（1）内容全面，覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时，详细阐述应用的背景，该领域中数据的来源和特点，数据采集与预处理方式，应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。
（2）条理清晰、便于理解。一方面，面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者，帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础；另一方面，让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值，可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
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本书特色
内容全面：涉及数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署、性能优化、数据挖掘方法论等诸多内容；
讲解透彻：既有理论的讲解，又涵盖应用的实践，而且在工具的介绍上，尽可能包括每一个选项的内容和应用形式，力求让读者“吃透”每一章节的内容；
突出实战：集行业经验、项目实践、算法剖析、应用技巧于一身，配套提供数据文件以及数据模型文件，方便读者动手实践。
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本书着力于介绍数据挖掘基础知识、基本原理、常用算法，主要内容包括数据挖掘概述、数据的描述与可视化、数据的采集和预处理、数据的归约、关联规则挖掘、分类与预测、非线性预测模型、聚类分析、深度学习简介、使用Weka进行数据挖掘。本书通俗易懂，注重基础知识、基本原理和基本方法，注重启发和引申，以培养学生独立思考和独立发现的能力。 本书适合作为数据科学与大数据、信息管理、统计等专业的本科层次基础课教材，也
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