本书第二版在原书的基础上，对原稿进行了改正并做了较大的更新，对内容进行了重新组织和整理，对数据挖掘中新出现的关键技术进行了介绍，详细描述了部分典型新算法；并根据作者近年来的研究成果增添了数据挖掘的应用章节，对数据挖掘的应用成果进行了论述；同时，对数据挖掘的最新进展进行了介绍和概括总结。这些有助于读者系统学习数据挖掘理论、技术和方法，通过应用实例的介绍能够给读者更加深刻的认识。

本书第一版是国内第一本对数据挖掘技术基础算法进行详细描述的实用性教材。第二版在第一版基础上进行了较多的修订和补充。在系统阐述数据挖掘与知识发现技术的产生、发展，以及相关概念、原理、基本方法的基础上，从实用的角度出发，对数据挖掘中的关联、分类、聚类、序列等算法和技术进行了剖析，对每种技术均提供了代表性算法。同时，结合作者近年来所做的研究，对数据挖掘的应用问题进行了分类论述。最后，对目前数据挖掘的最新进展、应用趋势等进行了总结。

本书可作为计算机、管理等专业高年级本科生与研究生课程的教材，也可作为数据挖掘领域的高级软件开发人员的参考书。

第二版前言

第一版前言

第1章 导论

 1.1 数据挖掘的社会需求

 1.2 什么是数据挖掘

 1.3 数据挖掘的数据来源

 1.4 数据挖掘的分类

1.4.1 分类分析

1.4.2 聚类分析

1.4.3 关联分析

1.4.4 序列分析及时问序列

1.4.5 孤立点分析

1.4.6 其他分析

 1.5 数据挖掘的体系结构与运行过程

1.5.1 数据挖掘的体系结构

1.5.2 数据挖掘的步骤

1.5.3 实例

1.5.4 数据挖掘的过程模型

1.5.5 数据挖掘主要厂商和产品

 1.6 数据挖掘与其他相关技术

1.6.1 数据挖掘与数据库中知识发现

1.6.2 数据挖掘与联机分析处理

1.6.3 数据挖掘与信息检索

1.6.4 数据挖掘与机器学习

1.6.5 数据挖掘与数据融合

1.6.6 数据挖掘与统计学

1.6.7 数据挖掘与专家系统

1.6.8 数据挖掘与决策支持系统

1.6.9 数据挖掘与客户关系管理

1.6.10 软硬件发展对数据挖掘的影响

1.6.11 XML与面向Web的数据挖掘技术

 1.7 数据挖掘工具的评价标准

 1.8 数据挖掘的应用

 1.9 数据挖掘的要求及挑战

第2章 数据仓库技术

 ……

第3章 数据挖掘中的数据预处理

第4章 关联规则

第5章 数据分类

第6章 聚类分析

第7章 序列模式与时间序列

第8章 空间多维数据访问与可视化

第9章 开放式的数据挖掘系统

第10章 数据挖掘应用

第11章 数据挖掘新进展

参考文献