《数据挖掘Clementine应用实务》主要介绍了Clementine 11.0在数据挖掘中的应用。内容包括Clementine 11.0的新功能、数据挖掘入门、构建数据流、字段操作节点、建立CLEM表达式、建模节点和生成模型等，详细讨论了各种数据挖掘的分析方法，并介绍了大量的应用范例。

本书从数据挖掘基础、数据挖掘经典算法、数据挖掘业务建模与模型评价、SPSS Clementine数据挖掘实务这4方面对数据挖掘技术进行了全面介绍。本书共24章，分为4部分。第1部分介绍数据挖掘的基本概念及数据挖掘应用的基本原理。第2部分介绍了回归分析、贝叶斯网络、聚类分析、决策树算法、关联规则、粗糙集、神经网络模型、遗传算法等。第3部分是数据挖掘建模和模型模型评价的基础知识。第4部分包括SPSS Clementine数据挖掘项目的实现和具体实施，以及3个典型案例。

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《数据挖掘与应用》全面地介绍了数据挖掘的相关主题.包括数据理解与数据准备、关联规则挖掘、多元统计中的降维方法、聚类分析、神经网络、决策树方法、模型评估等内容。全书体系完整，文字精炼，注重对数据挖掘方法的直觉理解及其应用：同时，保持了一定的严谨性，为学生理解和运用这些方法提供了坚实的基础。 《数据挖掘与应用》实例丰富，并附有相应SAS程序，以便于学生尽快理解相关内容并用以解决实际问题。 《数据挖掘与应用》配有教辅，可以免费提供给任课教师使用。如需要，欢迎填写书后的“教师反馈及课件申请表’索取。

本书基于北京大学光华管理学院“数据挖掘与应用”课程。书中系统、全面地介绍了数据挖掘领域的理论、技术工具以及实践方法。主要内容包括：数据挖掘方法论、数据理解和数据准备、缺失数据、关联规则挖掘、多元统计降维、聚类分析、线性回归和广义线性回归、回归模型规则化、神经网络、决策树、支持向量机、模型评估、模型组合、协同过滤等。 书中在每种数据挖掘技术后，均辅以大量医疗、金融、营销、保险、政府部门等应用案例，并均配有相关应用的 SAS 和 R 代码，以及视频课程二维码。 第二版在头一版的基础上，增加了缺失数据、回归模型中的规则化和变量选择、卷积神经网络、支持向量机、协同过滤这5章内容。在已有各章内，本书亦增加了新的内容和示例。近些年来，R因为其自由、免费、开源，已经发展为数据分析领域*强大的软件之一。因此，本书除了继续展示 SAS 程序，还增加了 R 程序。

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目前，数据挖掘类课程已成为我国新工科教育的数据科学思维提升课程，成为信息、电子等各类工科专业本科生与研究生的必修课。本书深入浅出地介绍了数据挖掘和数据分析的知识、常用的各类算法；系统梳理与比较各类算法的优缺点与适用场景。本书内容结合作者多年的科研和教学经验，大量案例来自作者的项目和科研成果，不仅适合作为大数据特色类专业的本科生和研究生教材，同时也适合机械、航空等其他工科专业的入门与自学教材，还可作为各专业本科生与研究生考试复习的参考资料。

《数据挖掘原理与应用:SQL Server 2005数据库》作为一本专家级指南，全面介绍了SQL Server 2005中数据挖掘功能，并对这些功能的应用作了较为详尽的讲述。

目前，数据挖掘类课程已成为我国新工科教育的数据科学思维提升课程，成为信息、电子等各类工科专业本科生与研究生的必修课。本书深入浅出地介绍了数据挖掘和数据分析的知识、常用的各类算法；系统梳理与比较各类算法的优缺点与适用场景。本书内容结合作者多年的科研和教学经验，大量案例来自作者的项目和科研成果，不仅适合作为大数据特色类专业的本科生和研究生教材，同时也适合机械、航空等其他工科专业的入门与自学教材，还可作为各专业本科生与研究生考试复习的参考资料。