数据挖掘的过程可以大致分为以下几个步骤：

问题定义：明确所要解决的问题，清晰地定义出业务需求和目标。比如，想要提高电子商务网站的客户购买率，希望在客户购买行为中找出影响其购买决策的关键因素等。

数据收集：基于问题定义，收集相关的数据。比如从数据库，或者其他数据源获取数据。这个过程中，需要对数据进行初步筛选和清洗，以保障数据的有效性和准确性。

数据预处理：包括数据集成、规约、清理和变换等步骤。数据集成主要是把不同来源、格式的数据进行分类和整合；规约技术可以用来得到数据集的规约表示，如（数据值-数据平均值）/数据方差，以减小数据规模但保持数据的完整性；数据清理可以处理缺失值、错误、孤立点等问题，使数据更加完整、准确和一致；数据变换则将数据进行平滑聚集、数据概化、规范化等方式的转换，以适用于后续的数据挖掘。

特征提取或选择：从预处理后的数据中提取或者选择相关的特征，用于后续的数据挖掘和分析。特征提取多应用于计算机视觉和图像处理中，而特征选择则是剔除不相关和冗余的特征，防止过拟合，提高模型精确度。

建立模型：根据所选择的特征和数据，选择合适的数据挖掘工具和方法（如统计算法、机器学习算法等），构建并训练数据挖掘模型。

模型评估：用测试集对模型进行评估，检查模型的准确性和稳定性。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

结果解释和应用：对模型进行评估后，需要将模型的结果进行解释和应用。比如，如果模型预测的结果是某种商品可能会被购买，那么就需要将这些信息提供给销售部门，以帮助他们制定更加精准的销售策略。

以上就是数据挖掘的基本过程，需要注意的是，这个过程并不是一次性的，而是需要不断地迭代和优化。因为在实际应用中，可能需要根据业务需求的变化或者数据的变化来调整和优化数据挖掘的流程和模型。