数据挖掘实践———本书详细介绍了一种新的数据挖掘技术——数据建模，并着重阐述整个模型开发过程的细节。
      本书包括三个部分。
      第一部分讲述基础知识，内容涉及确定目标和从商业预测中定义目标的重要性，并给出了收集数据和创建建模数据集的例子。
      第二部分通过一个实例详细阐述了模型开发的整个过程。
       第三部分通过应用于保险业、银行、电信行业的实例详细说明了不同目标的数据建模过程的几个关键步骤。
      本书将数据挖掘的技艺用饮食烹调的思想加以诠释，易于理解，便于接受。书中绘出的众多实例充分展现了作者多年的行业经验，对当前的市场营销和客户关系管理建模具有极佳的借鉴作用。本书适合具有一定的统计和分析建模基础的读者阅读，可作为分析师、数据挖掘人员、营销经理的工作手册，也可作为计算机相关专业的本科生、研究生教材或补充读物。
    《数据挖掘概念与技术》系统地论述数据挖掘的基本概念、基本技术和最新进展。
      全书分10章，全面而深入地介绍数据库技术的发展和数据挖掘的应用，数据仓库和联机分析技术，数据预处理技术（数据清理、数据集成和转换、数据归约），数据挖掘技术（数据的分类、预测、关联和聚类），先进数据库系统中的数据挖掘方法，以及数据挖掘的应用和一些具有挑战性的问题。《数据挖掘概念与技术》注重实效，在讨论概念与技术时辅以实例，并提供代表性算法。
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