4. Data Transformation
Data Transformation adalah proses di mana data diubah dan dikonsolidasikan ke dalam bentuk sesuai untuk penambangan dengan melakukan operasi ringkasan atau agregasi.
5. Data Mining
tahap ini merupakan tahap penting dimana metode Clasificcation, Clustering, dan Association akan diterapkan untuk mengekstraksi pola. data.
6.Pattern Evaluation
Pattern Evaluation adalah proses untuk mengidentifikasi pola yang benar-benar menarik yang mewakili pengetahuan berdasarkan ukuran ketertarikan.
B. Data Objects and Attribute TypesÂ
Data Object adalah Kumpulan data terdiri dari objek data. Objek data mewakili entitas.  Objek data juga bisa disebut sebagai sampel, contoh, titik data, atau objek. Jika objek datanya adalah disimpan dalam database, mereka adalah tupel data. Artinya, baris database sesuai dengan objek data, dan kolom sesuai dengan atribut. Di bagian ini, kami mendefinisikan atribut dan melihat berbagai jenis atribut.
Attribute Data adalah bidang data, yang mewakili karakteristik atau fitur dari objek data.  atribut kata benda, dimensi, fitur, dan variabel sering digunakan secara bergantian dalam literatur. Istilah dimensi biasanya digunakan dalam data warehousing. literatur Machine Learning cenderung menggunakan istilah fitur, sedangkan ahli statistik lebih memilih istilah variabel. Data Mining dan Professional Database biasanya menggunakan istilah atribut. Atribut yang menjelaskan objek pelanggan dapat mencakup, misalnya, ID pelanggan, Nama dan alamat. Nilai yang diamati untuk atribut tertentu dikenal sebagai observasi. Satu set atribut yang digunakan untuk menggambarkan objek tertentu disebut vektor atribut (atau vektor fitur). Distribusi data yang melibatkan satu atribut (atau variabel) disebut univariat. Distribusi bivariat melibatkan dua atribut, dan seterusnya.
Adapun Jenis-jenis attribute data adalah sebagai berikut.
1. Nominal Attribute
