数据挖掘与管理决策（双语版）

　　本书以数据挖掘经典算法及其在管理决策中的应用为研究对象进行编写，内容包括数据挖掘的发展背景、分类算法、聚类算法和关联规则算法、人工神经网络算法及数据挖掘在管理决策中的应用等，基本涵盖了数据挖掘技术中的经典算法。通过介绍在不同管理决策领域中数据挖掘技术的典型案例，将理论学习和实际应用有机地结合起来，有助于不同专业背景的学生更好地学习和掌握数据挖掘的基本技术和发展动态。本书可作为高等院校经管类和理工类专业高年级本科生或研究生的入门教材，也可作为高等院校数据挖掘方向双语课程建设的参考教材，还可作为对数据挖掘技术感兴趣的读者的参考书籍。

　　陈欣：：：：：：： 陈欣，南京财经大学管理科学与工程学院，博士，副教授。主持国家自然科学基金、江苏省教育厅等课题多项，在国内外核心期刊发表文章多篇，获得南京财经大学先进工作者称号等。主要研究方向：大数据分析与决策支持系统、系统经济性评价和政策设计等，教授课程有：数据挖掘与管理决策、SPSS统计分析与应用等。

Chapter１ Introduction
Chapter２ Classification
Chapter３ Clustering
Chapter４ Association Rules Mining
Chapter５ Artificial Neural Networks
Chapter６ Applications of Data Mining in Management Decision-making
Appendix