进行数据挖掘时，需要遵循以下原则以确保挖掘结果的可靠性、有效性和实用性。
- 数据质量和准确性：数据质量是数据挖掘的核心，包括数据的完整性、准确性、一致性、时效性和有效性。
- 数据清洗和预处理：数据清洗是数据质量的一个重要组成部分，包括数据的去重、去除缺失值、填充缺失值、数据类型转换、数据归一化等操作。
- 业务目标和知识：数据挖掘应关注解决业务问题和实现业务目标，业务知识是数据挖掘过程每一步的核心，用于指导数据挖掘的方向和解释挖掘结果。
- 准备律：数据预处理的目的是把数据挖掘问题转化为格式化的数据，使得分析技术（如数据挖掘算法）更容易利用它。
- 试验律（NFL律No Free Lunch）：没有一种数据挖掘方法在所有情况下都是最优的。需要通过试验和比较不同方法来确定最适合当前任务的方法。
- 模式律（大卫律）：数据中总含有模式。数据挖掘的目标是发现这些模式，并用它们来解释和预测数据中的现象。
- 支持超大规模数据库：数据挖掘应能够快速地处理超大规模数据库，以应对海量数据带来的挑战。
- 具有数据整理功能：即使在建立了数据仓库后，也需要能够很好地进行数据整理，以去除或处理“脏数据”。
- 支持规则的动态进化：随着新数据的不断加入，基于原有数据而产生的规则和知识的支持度可能会下降，因此需要能够对这些规则和知识进行动态修正。
- 支持异类数据库：数据挖掘过程应能够支持来自不同数据库的数据，即使这些数据库的数据结构可能相差甚远。
- 价值律：数据挖掘的结果的价值不取决于模型的稳定性或预测的准确性，而更多地取决于其能否改善或影响行为，或传递导致改变策略的见解（或新知识）。
- 选择合适的算法：根据问题的性质和数据的特点，选择合适的数据挖掘算法，不同的算法适用于不同的数据类型和挖掘目标。
- 模型评估和优化：在选择算法后，需要对模型进行评估，以确保其性能满足需求。
- 可解释性和解释性：挖掘出的结果需要具有可解释性，即能够清晰地解释挖掘出的模式和知识。
- 迭代过程：数据挖掘通常是一个迭代的过程，需要不断地尝试不同的方法、调整参数和优化模型，以找到最佳解决方案。
- 业务知识的重要性：了解业务背景、目标和问题，能够更好地指导数据挖掘的方向和解释挖掘结果。
- 数据隐私和安全：在进行数据挖掘时，必须严格遵守数据隐私和安全的原则。
- 样本质量的重要性：需要确保样本的代表性、多样性和数量足够，以构建有效的模型。
- 数据挖掘不等于机器学习：数据挖掘涉及更广泛的数据分析和探索过程，而机器学习是其中的一种技术方法。在进行数据挖掘时，需要根据具体问题选择合适的技术和方法。
- 数据可视化：将数据挖掘的结果以可视化的形式呈现，有助于更直观地理解数据和挖掘结果。
- 持续学习和改进：数据挖掘是一个持续学习和改进的过程。