数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，它涉及到多种技术和方法，旨在发现隐藏的模式、规律和关联。本讲座主要介绍了数据挖掘的基本概念和技术，包括数据预处理的重要性以及其具体步骤。
数据可以分为狭义和广义两种理解。狭义上的数据通常指数字，而广义上则涵盖了各种形式的信息，如符号、文字、图像和计算机代码等。数据由一系列属性组成，这些属性描述了数据对象的不同特性。例如，一个电信客户信息的数据集中，可能包含客户编号、客户类别、行业大类、通话级别和通话费用等属性。数据集则是由多个数据对象组成的集合。
数据预处理是数据挖掘过程的关键步骤，因为原始数据往往存在噪声、不一致性和缺失值等问题。预处理的目的在于提高数据质量，为后续的分析提供基础。预处理主要包括以下几个方面：
1. 数据清理：这是去除错误、不完整、不准确或不相关数据的过程，以确保分析结果的可靠性和准确性。
2. 数据集成：当数据来自多个源时，需要将它们整合到一个统一的格式中，以便进行分析。这个过程可能涉及到解决数据冲突和不一致性。
3. 数据变换：这包括对数据进行标准化、规范化等操作，以便更好地适应挖掘算法的需求。
4. 数据归约：为了减少计算复杂性和存储需求，可以通过降维、聚类等方法减少数据的规模，同时尽可能保持数据的主要特征。
5. 相似度计算：在数据挖掘中，衡量数据对象之间的相似性是十分重要的，这有助于找出相关的数据点。
数据的属性有不同类型，如分类（定性）属性，如颜色、性别等，其值之间没有定量的关系；序数属性，如成绩等级，具有顺序但不一定等距；数值（定量）属性，如区间和比率属性，其值之间的差和比率都有意义。属性的类型会影响数据挖掘方法的选择。
数据集的特性也影响着挖掘过程，如维度（属性数量）和稀疏性（非零值的比例）。高维度可能导致“维度灾难”，需要进行维归约；稀疏数据可能需要特定的处理方法。此外，数据集还可以根据其形式划分为记录数据、事务数据、数据矩阵、文本数据、基于图形的数据、时间序列数据等。例如，事务数据常用于购物篮分析，数据矩阵可以视为多维空间中的点，而文本数据则需转化为词频向量以进行分析。
图形数据如网页链接和化合物结构则需要专门的图形分析方法来处理。有序数据，如时序数据，包含了时间序列，如股票价格、温度记录等，这些数据的时间顺序对分析至关重要。
数据挖掘是一个综合性的领域，涵盖了从数据收集、预处理到模式发现和知识提取的全过程。理解和掌握这些概念和技术对于在大数据时代有效地利用信息资源至关重要。
