数据挖掘是从大型数据集中发现可行信息的过程。数据挖掘使用数学分析来派生存在于数据中的模式和趋势。通常，由于这些模式的关系过于复杂或涉及数据过多，因此使用传统数据浏览无法发现这些模式。

　　这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为“数据挖掘模型”。挖掘模型可以应用于特定的业务方案，例如：

　　◆ 预测销售额

　　◆ 向特定客户发送邮件

　　◆ 确定可能需要搭售的产品

　　◆ 查找客户将产品放入购物车的顺序序列

　　生成挖掘模型是大型过程的一部分，此过程包括从提出相关数据问题并创建模型以解答这些问题到将模型部署到工作环境的所有事情。此过程可以使用下列六个基本步骤进行定义：

　　◆ 定义问题

　　◆ 准备数据

　　◆ 浏览数据

　　◆ 生成模型

　　◆ 浏览和验证模型

　　◆ 部署和更新模型

　　以下关系图说明过程中每个步骤之间的关系，以及 Microsoft SQL Server 2008 中可用于完成每个步骤的技术。