本书系统地介绍了数据挖掘的方法和技术, 主要内容包括: 决策树挖掘 ; 关联规则挖掘 ; 逻辑回归 ; 神经网络 ; 聚类分析 ; 支持向量机 ; 降维 ; 异常检测等。每一章都会涉及学习要点、学习难点和思考题, 希望能使学生对数据挖掘的整体结构、理论、概念、技术和方法有深入的认识和了解 ; 掌握数据挖掘的技术、方法及数据挖掘应用系统开发, 了解数据仓库和数据挖掘技术的研究问题、现状及未来的研究方向。并且结合具体案例的分析, 实现数据挖掘的功能。希望学生在创新意识、科研能力等方面得到提高。