爲分析技術和專業知識的涉入程度不同而不同，因此對於數據挖掘過程的系統化、標準化就顯得格外重要。如此一來，不僅可以較容易地跨領域應用，也可以結合不同的專業知識，發揮數據挖掘的真正精神。
