本书共分为10章，分别介绍了数据挖掘的基本概念、预处理技术、挖掘算法、评价与可视化等核心内容。其中，预处理技术包括数据清洗、特征提取、数据变换等；挖掘算法涵盖了分类、聚类、关联规则、时间序列等经典数据挖掘方法。本书还通过丰富的案例分析，展示了数据挖掘技术在金融、医疗、电商等多个领域的应用实践。
本书的亮点在于，它不仅注重理论知识的介绍，还通过大量的案例分析和实验演示，帮助读者更好地理解和应用数据挖掘技术。同时，本书还详细介绍了各种数据挖掘工具的使用方法，包括SPSS Modeler、Weka、R语言等，为读者提供了丰富的实践指导。
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