本书主要介绍数据挖掘和数据分析的基本概念和方法，包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据立方体和OLAP技术、频繁模式挖掘、回归分析、分类、聚类、离群点分析。每一部分先介绍基本概念、理论基础、应用实例、思考习题。书中涉及的模型和算法均给予了相应的实例，便于读者更好的理解和使用模型。

喻梅 天津大学智能与计算学部教授，硕士生导师。主要从事计算机网络、数据挖掘及数据库方向的研究及教学。研究重点为社交网络中实体社团的发现及识别、影响因素及发展规律；基于亲密度及影响力的微博社交兴趣圈挖掘算法等。在国际会议及期刊上发表了多篇相关学术论文。担任多个国际会议技术委员会委员，参与会议组织工作及专业技术服务。参与多部计算机教材的编写。

随着科学技术的发展，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘出有助于决策的知识显得尤为重要，这使得数据分析与数据挖掘技术受到极大的关注。为满足数据挖掘学习者的需要，2018年出版了本书第1版，不仅用于高等学校计算机专业的教学，同时也用于非计算机专业相关学科的教学，受到了广大教师和学生的欢迎。经过两年的教学实践，我们对本书进行了修订，以便更好地满足教学及应用需求。 本书主要介绍数据分析及数据挖掘中的基本概念和方法。本书知识点的讲解分别通过基础理论及概念、应用例题、习题三大部分进行，部分知识点涉及算法应用实例。通过相关理论及概念的介绍，使读者对数据分析与数据挖掘的基础算法有整体认识和了解；通过应用例题的讲解，使读者对算法过程有深刻理解；通过习题的训练，使读者能够巩固相应知识点。通过本书的学习，读者可以快速掌握数据分析与数据挖掘的基本概念和基本方法。 为方便教师备课及教学，我们提供了与本书第2版配套的电子课件，若教师需要可以与清华大学出版社联系。我们在学堂在线上同步开设了“数据挖掘”在线课程，以方便教师在线教学以及广大学习者在线学习。 本书第2版由喻梅、于健主编，王建荣、李雪威副主编。参与本书构思、撰写、审稿、应用实例的上机验证及截图校对的人员有喻梅、于健、王建荣、李雪威、王庆节、于瑞国、陈军、徐天一、赵满坤、高洁、刘志强、刘伟、张妍、刘莹、冯爽、邓锐、刘玉生、李盼、刘鸣喆等。在此也感谢对本书第1版做出贡献的编写者。 在全书的撰写过程中，得到了清华大学出版社和张瑞庆编审的大力支持，在此表示衷心的感谢。 本书编写过程中参考了一些教材和资料，具体见参考文献，在此对原作者表示...