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数据挖掘是一个循环的过程，通常包括如下四个过程：
挖掘对象的確定：数据挖掘的前提是要确定要实现的终极目标，因此我们要事先熟悉各项业务问题。这是由于对于研究过程中出现的问题尽管有一定的预防性，但是在实施的工作中还要一些不可避免性，所以要求我们进行数据挖掘要首先确定业务目的，否则不会成功的。
准备挖掘数据：该阶段主要完成数据的各种处理，如选择、预处理、矫正以及转换等。
进行数据挖掘：在完成前面的工作后，挖掘之前还要先对所获得的数据进行转换处理。通常情况下，挖掘算法的完善则需要人为去操作，除此之外，系统将自动地完成其余的一切工作。解释并评估结果：依据数据挖掘操作来制定使用的分析方法，通常情况下会使用可视化技术；再将分析所到的知识汇总到业务信息体系中的组织结构下，以便于反映业务运作规律的变化。
一、数据挖掘在超市管理中的应用方面
（一）营销策略的分析
首先，从超市营销的角度分析，我们来确定超市的营销策略范围，要调查了解超市周边的环境特点，再通过获得到的顾客信息来分析其商品的需求特点，进而制定出此处超市具有针对性的营销策略。
其次，每一家超市的周边环境及人口分配的特点都是不一样的，这就决定了他们各自对超市里的商品的需求也是不一样的，甚至差异很大，根据这个特点，超市便可根据自身所处环境的特殊点，制定出适合超市本身的营销策略，从而提高超市自身的竞争力，达到获得更多收益的目的。
（二）商品库存分析
如果商品库存中的商品留存过多，势必会造成企业资金的浪费，影响企业利润；反之，库存中的商品留存如果过少，就不能满足全部的顾客需要，则可能会间接的影响企业信誉。因此，库存管理的关键就是对于库存量的把握，而对库存商品的有效需求预测就变得尤为重要。
（三）商品采购分析
超市在商品采购工作前，需要分析出哪些商品是热销的商品，并且尽可能的加大采购量，重新安排商品货架，使得更多的商品被购买，这样可以加快企业资金流动，也就会使得企业盈利更大。
（四）客户关系分析
从超市的经营来看，可以用 80：20 理论分析，即客户群的 20%忠诚客户购买金额往往占据了企业销售额的 80%。显而易见，这些20%忠诚客户是企业和超市利润的主要来源。因此，对于企业来说，它们有必要对客户群体进行划分，这样有利于企业了解主要客户群体状况、主要客户群体对企业销售服务的需求状况，以及不同客户群体为企业所带来的利润状况。
二、数据挖掘在超市营销策略分析的应用
企业在制定营销策略时，势必要进行市场营销策略分析，企业从不同的角度，对不同的方面进行分析，就可以更加合理科学的制定出符合企业自身营销需求的营销策略。在超市营销策略的价值分析中，我们也要时刻关注关心产品销量和利润的增长量和增长率，这些指标是建立超市营销策略数据模型的重要组成部分之一，有助于企业把握住时机并根据客户的需求，制定有效的营销策略，以此来实现利润的最大化。
（一）选定挖掘模型
数据挖掘对象一旦确定以后，还需获取与之数据模型相关的数据信息，同时也要确定影响数据挖掘模型的各种因素以及预期要达到的目标，借助于评价目标变量反映出数据挖掘结果。
我们可以根据客户之间所存在的特征的差异性来确定客户划分的类别。对于不同类别的客户，在已获得他们对不同促销策略的态度的情况下，我们就能够借助于分类模型来预测某一客户对某一营销策略的态度。 聚类分析和细分挖掘的核心是实现对象的拆分或分解，在聚类内部的个体具有较高的相似度，而聚类端点则具有较低的相似度。在确定了数据挖掘模型后，就要确定挖掘模型的分析目标和挖掘成功的评价值。利用这些评价值可以说明数据挖掘是否成功。
（二）建立数据挖掘库
在选定了企业数据挖掘模型之后，还需要建立数据挖掘库，为建立数据挖掘模型做好充分的数据准备。并且这一过程主要包括以下几个步骤：选择数据、转换数据、检验数据、准备合适的数据、确定目标变量初始值和变量格式。
1.选择数据：选择数据就是首先要客户分类模型映射到业务系统中的原始表和字段上，其中分类时是根据客户的不同特征分成将所识别出的业务问题；其次利用各种工具对所识别出的数据集信息进行评估分析，最后确定最终采用哪些数据进行建立数据库。
2.转换数据：选择确定了挖掘数据后，需要将这些数据进行提取，然后再复制到数据挖掘库中，并且扩展数据中所包含的信息量，这就是转换数据的步骤，它的作用就是消除数据中的偏差。
3.检验数据：为了使得没有将错误和偏差的数据引入到挖掘数据库中，保证挖掘数据的正确性，检验数据的步骤是不可或缺的，这就确保了数据挖掘的质量。
4.准备合适的数据：在进行数据挖掘工作时，如果选择数据量过少，将不能准确反映模型情况；反之，选择数据量过大，将会消耗过多的系统资源和时间。所以为了适应数据挖掘的需要，需要准备合适的数据。
5.确定目标变量初始值和变量格式：为了数据挖掘模型准备训练数据集和验证数据集，必须设定初始值，而这种初始值的设定必须要谨慎，因为它将会影响到模型的精确程度；同时为了确保数据挖掘表和挖掘模型能够与数据挖掘基本要求相吻合，我们还需确定数据挖掘变量的格式，一般取两种情况，取值为 1和0为标变量。
三、数据挖掘模型的应用
因为在数据挖掘时涉及到多个目标变量，所以需要注意这些目标变量间的相互关系。需要先对一部分目标变量进行分析，然后再去分析另外一部分目标变量。比如说，营销策略的评价指标主要包括商品销量的增长率和生产成本的降低率，对于这一目标变量，在挖掘过程中，我们就必须事先对这两个变量进行分析，然后再对营销策略这一目标变量分析。完成了数据挖掘以后，需要将所获得的数据存储到多维数据集中，以便于用户使用数据展现工具查看这些挖掘到的数据，了解隐含在挖掘数据内的有助于决策的信息。
挖掘对象的確定：数据挖掘的前提是要确定要实现的终极目标，因此我们要事先熟悉各项业务问题。这是由于对于研究过程中出现的问题尽管有一定的预防性，但是在实施的工作中还要一些不可避免性，所以要求我们进行数据挖掘要首先确定业务目的，否则不会成功的。
准备挖掘数据：该阶段主要完成数据的各种处理，如选择、预处理、矫正以及转换等。
进行数据挖掘：在完成前面的工作后，挖掘之前还要先对所获得的数据进行转换处理。通常情况下，挖掘算法的完善则需要人为去操作，除此之外，系统将自动地完成其余的一切工作。解释并评估结果：依据数据挖掘操作来制定使用的分析方法，通常情况下会使用可视化技术；再将分析所到的知识汇总到业务信息体系中的组织结构下，以便于反映业务运作规律的变化。
一、数据挖掘在超市管理中的应用方面
（一）营销策略的分析
首先，从超市营销的角度分析，我们来确定超市的营销策略范围，要调查了解超市周边的环境特点，再通过获得到的顾客信息来分析其商品的需求特点，进而制定出此处超市具有针对性的营销策略。
其次，每一家超市的周边环境及人口分配的特点都是不一样的，这就决定了他们各自对超市里的商品的需求也是不一样的，甚至差异很大，根据这个特点，超市便可根据自身所处环境的特殊点，制定出适合超市本身的营销策略，从而提高超市自身的竞争力，达到获得更多收益的目的。
（二）商品库存分析
如果商品库存中的商品留存过多，势必会造成企业资金的浪费，影响企业利润；反之，库存中的商品留存如果过少，就不能满足全部的顾客需要，则可能会间接的影响企业信誉。因此，库存管理的关键就是对于库存量的把握，而对库存商品的有效需求预测就变得尤为重要。
（三）商品采购分析
超市在商品采购工作前，需要分析出哪些商品是热销的商品，并且尽可能的加大采购量，重新安排商品货架，使得更多的商品被购买，这样可以加快企业资金流动，也就会使得企业盈利更大。
（四）客户关系分析
从超市的经营来看，可以用 80：20 理论分析，即客户群的 20%忠诚客户购买金额往往占据了企业销售额的 80%。显而易见，这些20%忠诚客户是企业和超市利润的主要来源。因此，对于企业来说，它们有必要对客户群体进行划分，这样有利于企业了解主要客户群体状况、主要客户群体对企业销售服务的需求状况，以及不同客户群体为企业所带来的利润状况。
二、数据挖掘在超市营销策略分析的应用
企业在制定营销策略时，势必要进行市场营销策略分析，企业从不同的角度，对不同的方面进行分析，就可以更加合理科学的制定出符合企业自身营销需求的营销策略。在超市营销策略的价值分析中，我们也要时刻关注关心产品销量和利润的增长量和增长率，这些指标是建立超市营销策略数据模型的重要组成部分之一，有助于企业把握住时机并根据客户的需求，制定有效的营销策略，以此来实现利润的最大化。
（一）选定挖掘模型
数据挖掘对象一旦确定以后，还需获取与之数据模型相关的数据信息，同时也要确定影响数据挖掘模型的各种因素以及预期要达到的目标，借助于评价目标变量反映出数据挖掘结果。
我们可以根据客户之间所存在的特征的差异性来确定客户划分的类别。对于不同类别的客户，在已获得他们对不同促销策略的态度的情况下，我们就能够借助于分类模型来预测某一客户对某一营销策略的态度。 聚类分析和细分挖掘的核心是实现对象的拆分或分解，在聚类内部的个体具有较高的相似度，而聚类端点则具有较低的相似度。在确定了数据挖掘模型后，就要确定挖掘模型的分析目标和挖掘成功的评价值。利用这些评价值可以说明数据挖掘是否成功。
（二）建立数据挖掘库
在选定了企业数据挖掘模型之后，还需要建立数据挖掘库，为建立数据挖掘模型做好充分的数据准备。并且这一过程主要包括以下几个步骤：选择数据、转换数据、检验数据、准备合适的数据、确定目标变量初始值和变量格式。
1.选择数据：选择数据就是首先要客户分类模型映射到业务系统中的原始表和字段上，其中分类时是根据客户的不同特征分成将所识别出的业务问题；其次利用各种工具对所识别出的数据集信息进行评估分析，最后确定最终采用哪些数据进行建立数据库。
2.转换数据：选择确定了挖掘数据后，需要将这些数据进行提取，然后再复制到数据挖掘库中，并且扩展数据中所包含的信息量，这就是转换数据的步骤，它的作用就是消除数据中的偏差。
3.检验数据：为了使得没有将错误和偏差的数据引入到挖掘数据库中，保证挖掘数据的正确性，检验数据的步骤是不可或缺的，这就确保了数据挖掘的质量。
4.准备合适的数据：在进行数据挖掘工作时，如果选择数据量过少，将不能准确反映模型情况；反之，选择数据量过大，将会消耗过多的系统资源和时间。所以为了适应数据挖掘的需要，需要准备合适的数据。
5.确定目标变量初始值和变量格式：为了数据挖掘模型准备训练数据集和验证数据集，必须设定初始值，而这种初始值的设定必须要谨慎，因为它将会影响到模型的精确程度；同时为了确保数据挖掘表和挖掘模型能够与数据挖掘基本要求相吻合，我们还需确定数据挖掘变量的格式，一般取两种情况，取值为 1和0为标变量。
三、数据挖掘模型的应用
因为在数据挖掘时涉及到多个目标变量，所以需要注意这些目标变量间的相互关系。需要先对一部分目标变量进行分析，然后再去分析另外一部分目标变量。比如说，营销策略的评价指标主要包括商品销量的增长率和生产成本的降低率，对于这一目标变量，在挖掘过程中，我们就必须事先对这两个变量进行分析，然后再对营销策略这一目标变量分析。完成了数据挖掘以后，需要将所获得的数据存储到多维数据集中，以便于用户使用数据展现工具查看这些挖掘到的数据，了解隐含在挖掘数据内的有助于决策的信息。