本书为数据挖掘入门级教材，共分8章，主要内容分为三个专题：技术、数据和评估。技术专题包括决策树技术、K-means算法、关联分析技术、神经网络技术、回归分析技术、贝叶斯分析、凝聚聚类、概念分层聚类、混合模型聚类技术的EM算法、时间序列分析和基于Web的数据挖掘等常用的机器学习方法和统计技术。数据专题包括数据库中的知识发现处理模型和数据仓库及OLAP技术。评估专题包括利用检验集分类正确率和混淆矩阵，并结合检验集置信区间评估有指导学习模型，使用无指导聚类技术评估有指导模型，利用Lift和假设检验比较两个有指导学习模型，使用MS Excel 2010和经典的假设检验模型评估属性，使用簇质量度量方法和有指导学习技术评估无指导聚类模型。<br />本书秉承教材风格，强调广度讲解。注重成熟模型和开源工具的使用，以提高学习者的应用能力为目标；注重结合实例和实验，加强基本概念和原理的理解和运用；注重实例的趣味性和生活性，提高学习者学习的积极性。使用章后练习、计算和实验作业巩固和检验所学内容；使用词汇表附录，解释和规范数据挖掘学科专业术语；使用适合教学的简单易用开源的Weka和通用的MS Excel软件工具实施数据挖掘验证和体验数据挖掘的精妙。<br />本书可作为普通高等院校计算机科学、信息科学、数学和统计学专业的入门教材，也可作为如经济学、管理学、档案学等对数据管理、数据分析与数据挖掘有教学需求的其他相关专业的基础教材。同时，对数据挖掘技术和方法感兴趣，致力于相关方面的研究和应用的其他读者，也可以从本书中获取基本的指导和体验。<br />本书配有教学幻灯片、大部分章后习题和实验的参考答案以及课程大纲。

戴红，女，副教授，研究方向为时空数据建模、数据可视化、计算机教育教学