本视频教程全面介绍数据挖掘的原理、方法和算法。主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘算法的数据类型、输入和输出、决策树、数据挖掘的预处理和后处理、关联规则挖掘、分类和回归算法、支持向量机、聚类分析及多维数据可视化。

数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

这门技术的应用前景：

数据挖掘广泛应用于炼钢、银行、金融、零售、保健、中医药及电信等行业的客户关系管理、金融风险防范、供应关系管理、 数据库营销及竞争优势分析等部门分析。

数据仓库日益普及。尽管数据挖掘并不一定要有数据仓库的支持，但它仍然经常被看成数据仓库的后期产品，因为那些努力建立数据仓库的人有最丰富的数据资源可供挖掘。

数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。

数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

这个应用的前景还是非常大的。