数据挖掘课程资料主要涵盖了解析大型、复杂且信息丰富的数据集的重要性，及数据挖掘过程的目标、主要任务和技术来源。本课程介绍了数据挖掘的互动性过程及其基本步骤，强调数据质量对挖掘结果的影响，以及数据仓库与数据挖掘的关系。
第一章：介绍数据挖掘的基本概念，包括以下关键新词：
- Verify（验证）— 确保数据的准确性。
- Formalize（形式化）— 将数据转换为适合分析的形式。
- Dedicate（专注的）— 专家需专注，充分挖掘数据价值。
数据挖掘过程中的重要概念：
1. Scenario（想定）：指某种特定情况或预设结果。
2. Notion（概念）：对数据的理解与假设。
3. Spectrum（光谱/频谱）：指数据的多样性或分布。
通过揭示海量数据中隐藏的模式和规律，数据挖掘能够uncover潜在信息。其过程是交互式的，包括数据预处理、模型构建、评估和应用等多个步骤，而数据质量对结果影响极大，因此应高度重视。
在此过程中，数据仓库作为存储大量历史数据的系统，与数据挖掘密不可分，为分析提供合适的数据环境。
技术要点：
- 回归分析（Regression）：研究变量间的关系。
- 偏差（Deviation）：用于衡量数据的偏离程度。
- 交互与专注（Engagement）：指挖掘过程中的数据交互与专注。
总结：数据挖掘从大量数据中提炼有价值信息，这需要精心设计的方法来拆解复杂的结构。在数据收集时，可能强制某些条件或采取集体策略来保证每个数据点的完整性。数据挖掘还涉及隐私与安全等威胁因素，最终通过推动数据驱动的决策实现有效挖掘。