在知识发掘处理（Knowledge Discovery Process）中，正确的执行顺序应该是基于数据预处理和挖掘的逻辑流程。以下是标准的步骤顺序，以及对提供选项的分析：

1. **数据选择（B）**：首先，从多种数据源中选择出相关的数据子集。
2. **数据清洗（A）**：随后，进行数据清洗，以处理缺失值和噪声数据。
3. **数据编码/转换（C）**：将数据转换成适合挖掘的格式，包括编码、规范化等处理。
4. **数据扩充（D）**：有时需要对数据进行扩充，以增强其表现力，或者是对数据进行增强，以填补数据不足。
5. **数据挖掘（E）**：应用数据挖掘技术以提取模式。
6. **结果呈现（F）**：解释和呈现挖掘结果，形成最终的报告或可操作信息。

根据上述标准步骤，符合的顺序是：**D → C → A → B → E → F**。不过，由于数据扩充通常并不是标准流程中的必要步骤，可以不被强调。因此，我们更合理的执行顺序应该是：

**D: B→A→D→C→E→F**

选择顺序 **D** 比较合理，因为在常规流程中，数据选择、清洗、转换与最终的挖掘和呈现是关键步骤。

- **B→A**：选择并清洗数据。
- **D→C**：扩充并转换数据以适应挖掘过程。
- **E→F**：挖掘数据并呈现结果。

因此，选项 **D: B→A→D→C→E→F** 是最合理的答案。