数据挖掘流程一般包含以下六个步骤：

问题定义：在开始数据挖掘之前，首先需要清晰地定义出待解决的问题，明确挖掘的目标。

数据准备：包括数据的选择、清洗、预处理等步骤。数据的选择是指从原始数据中选取与挖掘目标相关的数据；数据的清洗是指去除重复、错误或无效的数据；数据的预处理则包括数据变换、特征提取等操作，以便于后续的数据挖掘。

数据探索：在这一步中，需要对数据进行初步的探索和分析，包括数据的分布、异常值检测、变量间的相关性分析等，以初步了解数据的结构和特点。

建立模型：根据问题的定义和数据的特性，选择合适的算法或方法，建立数据挖掘模型。这一步是数据挖掘的核心，需要运用统计学、机器学习、深度学习等领域的知识和技术。

模型评估：在模型建立完成后，需要对模型进行评估，以验证模型的准确性和有效性。评估的方法可以包括交叉验证、准确率、召回率等指标的计算。

部署和应用：如果模型评估结果满意，那么就可以将模型部署到实际应用中，对新的数据进行预测和分析。同时，也需要对模型进行持续的监控和更新，以适应数据的变化和新的需求。

以上就是数据挖掘的一般流程，每一步都至关重要，它们共同构成了一个完整的数据挖掘过程。