数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的过程，它在计算机科学，尤其是人工智能和数据库领域扮演着重要的角色。数据挖掘不仅仅是简单的数据分析，而是涉及到复杂的数据预处理、模式识别、模型建立等多个环节，旨在揭示隐藏在数据背后的模式和知识，以支持决策制定。
在知识发现的过程中，数据挖掘通常分为三个主要阶段：
1. **数据准备**：这是数据挖掘的第一步，也是至关重要的一步。在这个阶段，需要从各种来源获取数据，并将其整合成适合挖掘的格式。这包括数据清洗（去除错误、不完整或不一致的数据）、数据转换（将数据转换为统一的表示方式）以及数据集成（将来自多个数据源的数据合并）。数据准备的质量直接影响到后续挖掘的结果。
2. **数据挖掘**：这一阶段是实际的模式搜索过程，利用统计学、机器学习、人工智能等技术，从预处理后的数据中寻找潜在的规律、关联、趋势和异常。常见的数据挖掘方法有分类、聚类、回归、关联规则学习等。例如，分类是根据已有的样本数据构建一个模型，用于预测新数据的类别，常见的分类算法有决策树、支持向量机和神经网络等。
3. **结果表达和解释**：找到的模式需要以人类能够理解和使用的形式呈现，这可能包括可视化图表、报表或者模型。解释结果是确保这些模式具有实际意义，可以用于业务决策的关键步骤。
在数据挖掘中，决策树是一种广泛使用的分类方法。决策树通过一系列的属性测试来划分数据集，直到达到某个终止条件，如所有的实例都属于同一类别或满足其他预设标准。决策树由根节点、内部节点（代表属性测试）和叶节点（代表类别）组成。通过不断迭代和调整，决策树可以逐步优化，以更好地对数据进行分类。
本报告的作者贾丹丹在进行数据挖掘课程设计时，遵循了上述流程，首先进行了业务理解，理解数据背后的问题和目标；接着是数据理解，包括数据的导入、内容浏览、变量作用的指定以及数据分布特征的观察；最后进入数据准备阶段，这可能涉及数据清洗、特征选择等任务，以便进行后续的挖掘工作。
数据挖掘在当今信息爆炸的时代有着广泛的应用，如市场营销分析、风险评估、客户关系管理、医疗诊断等领域。随着大数据技术的发展，数据挖掘的重要性将持续提升，它不仅是获取知识的工具，更是驱动业务创新和智慧决策的核心技术。
