《数据挖掘：理论与实践》内容覆盖数据挖掘的基本理论和方法，为数据预处理提供基础，每部分都有丰富的应用案例，并提供Rapid Miner操作指南，实现理论与实践的结合，理论与实践并重，对数据分析从业者和研究人员有重要参考价值。

张发，北京理工大学（珠海）商学院教授，从事信息管理与信息系统专业教学科研工作，研究方向包括数据挖掘、系统仿真、应急管理。国家自然科学基金评审专家、广东省管理科学与工程教学指导委员会委员，主持完成国家自然科学基金面上项目2项、省部级科研项目10多项，参与完成国防973、国家科技支撑计划、长江学者和创新团队发展计划等多项课题。获得军队科技进步二等奖3项。发表学术论文60多篇，出版专著、教材、译著5部。发表论文60多篇。

前言 近年来，大数据和人工智能技术取得了突破性进展，对人类社会产生了深远的影响。在商业、制造、医疗、金融、科研等领域，数据的规模与多样性正以惊人的速度增长。然而，数据本身并不能直接带来价值，唯有通过深入分析，从数据中发现隐藏的模式，提取出知识，才能充分发挥数据的价值。数据挖掘就是从海量数据中提取有价值信息和模式的技术。它帮助人们做出更加科学的决策，优化资源配置，推动创新发展。随着技术的进步，数据挖掘的应用领域也在持续拓展。从精准医疗到智能制造，从个性化推荐到社会治理，数据挖掘正在推动各行业的变革。随着数据规模的增大与复杂性的提升，数据挖掘将在社会经济发展中扮演更为重要的角色，成为驱动创新与进步的核心力量。 目前已有一些优秀的数据挖掘著作，在推动学科进步和普及应用方面发挥了重要作用。但是多数书籍面向计算机专业人员，着重数据挖掘算法的实现，在如何应用这些方法解决实际问题方面着墨不多。还有一些书籍侧重代码实现或工具使用，对数据挖掘理论阐述不足。本书力求在理论与实践之间架起桥梁，系统介绍数据挖掘理论与方法，同时结合实际案例展示这些方法的应用。本书使用可视化工具RapidMiner，结合Python语言，针对实际案例详细介绍数据挖掘过程，帮助读者快速理解数据挖掘理论，掌握数据挖掘技能。 近年来，数据挖掘技术发展日新月异，尤其是深度学习技术已经在分类、聚类、异常检测等任务中得到广泛应用。然而，大多数现有书籍对这些进展的讨论较为零散，或者仅局限于技术概述。本书特别关注这一领域的最新研究，在典型的数据挖掘任务中引入与深度学习相关的内容，帮助读者把握技术前沿。 文本...