Data Mining может состоять из двух [8] или трех стадий [9]:
Стадия 1. Выявление закономерностей (свободный поиск).
Стадия 2. Использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогностическое моделирование).
В дополнение к этим стадиям иногда вводят стадию валидации [10], следующую за стадией свободного поиска. Цель валидации - проверка достоверности найденных закономерностей. Однако, мы будем считать валидацию частью первой стадии, поскольку в реализации многих методов, в частности, нейронных сетей и деревьев решений, предусмотрено деление общего множества данных на обучающее и проверочное, и последнее позволяет проверять достоверность полученных результатов.
Стадия 3. Анализ исключений - стадия предназначена для выявления и объяснения аномалий, найденных в закономерностях.
Итак, процесс Data Mining может быть представлен рядом таких последовательных стадий [11]:
СВОБОДНЫЙ ПОИСК (в том числе ВАЛИДАЦИЯ) -> -> ПРОГНОСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ -> -> АНАЛИЗ ИСКЛЮЧЕНИЙ
