考研数据工作的过程可以分为以下几个步骤：
了解数据挖掘常用技术
花费大约三个月的时间学习数据挖掘的常用技术，包括分类、聚类、预测、关联分析、孤立点分析等。
目标是理解这些技术的基本用途、典型算法以及适用场景。
选题阶段
选择一个自己感兴趣的具体方向，例如数据挖掘在医疗、金融、电商等领域的应用。
通读该方向的经典论文，包括综述、主要发展方向和应用成果。
这个阶段可能会花费较长的时间，比如一年，期间需要逐渐明确自己的研究突破点，即论文的创新点。创新点应具有实用价值，并且比原有方法有明显的优势。
实现自己的想法
建立原型系统，进行试验，并用试验结果来支持论文主题。原型系统需要体现理论基础，而不仅仅是实现功能。
原型系统的搭建和试验过程一般需要至少一年的时间，要集中精力于核心部分，外围界面等不应投入太多精力，以免影响进度。
论文整理和写作
在完成原型系统和试验后，开始整理和撰写论文。
论文应包含理论基础、原型系统设计和试验结果，以体现研究的高度和创新性。
建议
时间管理：考研数据工作是一个长期且复杂的过程，需要合理规划时间，确保每个阶段都能按时完成。
理论基础：在实现原型系统时，注重理论基础的建设，这将有助于论文的理论深度和实用性。
文献阅读：广泛阅读相关文献，了解最新的研究进展和方法，有助于选题和创新。
实践与理论结合：通过实际操作和试验来验证理论，并将结果融入论文中，使研究更具说服力。
希望这些建议能帮助你顺利地进行考研数据工作。