数据挖掘是一种从大量数据中发现有用信息的过程。它是一个多学科的领域，需要统计学、机器学习、数据库技术等多种技术的支持。
以下是进行数据挖掘的一般步骤：
确定问题和目标：确定需要解决的问题和挖掘的目标。
收集数据：收集与问题相关的数据，并进行预处理和清洗，如去除重复值、缺失值、异常值等。
探索性数据分析（EDA）：对数据进行可视化和统计分析，以了解数据的特征、分布和相关性。
特征工程：根据目标选择合适的特征，并进行特征提取、转换和选择，以提高模型的性能和准确度。
建模：选择合适的模型，如分类、聚类、回归等，利用训练数据对模型进行训练。
测试和验证：使用测试数据对模型进行验证和评估，以确定模型的性能和泛化能力。
应用和部署：将模型应用到实际问题中，并进行部署和维护。
数据挖掘中的重要关键词包括：数据收集、数据预处理、数据探索、特征工程、建模、测试和验证、应用和部署等。