本书介绍数据挖掘理论与应用过程。在基础理论部分，主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类和回归算法、关联规则挖掘、异常检测；在应用部分，结合通信行业、Web内容挖掘等具体实例讨论数据挖掘方法的实际应用。本书附录中特别介绍了数据挖掘10个经典算法和10个挑战问题。

本书介绍数据挖掘理论与应用过程。在基础理论部分，主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类和回归算法、关联规则挖掘、异常检测；在应用部分，结合通信行业、Web内容挖掘等具体实例讨论数据挖掘方法的实际应用。本书附录中特别介绍了数据挖掘10个经典算法和10个挑战问题。

很多学科都面临着一个普遍问题：如何存储、访问异常庞大的数据集，并用模型来描述和理解它们？这些问题使得人们对数据挖掘技术的兴趣不断增强。长期以来，很多相互独立的不同学科分别致力于数据挖掘的各个方面。本书把信息科学、计算科学和统计学在数据挖掘方面的应用融合在一起，是第一本真正和跨学科教材。 本书由三部分构成。第一部分是基础，介绍了数据挖掘算法及其应用所依赖的基本原理。讲座方法直观易懂，深入浅出。第二部分是数据挖掘算法，系统讲座了如何构建求解特定问题的不同算法。讲座的内容包括用于分类和回归的树及规则、关联规则、信念网络、传统统计模型，以及各种非线性模型，比如神经网络和“基于记忆”的局部模型。第三部分介绍了如何应用前面讲座的算法和原理来解决现实世界中的数据挖掘问题。谈到的问题包括元数据的作用，如何处理残缺数据，以及数据预处理。

很多学科都面临着一个普遍问题：如何存储、访问异常庞大的数据集，并用模型来描述和理解它们？这些问题使得人们对数据挖掘技术的兴趣不断增强。长期以来，很多相互独立的不同学科分别致力于数据挖掘的各个方面。本书把信息科学、计算科学和统计学在数据挖掘方面的应用融合在一起，是第一本真正和跨学科教材。 本书由三部分构成。第一部分是基础，介绍了数据挖掘算法及其应用所依赖的基本原理。讲座方法直观易懂，深入浅出。第二部分是数据挖掘算法，系统讲座了如何构建求解特定问题的不同算法。讲座的内容包括用于分类和回归的树及规则、关联规则、信念网络、传统统计模型，以及各种非线性模型，比如神经网络和“基于记忆”的局部模型。第三部分介绍了如何应用前面讲座的算法和原理来解决现实世界中的数据挖掘问题。谈到的问题包括元数据的作用，如何处理残缺数据，以及数据预处理。

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。

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。本书面向愿意学习和尝试数据挖掘的程序员。

本书系统地介绍了数据挖掘理论、方法与应用，包括数据特征分析与预处理，经典数据挖掘算法（分类、回归、聚类、关联规则和集成学习等），大数据新常态下催生的数据分析方法（推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析等）等理论与方法。在此基础上，每章均有基于Python语言的实例应用。本书可以作为高等院校数据科学与大数据技术专业相关课程的教材，以及计算机、软件工程等专业的教材或参考书。高职高专学校相关专业也可选用部分内容开展教学。

全书内容分为三篇。第一篇（基础篇）主要介绍数据挖掘与量化投资的关系，以及数据挖掘的概念、实现过程、主要内容、主要工具等内容。第二篇（技术篇）系统介绍了数据挖掘的相关技术及这些技术在量化投资中的应用，主要包括数据的准备、数据的探索、关联规则方法、数据回规方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法、时间序列方法、智能优化方法等内容。第三篇（实践篇）主要介绍数据挖掘技术在量化投资中的综合应用实例，包括统计套利策略的挖掘与优化、配对交易策略的挖掘与实现、数据挖掘在股票程序化交易中的综合应用，以及基于数据挖掘技术的量化交易系统的构建。 《量化投资：数据挖掘技术与实践（MATLAB版）》的读者对象为从事投资、数据挖掘、数据分析、数据管理工作的专业人士；金融、经济、管理、统计等专业的教师和学生；希望学习MATLAB的广大科研人员、学者和工程技术人员。

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。