数据挖掘与分析的基本流程可以归纳为以下几个方面：

1. 数据探索：通过检验数据集的数据质量、绘制图标、计算某些特征量等手段，对样本数据集的机构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法，甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题。
2. 数据预处理：在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗后接着进行或者同时进行数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。
3. 定义挖掘目的：清楚挖掘的目的是什么？想要达到的目的是什么？
4. 挖掘建模：经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。

以上就是数据挖掘与分析的基本流程，按照这个步骤来实施，可以保证数据分析挖掘工作的顺利进行。