数据挖掘是信息技术领域中的一个重要分支，它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个学科的交叉应用。广东工业大学作为一所知名的高等教育机构，其2015年的期末考试显然对这一主题进行了深入探讨。在这个压缩包中，我们可以找到对学生来说非常宝贵的学习资源。
"精心整理+广工数据挖掘复习.doc"很可能是一个详细的复习指南，它可能涵盖了数据挖掘的基本概念、常用算法、以及实际应用案例。这份文档可能包含了从数据预处理（如数据清洗、数据集成）到特征选择、模型构建（如决策树、随机森林、神经网络）、再到模型评估的完整流程。此外，它可能还强调了如何使用R、Python等编程语言进行数据挖掘实践。
"2013.doc"可能是2013年度的数据挖掘考试试题，这将为学生提供了解考试形式、题型分布和难度的重要参考。通过对比分析2013年的题目，学生可以推测出考试可能的重点和难点，以便更好地准备2015年的考试。
"2014重点.doc"原计划是关于2014年的复习重点，但由于描述中提到的错误，这部分内容应该是更新后的2015年重点。这将包含教师或教材认为最核心的概念、技术和理论，可能是当年课程中的热点话题，如关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。学生应当仔细研读这部分内容，因为它们直接关乎考试的核心考点。
"广东工业大学数据挖掘试卷12"可能是指2012年的考试试卷，尽管年份不详，但它依然能为考生提供宝贵的参考资料，帮助他们了解历年考试的风格和常见问题。
这个压缩包为准备广东工业大学2015年数据挖掘期末考试的学生提供了全方位的复习资料。通过研究这些文件，学生可以系统地学习数据挖掘的基本理论，理解历年考试的侧重点，以及提升解决实际问题的能力。在准备过程中，应特别关注更新后的2015年重点，并结合历年试题进行模拟练习，以提高考试成绩。同时，结合编程实践，将理论知识转化为实际操作技能，对于理解和掌握数据挖掘至关重要。
