数据挖掘是信息技术领域的一个关键分支，它涉及到从海量数据中发现有价值的信息和知识。这一过程通常涉及复杂的算法和统计分析，旨在揭示隐藏的模式、趋势和关联，为决策制定提供支持。《第1章 数据挖掘基础》是针对这一主题的初步讲解，适合对数据科学感兴趣的学生或专业人士学习。
在课程安排中，数据挖掘的基础知识被划分为几个关键部分。第1章介绍数据挖掘的基本概念，包括其动机、定义以及在何种类型的数据上进行挖掘。接下来的章节深入到Python数据分析，这是数据挖掘常用的编程语言，学习者将掌握如何使用Python进行数据探索和预处理。第3章和第4章分别关注数据探索和预处理，这两个步骤对于清理数据、理解数据分布和准备挖掘模型至关重要。第5章涵盖了分类和预测、聚类分析以及关联规则等常见的挖掘技术。第6章通过实际案例帮助学生将所学理论应用于实际问题。
数据挖掘的相关知识包括数据库系统，这是存储和管理数据的基础；统计学，尤其是数理统计和多元统计，为理解和解释挖掘结果提供理论基础；机器学习，特别是统计学习方法，是构建预测模型的关键；以及人工智能，这为更高级别的自动化决策提供了框架。
课程设计考虑了2个学分，总共40学时，其中24学时为授课，16学时为上机实践。考核方式结合了平时成绩和上机实践表现，并且以闭卷考试结束。参考材料包括UIUC计算机科学系的在线资源，以及两门课程的教材，覆盖了数据仓库和数据挖掘的理论与算法。
数据挖掘的发展历程反映了信息技术的进步。从20世纪60年代的数据收集和数据库创建，到70年代的关系数据库模型，再到80年代的RDBMS和各种先进的数据模型，直到90年代末至21世纪初，随着数据挖掘和数据仓库技术的兴起，以及多媒体数据库和Web数据库的出现，数据处理技术不断演进以应对日益增长的数据量。
数据挖掘的动机主要源于数据爆炸性增长带来的挑战。现代社会产生了大量的商业、科学和社会数据，但这些数据并未转化为有用的知识。因此，通过数据仓库和数据挖掘技术来提炼信息，实现从数据到知识的转化，成为了解决“信息过载”问题的关键。数据挖掘历史上的重要事件，如1989年国际万维网大会的召开，标志着互联网时代的到来，进一步推动了数据挖掘技术的需求和发展。
在学习数据挖掘的过程中，学生会接触到数据挖掘的主要问题，例如数据质量、数据安全、隐私保护以及如何判断挖掘出的模式是否具有实际意义。此外，还会探讨不同的数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则挖掘等，以及如何评估和解释这些挖掘结果。
《第1章 数据挖掘基础》是进入这个领域的门户，引导学习者逐步理解数据挖掘的概念、技术和应用，为后续深入学习和实践打下坚实的基础。通过与数据库系统、统计学、机器学习和人工智能的结合，数据挖掘不仅是一项技术，更是一种解决问题的思维方式，它将数据转化为洞察力，驱动业务、科研和社会的智能决策。
