数据挖掘测试是指在数据挖掘模型开发完成后，对模型进行测试以评估其性能和准确性。以下是一些开展数据挖掘测试的步骤：
1、数据准备：收集和整理用于测试的数据集，确保数据集的质量和完整性。
2、数据探索：对数据集进行探索性分析，了解数据的分布、相关性等信息。
3、数据预处理：对数据进行清洗、转换、归一化等处理，以便于模型的训练和测试。
4、模型选择：选择适合数据集的数据挖掘模型，如分类、聚类、回归等。
5、模型训练：使用训练数据集对模型进行训练，调整模型参数以提高模型性能。
6、模型测试：使用测试数据集对模型进行测试，评估模型的性能和准确性。
7、模型优化：根据测试结果对模型进行优化，如调整模型参数、改进特征选择等。
8、结果分析：对测试结果进行分析，评估模型的优缺点，提出改进建议。
9、模型部署：将优化后的模型部署到实际应用中，进行实时数据挖掘。
以上是数据挖掘测试的一般步骤，具体的测试流程和方法会根据不同的数据挖掘任务和模型而有所不同。