数据挖掘是信息技术领域的一个关键分支，涉及从大型数据库或数据仓库中提取有价值的信息和知识。在“DataMiningUba2020：资料库的数据挖掘，古巴的数据挖掘”主题下，我们可以深入讨论以下几个关键知识点：1. 数据挖掘的概念：它通过应用多种算法和技术，从海量数据中发现隐藏的模式、规律和知识，支持决策、预测和分类。2. 数据仓库：为决策支持而设计的集成、非易失性、时变数据集合，区别于操作型数据库，更侧重历史数据分析。3. 古巴的数据挖掘实践：在经济、社会和健康等领域，数据挖掘可帮助政府和企业理解趋势、预测未来并制定策略，如医疗记录分析和旅游业数据优化。4. HTML标签：虽主要讨论数据挖掘，但可能涉及包含HTML格式的网页或文档。HTML是构建网页的标准语言，用于组织内容和结构。5. 数据预处理：数据挖掘前的必要步骤，包括数据清洗、转换、集成和规约。6. 数据挖掘技术：包括关联规则学习、聚类分析、分类、回归分析和序列模式挖掘等。7. 评估与验证：评估模型性能和验证泛化能力的重要性。8. 数据可视化：通过图表和仪表板展示复杂数据关系，如Tableau和Matplotlib。9. 隐私和伦理：在数据挖掘中必须遵守隐私保护原则，确保个人信息安全。