本书主要根据作者近几年在清华大学面向研究生和本科生开设的“数据挖掘：方法与应用”课程的教学实践与积累，参考近几年国外著名大学相关课程的教学体系编写而成。本书系统地介绍数据挖掘的基本概念和基本原理方法；结合一些典型的应用实例展示用数据挖掘的思维方法求解问题的一般性模式与思路。 本书可作为有一定数据结构、数据库和程序设计基础的研究生或本科生开展数据挖掘知识学习和研究的入门性教材与参考读物。

徐华，清华大学计算机系副教授，博士生导师。长期担任数据挖掘、网络产品设计等相关本科研究生课程的教学工作。主要从事智能机器人相关的智能优化调度、智能交互方面的研究工作。目前发表国际期刊论文40篇，领域**国际会议论文70篇，获得国家科技进步二等奖一次，省部级政府科技奖励4次，行业协会科技发明一等奖2次。

第2版前言 “数据挖掘： 方法与应用”课程是清华大学计算机系面向清华大学全校非信息类工科专业学生所开设的公选课程。自从2011年春季学期开设课程以来，课程内容、教学体系和作业考核方式等方面的教学改革工作一直在进行探索。课程教学团队陆续完成了如下几大方面的教学改革探索。 首先，教学团队根据早期的教学体例，在2014年编著出版了课程的配套教材——《数据挖掘： 方法与应用》。 其次，教学团队根据课程教学案例的展示情况，在2017年精选了一批有代表性的跨专业背景的优秀课程作业案例并结集出版教学参考书——《数据挖掘： 方法与应用——应用案例》。至此，课程系列化的教材初步形成。2020年上述系列化教材获得“清华大学优秀教材二等奖”。 第三，在课件体例的编排和内容扩展方面，第1版教学课件于2014年初步成型，其中，中文版课件通过配套图书向外界共享。从2019年开始利用连续三年的教学实践，逐步扩充了最新的教学内容，并形成新版的教学课件，特别扩充了数据挖掘中的数据获取、深度学习和数据可视化等方面的专题性内容，使整体教学课件内容的体系更加丰富和完善。 第四，在课程作业环节的探索方面，课程从2019年开始探索将工业界的实际数据挖掘任务以高难度挑战作业的形式引入到课程的教学环节，让课堂上学有余力的学生进一步提升分析问题和解决问题的能力。该项教学改革方面的探索也获得“清华大学教育教学改革项目”的支持。 第五，在课程教学内容的改革创新上，特别是课程的高级专题讲授环节，多次邀请了工业界在行业数据挖掘领域卓有建树的企业CTO进行行业数据挖掘案例的分享，以扩展同学们在数据挖掘领域的视野，加深对于面对...