大數據分析師進行數據挖掘的過程主要包括以下幾個步驟：

1、數據收集：首先需要收集大量相關數據。在大數據時代，數據來源非常廣泛，包括社交媒體、企業數據庫、政府數據等等。

2、數據清洗和整理：在收集到數據之后，需要進行數據清洗和整理，以消除錯誤和重復的信息，確保數據的準確性和一致性。

3、數據探索和可視化：通過數據探索和可視化，分析師可以更好地理解數據的分布、關系和模式。這一步可以使用各種可視化工具和技術，如散點圖、柱狀圖、關聯矩陣等。

4、特征工程：在數據探索和可視化之后，需要選擇合適的特征，以便更好地描述數據。特征工程是數據挖掘的關鍵步驟之一，因為選擇不同的特征可能會產生不同的結果。

5、模型訓練和評估：在選擇好特征之后，需要使用機器學習算法來訓練模型，并使用各種評估指標來評估模型的性能。這一步是數據挖掘的核心部分，因為通過訓練和評估模型，分析師可以發現數據中的規律和趨勢。

6、可解釋性和理解性：最后，分析師需要將結果解釋給其他人聽，并確保結果具有可解釋性和可理解性。這需要使用各種可視化技術和工具，如決策樹、規則集等。

總之，大數據分析師進行數據挖掘的過程需要綜合運用各種技術和工具，包括數據清洗、可視化、特征工程、模型訓練和評估等。同時，還需要不斷優化和改進算法和模型，以提高數據挖掘的準確性和效率。