数据挖掘的主要流程包括以下步骤：

1. 定义问题：明确数据挖掘的目标和问题，确定需要挖掘的数据范围和类型。
2. 数据准备：包括数据收集、清洗、预处理和转换等操作，使得数据适合于挖掘。
3. 数据挖掘：根据挖掘的目标和数据类型，选择合适的挖掘算法，对数据进行挖掘。
4. 结果评估：对挖掘结果进行评估和解释，确定挖掘结果的可靠性和准确性。
5. 可视化展示：将挖掘结果以图表、图形等方式展示，以便于理解和分析。
6. 知识应用：将挖掘结果应用于实际业务中，提高业务效率和决策能力。

具体来说，数据准备阶段包括以下操作：

1. 数据收集：从不同的数据源收集数据，包括数据库、文件、网络等。
2. 数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据预处理：对数据进行转换和规范化，使得数据适合于挖掘算法。
4. 数据转换：将数据转换为适合于挖掘算法的形式，例如将数据划分为训练集和测试集。

在数据挖掘阶段，需要根据挖掘目标和数据类型选择合适的挖掘算法，例如分类、聚类、关联规则等。在结果评估阶段，需要对挖掘结果进行评估和解释，确定挖掘结果的可靠性和准确性。在可视化展示阶段，可以将挖掘结果以图表、图形等方式展示，以便于理解和分析。在知识应用阶段，将挖掘结果应用于实际业务中，提高业务效率和决策能力。

总之，数据挖掘的主要流程包括定义问题、数据准备、数据挖掘、结果评估、可视化展示和知识应用等步骤。在实践中，需要根据具体问题和数据类型选择合适的挖掘算法和工具，并对挖掘结果进行解释和评估，以便于将其应用于实际业务中。