当前，数据挖掘技术已经逐渐被企业所重视，许多企业在开展数据挖掘活动时却无从下手，因此如何进行数据挖掘也变得非常重要。
首先，要明确数据挖掘的目标，确定哪些信息是希望从原始数据中挖掘出来的；其次，可以确定特定应用领域，并设计某一类模型（例如聚类、回归或分类），为数据挖掘提出明确的模型标准；再然后，以统计学、AI、模式识别、机器学习以及其他相关的技术方法进行数据挖掘，搜索出关键的有效信息；最后，完成确认模型，得出结论，提出建议和全面的分析结果。
当然，数据挖掘也可以采用信息抽取技术和规则挖掘技术，其核心思想是通过查找原始数据中的关联模式，发现潜在的关系，基于半结构化或者非结构化的数据来发现结构上未知的关系，使得人们能够解决复杂的知识表示问题，实现快速发现和抽取所需信息。
总之，正确进行数据挖掘，既要明确目标，又要精选适当技术，分析出有效信息，完成模型去确认，最终深入分析出数据挖掘的结论，从而实现企业的数据挖掘功效。
