数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有价值的信息的过程。它是一种多领域交叉的技术，包括统计学、计算机科学、机器学习、人工智能等领域的知识和技术。数据挖掘可以用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等多个领域。

数据采集：收集并整理需要挖掘的数据，包括结构化数据和非结构化数据。

数据预处理：对数据进行清洗、去噪、缺失值处理、异常值处理、数据变换等操作，以便于后续的挖掘分析。

特征选择：从数据中选择最具有代表性的特征，以便于建立更有效的模型。

模型建立：根据挖掘目标选择合适的算法，建立数据挖掘模型。

模型评价：对建立的模型进行评价，以确定其准确性和可靠性。

模型优化：对模型进行优化，以提高其预测精度和泛化能力。

模型应用：将优化后的模型应用到实际场景中，进行预测、分类、聚类等操作。

数字挖掘的流程并非一成不变，具体的流程会根据不同的应用场景和数据特点而有所不同。