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具有重要地位。数据挖掘的核心目标是发现隐藏在大量复杂数据背后的模式、规律和知识，为决策提供支持。在这个过程中，数据挖掘通常涉及三个主要阶段：数据准备、模式发现和结果解释。
数据准备是数据挖掘的第一步，这一阶段包括数据的选择和预处理。选择是根据项目需求从多个数据源中挑选出相关的数据，并将其整合成适合挖掘的数据集。预处理则包括数据清洗（去除错误、不一致和冗余数据）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据转换（如规范化、归一化）以及数据规约（减少数据的复杂性，如抽样或降维）。
模式发现是数据挖掘的中心环节，它采用各种算法来探索数据中的结构和关系。这些算法可以分为多种类型，如分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测等。其中，分类是建立模型以预测未知数据的类别，常见的分类方法如决策树、神经网络、支持向量机等。决策树算法通过学习训练数据，构建一棵能正确分类实例的树状结构，叶子节点代表类别，内部节点则对应于特征或属性的测试。
结果表达和解释是将发现的模式以人类可理解的形式展示，如图表、报表或者可视化界面。这一阶段不仅要求技术上的精确性，还强调可解释性和实用性，以便用户能理解并应用这些发现。
在数据挖掘课程设计中，学生通常需要经历业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等步骤。业务理解是了解项目背景和目标，明确挖掘问题。数据理解阶段，学生会深入分析数据，包括查看数据的描述性统计、变量分布等，以理解数据的基本特性。在数据准备阶段，学生会进行数据预处理，确保数据质量。接下来，他们会选择合适的挖掘算法构建模型，并对模型的性能进行评估。将挖掘结果以报告形式呈现，解释发现的模式及其业务意义。
本报告作者贾丹丹在进行数据挖掘课设时，可能会详细记录这些过程，包括英文版数据的解析、数据的读入和处理、变量作用的定义、数据分布特征的观察，以及后续的数据预处理和建模工作。这些内容将全面展示数据挖掘项目实施的全过程，有助于提高学生在实际工作中处理大数据问题的能力。通过这样的实践，学生不仅可以掌握数据挖掘的理论知识，还能增强解决实际问题的技能。
