1、理解商业数据：只要是效力于企业，所有的工作都是为了商业化，因此一定要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上再对数据挖掘的目的进行定义。
2、数据的理解：理解数据的定义，至少当你和人讲起的时候，你们讲的是同一个东西。然后对数据进行描述以及质量的验证。
3、数据准备：收集数据、数据的清洗及特征处理都在这一步完成。
4、模型的建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以达到更好的效果。
5、模型的评估：对模型进行评价和打分，并检查模型的每个步骤，确认模型实现了商业目标。
6、上线发布：从数据中提炼出结论和知识，转化成一中用户可以使用的方式，可以是一份报告、也可以是一个比较复杂的重复挖掘的脚本，作为之后日常工作的一部分。
关于大数据挖掘流程有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。