数据挖掘与知识发现是信息技术领域中的重要分支，它涉及到计算机科学、统计学、数据库管理和人工智能等多个学科的交叉应用。在高等教育中，这一课程通常作为研究生或高年级本科生的专业课程，旨在教授学生如何从海量数据中提取有价值的信息和知识。
1. 数据挖掘概述：数据挖掘是一种从大量数据中通过运用各种算法寻找隐藏模式的过程。这些模式可以是分类规则、关联规则、聚类、异常检测等。其目的是将原始数据转化为易于理解的知识，帮助决策者做出更明智的决策。
2. 知识发现过程：数据挖掘通常包括数据预处理、数据挖掘和知识评估三个阶段。预处理包括数据清洗（去除噪声和不一致数据）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据转换（如归一化和标准化）以及数据规约（减少数据复杂性）。挖掘阶段则利用各种算法进行分类、聚类、关联分析等。知识评估则对发现的模式进行有效性、可信度和有趣性的验证。
3. 数据挖掘方法：
- 分类：构建模型预测目标变量，如决策树、贝叶斯网络、支持向量机等。
- 聚类：无监督学习，将数据分为相似的组，如K-means、层次聚类等。
- 关联规则学习：找出项集之间的频繁模式，如Apriori算法。
- 序列模式挖掘：发现时间序列数据中的模式。
- 异常检测：识别与常规行为偏离的数据点。
4. 数据挖掘应用：数据挖掘广泛应用于商业智能、市场营销、金融风险评估、医学研究、网络安全、社交媒体分析等。例如，零售商可以通过分析顾客购买记录发现购物模式，银行能识别潜在的欺诈交易，医疗领域则可挖掘病例数据以发现疾病关联。
5. 工具与技术：数据挖掘实践中，有多种工具和平台可供选择，如R语言的 caret 包、Python的scikit-learn库、WEKA数据挖掘工作台等。同时，Hadoop和Spark等大数据处理框架为大规模数据挖掘提供了支持。
6. 教育实践：在高等教育中，数据挖掘与知识发现的课程通常包含理论讲解、案例分析和实际操作。学生会学习到如何使用数据挖掘工具，设计实验，解释和评估结果。此外，项目工作也是课程的重要组成部分，让学生有机会将所学应用到实际问题中。
7. 未来趋势：随着大数据的爆发式增长，数据挖掘的重要性日益凸显。深度学习、流数据挖掘、半监督学习等新兴技术为数据挖掘带来了新的挑战和机遇。教育界将持续关注这些前沿动态，更新教学内容，培养符合市场需求的高级人才。
8. 法律与伦理：数据挖掘涉及数据隐私和知识产权等问题，教育中应强调数据安全和合规使用数据的重要性。学生需了解GDPR等法规，以及如何在保护个人隐私的同时进行有效的数据分析。
通过“高教类课件：数据挖掘与知识发现”这一课程的学习，学生不仅能掌握数据挖掘的基本原理和技术，还能培养解决实际问题的能力，为未来的科研和职业生涯打下坚实基础。
