前言 近年来，随着计算机硬件资源成本的持续下降，软件开发技术的不断进步，基于移动互联网的数据采集能力不断提升，不同领域的大数据（Big Data）研究与应用性研发工作正在如火如荼地开展。作为大数据分析与处理的关键方法与技术之一，“数据挖掘”正在被不同的专业领域所关注。“数据挖掘”逐渐演变成一门具有通用性和基础性的数据处理方法与技术。正是在这样的大环境背景之下，作者于2011年春季学期开设了面向清华大学非计算机专业学生的专业课程“数据挖掘： 方法与应用”，并于2014年10月出版了《数据挖掘： 方法与应用》教材。在实际教学和应用研发过程中，我们深感数据挖掘工作与专业背景知识相结合的重要性，为了能让不同专业领域的同学和工程技术人员更加深入地理解如何开展一个高质量的挖掘和分析工作，我们从所指导的不同专业背景团队应用实施案例中精选出多个有代表性的实施案例进行介绍与点评。 本书所讨论的案例数据均来自于国内外相关开放数据，精选了交通、体育、金融、生物信息、社交网络和电力等领域代表性的案例，分别从问题描述、挖掘与分析过程和案例点评三大方面对上述领域的案例进行介绍与讨论。 作为《数据挖掘： 方法与应用》一书配套的案例教材，本书在内容编排上以应用思路的讲解为主，特别强调将数据挖掘方法与专业领域的背景知识相结合，挖掘与分析出高质量的结果。本书作为相关课程的配套实验教材，可作为高等院校学生学习数据挖掘的参考读物，同时也可为工程技术人员开展数据挖掘与分析工作提供实施思路的指导。 由于作者水平所限，疏漏之处在所难免，望读者不吝指正。 最后，感谢“清华大学2015年秋季学期本科教改立项项目”对本教材的立项支持。 徐华2017年初春于清华园

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