不错，很好的书籍

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看介绍，本书很好，很实用，我定向是数据分析，这样数据挖掘是必修课，期待ing……

第1部分  数据挖掘篇
第1章  数据挖掘概述    3
1.1  什么是数据挖掘    3
1.1.1  数据挖掘的定义    4
1.1.2  数据挖掘的发展阶段    5
1.1.3  数据挖掘的技术特征    6
1.2  与传统技术的比较    8
1.2.1  数据挖掘和统计分析    8
1.2.2  数据挖掘和数据仓库    8
1.2.3  数据挖掘和OLAP    9
1.2.4  数据挖掘和Web挖掘    10
1.3  常用的数据挖掘软件    11
1.3.1  SAS EM    12
1.3.2  SPSS Modeler    13
1.3.3  Intelligent Miner    13
1.4  应用实例：目标客户分析    15
1.4.1  研究方法    15
1.4.2  数据分析    15
1.4.3  研究结论    26

第13章  社交网络分析    220
13.1  社交网络分析模型概述    220
13.1.1  模型定义    221
13.1.2  模型应用    222
13.1.3  建模步骤    223
13.1.4  注意事项    224
13.2  应用实例：客户流失预警分析    224
13.2.1  研究方法    225
13.2.2  数据分析    225
13.2.3  研究结论    228
第2部分  文本挖掘篇
第14章  文本挖掘概述    230
14.1  什么是文本挖掘    231
14.2  文本挖掘的研究现状    232
14.3  文本挖掘软件简介    233
14.3.1  Intelligent Miner    233
14.3.2  北大方正智思    233
第15章  文本挖掘算法    235
15.1  特征选择文本分类算法    236
15.1.1  文本特征表示    236
15.1.2  文档预处理    236
15.1.3  文档特征选择    237
15.2  支持向量机文本分类算法    239
15.2.1  文档特征的表示    239
15.2.2  文本特征的提取    240
15.2.3  文档的相似度    240
15.2.4  支持向量机算法    241
15.3  朴素贝叶斯文本分类算法    242
15.3.1  贝叶斯公式    242
15.3.2  贝叶斯定理的应用    242
15.3.3  朴素贝叶斯分类器    243
15.3.4  朴素贝叶斯文本分类算法    244
15.4  KNN文本分类算法    245
15.4.1  KNN文本分类算法概述    245
15.4.2  基于统计的KNN文本分类算法    246
15.4.3  基于LSA降维的KNN文本分类算法    248
第16章  SPSS Modeler文本挖掘概述    250
16.1  Modeler软件中的文本挖掘理论    250
16.1.1  功能简介    251
16.1.2  文本挖掘节点    252
16.2  Modeler软件中的文本挖掘安装    253
第17章  SPSS Modeler文本挖掘节点    258
17.1  File List节点    259
17.1.1  节点简介    259
17.1.2  节点实例    260
17.2   Web Feed节点    261
17.2.1  节点简介    261
17.2.2  节点实例    263
17.3  Text Mining节点    265
17.3.1  节点简介    265
17.3.2  节点实例    269
17.4  Text Link Analysis节点    271
17.4.1  节点简介    271
17.4.2  节点实例    272
17.5  Translate节点    274
17.5.1  节点简介    274
17.5.2  节点实例    275
17.6  File Viewer节点    277
17.6.1  节点简介    277
17.6.2  节点实例    278
第18章  SPSS Modeler文本挖掘实例    280
18.1  实例：音乐调查数据的概念模型分析    280
18.2  实例：音乐调查数据的文本类别分析    284
附录A  配置SQL Server ODBC数据源    289
参考文献    294