本书主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法。全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。 本书既重视理论知识的讲解，又强调应用技能的培养。每章首先介绍算法的主要思想和理论基础，之后利用算法去解决实例中给出的任务，而且对于数据仓库的组建方法和多数章节中的数据挖掘算法，书中都使用Microsoft SQL Server 2005进行了操作实现。通过对具体实例的学习和实践，使读者掌握数据仓库和数据挖掘中必要的知识点，达到学以致用的目的。 本书每章均配有习题，习题形式为选择题、简答题和操作题，可以帮助读者进一步掌握和巩固所学知识。此外，本书提供多媒体教学课件和习题参考答案，读者可到清华大学出版社网站http://www.tup.com.cn/下载。 本书可以作为高等学校计算机及相关专业本科、研究生的数据仓库和数据挖掘教材，也可供相关领域的广大科技工作人员和高校师生参考。

本书主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法，全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。 如果希望加入教师微信交流群，请加微信：itbook8 如果希望加入教师QQ交流群，请加QQ：883604 加入时，请写明：“学校+姓名”，并写明“加入教师群”，只限教师。

F O R E W O R D 前言 随着计算机和信息时代的迅猛发展，人类收集、存储和访问数据的能力大大增强，快速增长的海量数据集已经远远超出了人类的理解能力，传统的数据分析工具也显得力不从心。如何才能不被这些海量数据淹没，而是有效地组织这些数据，并且从中找出有价值的知识，帮助人类制定正确的决策？针对这一问题，数据仓库和数据挖掘技术应运而生，并且显示出强大的生命力。要将海量数据转换成为有用的信息和知识，首先要有效地收集和组织数据。数据仓库是良好的数据收集和组织工具，它的任务是搜集来自各个业务系统的有用数据，存放在一个集成的储存区内。在数据仓库丰富完整的数据基础上，数据挖掘技术可以从中挖掘出有价值的知识，从而帮助决策者正确决策。 本书主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法，全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。其中，前3章主要介绍数据仓库的基本原理和数据仓库系统的组建方法，后面的章节介绍当前流行的数据挖掘算法的主要思想和理论基础，并且给出丰富的应用实例。 本书紧跟数据仓库和数据挖掘技术的发展和人才培养的目标，有以下几个特点。 （1） 可读性强，文字叙述深入浅出，易读易用，即使是初学者，阅读起来也比较容易。 （2） 概念清晰，条理清楚，内容取舍合理。 （3） 本书强调基础，重视实例。各章节都以经典算法为主，介绍其主要思想和基本原理，并且给出恰当和丰富的实例。 （4...