本书全面系统地介绍数据挖掘的概念、技术、算法及应用，力求为初学者构建一个合适的学习框架。全书将数据挖掘归纳成数据预处理、数据探索、决策树、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机、关联规则分析、聚类、时间序列预测等几个主题，不仅详解技术原理和算法实现，而且结合复杂多样的实际数据环境，探讨其应用场景和使用方法。本书通过对大量图表、示例、算法的简洁描述，使读者尽可能摆脱技术细节的干扰而聚焦于数据挖掘本身。书中所有示例都采用Python实现，此外还提供电子教学课件、习题答案及实践练习代码。
本书适用于信息管理与信息系统、信息资源管理、电子商务及大数据管理与应用等专业的高年级本科生和研究生，作为数据挖掘、数据分析和知识发现课程的教材；同时，可以作为教师、研究人员和用户的参考书。