大数据分析师进行数据挖掘的过程主要包括以下几个步骤：

1、数据收集：首先需要收集大量相关数据。在大数据时代，数据来源非常广泛，包括社交媒体、企业数据库、政府数据等等。

2、数据清洗和整理：在收集到数据之后，需要进行数据清洗和整理，以消除错误和重复的信息，确保数据的准确性和一致性。

3、数据探索和可视化：通过数据探索和可视化，分析师可以更好地理解数据的分布、关系和模式。这一步可以使用各种可视化工具和技术，如散点图、柱状图、关联矩阵等。

4、特征工程：在数据探索和可视化之后，需要选择合适的特征，以便更好地描述数据。特征工程是数据挖掘的关键步骤之一，因为选择不同的特征可能会产生不同的结果。

5、模型训练和评估：在选择好特征之后，需要使用机器学习算法来训练模型，并使用各种评估指标来评估模型的性能。这一步是数据挖掘的核心部分，因为通过训练和评估模型，分析师可以发现数据中的规律和趋势。

6、可解释性和理解性：最后，分析师需要将结果解释给其他人听，并确保结果具有可解释性和可理解性。这需要使用各种可视化技术和工具，如决策树、规则集等。

总之，大数据分析师进行数据挖掘的过程需要综合运用各种技术和工具，包括数据清洗、可视化、特征工程、模型训练和评估等。同时，还需要不断优化和改进算法和模型，以提高数据挖掘的准确性和效率。