Dalam menerapkan teknik data mining perlu dipahami terlebih dahulu tujuan yang akan dicapai dengan mengimplementasikannya. Sehingga hasil yang didapatkan akan sesuai dengan domain yang dibutuhkan.
Berikut adalah siklus hidup dari data mining sebagaimana yang terdapat pada buku yang di tulis oleh Witten, et al.
Pada gambar menerangkan tentang siklus hidup dari proyek data mining.
Pada fase “business understanding” akan dilakukan analisa tujuan dan persyaratan bisnis untuk dapat memutuskan apakah data mining bisa diterapkan untuk memenuhi tujuan tersebut serta menentukan jenis data apa yang dapat dihimpun untuk membangun model yang dapat diterapkan, sehingga menjadi dasar pemikiran yang sangat fundamental untuk menentukan apakah data mining atau KDD diperlukan atau tidak.
Selanjutnya adalah fase “data understanding” yaitu mempelajari himpunan data awal untuk menentukan pemrosesan selanjutnya. Pada fase ini harus menjamin data dapat memiliki kualitas yang baik sehingga dapat dilakukan penerapan proses data mining.
Untuk tiga fase berikutnya yaitu data preparation, modeling, dan evaluasi merupakan tahapan awal yang melakukan pemrosesan data mentah kemudian melakukan pemodelan dengan menggunakan algoritma, dan akhirnya dapat memberikan wawasan baru. Fase selanjutnya adalah tahapan penyebaran setelah penerapan data mining dengan melakukan pemodelan data dengan menggunakan algoritma.
Baca juga: Peran Utama Data Mining
