数据挖掘和数据仓库是信息技术领域中的重要组成部分，尤其对于初学者来说，理解并掌握这两个概念是进入数据分析世界的必经之路。本教程提供一个全面的入门指南，帮助初学者建立起坚实的基础。

数据挖掘（Data Mining）是通过应用算法和技术从大量数据中发现有价值信息的过程。它涉及到统计学、机器学习、人工智能等多个学科，目标是揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关联。

在本教程中，你可以学习到如何使用不同的数据挖掘方法，如分类规则、关联规则和聚类规则。分类规则通过对已有数据进行分析，创建模型来预测未知数据的类别。例如，第9章和第9章（续）可能会讲解决策树、贝叶斯分类、支持向量机等常见分类方法，这些方法在预测分析、市场营销等领域有广泛应用。

关联规则则是寻找数据项之间的有趣关系，如“买了尿布的人很可能也会买啤酒”。第8章-1和dw and dm chp8（关联规则）.doc可能详细介绍了Apriori算法和FP-Growth算法，这些都是发现关联规则的经典方法。

聚类规则则是将数据集划分为具有相似特征的组，比如K-means、DBSCAN等聚类算法。第10章（聚类规则）.doc可能会探讨如何选择合适的距离度量和聚类算法，以及如何解释和利用聚类结果。

数据仓库（Data Warehouse）是一个集中的、结构化的数据存储，用于支持业务决策。它与操作型数据库不同，强调历史数据的保留、数据清洗和数据分析。DW AND DM第1～4章.ppt可能涵盖了数据仓库的设计、构建过程，包括ETL（提取、转换、加载）、星型模式和雪花模式的多维数据模型等内容。

此外，《数据仓库与数据挖掘》第11～12章（时序和序列；WEB挖掘）1.doc将深入时序分析和Web挖掘。时序分析处理的是随时间变化的数据，常用于股票市场预测、用户行为分析等。Web挖掘则涉及从网页和网络日志中提取有价值的信息，包括结构化、半结构化和非结构化数据的处理。

通过本教程，初学者可以系统地了解数据挖掘和数据仓库的基本概念、方法和工具，为进一步的深入学习和实践打下坚实基础。