作为一本教科书，本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本收编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。我们被数据所包围着，这些数据是数值型或其他类型，它们都必须经过分析和处理，转换成通知、指导、回答或辅助决策和理解的信息。由于当今数据集的大小和复杂性的增加，就产生了数据挖掘这个新术语，它描述了间接的、自动化的数据分析技术，这些技术所利用的工具比分析人员过去做基本的数据分析所使用的工具更加复杂和尖端。本书讨论了数据挖掘的原理，接着描述了一些具有代表性的艺术级的方法和算法。这些方法和算法起源于不同的学科，如统计学、机器学习、计算机图形学、数据库、信息检索、神经网络、模糊逻辑和进化计算。本书还提供了详细的算法，而且这些算法都带有必要的解释和图形示例。本书提供了一个指南：在面对一个待挖掘的数据集（以及它们的伴随数据集）时，怎样和何时从成百上千种软件工具中选择特定的一种。本书允许分析人员用书中提供的方法和技术来创建和执行他们自己的数据挖掘实验。本书强调选择合适的方法和数据分析软件，并根据实际情况选择相应的参数。只有在深入理解了参数的意义及其在所提供技术中的作用的情况下，才能作出这些非常重要的、定性的决策。数据挖掘是一个正在蓬勃发展的领域，本书提供了从大量可用的分析程序中进行选择所急需的指南。

本书全面系统地介绍了各种数据挖掘的基本概念、方法和算法，是系统学习数据挖掘的一本好书。全书由四部分构成：第一部分是导论，全面介绍了数据挖掘的背景信息、相关概念以及数据挖掘所使用的主要技术；第二部分？鞘萃诰虻暮诵乃惴ǎ低成钊氲孛枋隽擞糜诜掷唷⒕劾嗪凸亓嬖虻某Ｓ盟惴ǎ坏谌糠质鞘萃诰虻母呒犊翁猓饕鹗隽薟eb挖掘、空间数据挖掘、时序数据和序列数据挖掘；第四部分是附录，介绍了目前市场上流行的一些数据挖掘工具产品，包括产品名称、产品功能、供应商、产吕所用技术、运行平台及产品状况。数据挖掘是近年来伴随着数据库系统的大量建立和万维网的广泛使用而发展起来的一门技术，它是数据库、机器学习与统计学这三个领域的交叉结合而形成的一门新兴技术。本书全面系统地介绍了各种数据挖掘的基本概念、方法和算法，是系统学习数据挖掘的一本好书。全书由四部分构成：第一部分是导论，全面介绍了数据挖掘的背景信息、相关概念以及数据挖掘所使用的主要技术；第二部分是数据挖掘的核心算法，系统深入地描述了用于分类、聚类和关联规则的常用算法；第三部分是数据挖掘的高级课题，主要叙述了Web挖掘、空间数据挖掘、时序数据和序列数据挖掘；第四部分是附录，介绍了目前市场上流行的一些数据挖掘工具产品，包括产品名称、产品功能、供应商、产吕所用技术、运行平台及产品状况。全书层分明、要念头清晰、表达准确、体系完整。书中对每种算法不仅进行了详尽的解释，还给出了算例及伪代码。每章后的练习和参考文献为读者提供了进一步思考相关问题的线索。本书适宜作为计算机专业研究生、高年级本科生教材，也可作为相关领域研究人员的参考书。

数据压缩是现代计算最重要的领域和工具之一。从获取数据到CD-ROM，从编码理论到图像处理，现代计算的许多层面都依赖于数据压缩。本书对数据压缩的许多不同类型和方示提供了全面的参考。内容包括详尽而有益的分类、最常用方法的描述、方法使用和获益的比较以及“如何”应用的讨论。全书的介绍沿数据的压缩领域的主干来组织、游程编码、统计方法、基于字典的方法、图像压缩、音频压缩和视频压缩。数据压缩是现代计算最重要的领域和工具之一。从获取数据到CD-ROM，从编码理论到图像处理，现代计算的许多层面都依赖于数据压缩。本书对数据压缩的许多不同类型和方示提供了全面的参考。内容包括详尽而有益的分类、最常用方法的描述、方法使用和获益的比较以及“如何”应用的讨论。全书的介绍沿数据的压缩领域的主干来组织、游程编码、统计方法、基于字典的方法、图像压缩、音频压缩和视频压缩。该书的主要主题为：视频压缩、小波方法、音频压缩、用于JPEG和JBIG的QM编码器、图像变换、用于压缩简单图像的EIDAC方法、前缀图像压缩、ACB和FHM曲线压缩和边缘破碎法。本书为所有的计算机科学家、计算机工程师、电气工程师、信号/图像处理工程师，以及其他需要一部压缩方法大全的科学家们，提供了一本十分宝贵的参考和指南。

高校计算机教学系列教材。计算机在各个领域的应用过程中，都会涉及到数据的组织与程序的编排等问题，都会用到各种各样的数据结构。选择最合适的数据结构地存储表示方法，以及编制相应的实现算法的方法是计算机工作者不可缺少的知识。本书全面、系统地介绍各种类型的、最常用的数据结构及其查找、排序的各种方法。对每一种数据结构除了阐述各种数据结构所涉及的逻辑关系之外，还讨论它们在计算机中的存储表示方法以及在这些数据结构上的运算（操作）和实际的执行算法，并对算法的效率进行简要的分析和讨论。概念清楚，内容丰富，详略得当，既便于开展各种层次的教学，又便于读者自学。本书可以作为大专院校计算机及相关专业的教材，也可以供从事计算机工程与应用的科技工作者参考。

本书是数据仓库方面公认的“圣经”级权威著作的最新版本，集理论性和实践性于一身，英文原版全球销售已超过50万册。这一版本针对最新的技术和应用进行了全面修订，并更新了原有内容，探讨了数据集市、操作型数据存储和企业信息源（CorporateInformationFactory）等全新主题。在本书中，Inmon解释了数据仓库是什么而不是什么，为什么是必需的，它是如何工作的以及如何将新技术集成到传统的数据仓库中。同时，书中还对标准数据仓库与多维数据集市进行了比较。此外，本书还包含以下新内容：如何将数据仓库技术应用于客户销售与支持如何将数据仓库技术应用于决策支持，包括数据挖掘与数据勘察如何采用最新存储技术大幅提升数据仓库的存取速度ERP系统与数据仓库的集成如何用数据仓库支持电子商务，包括获取和分析网站点击流量数据

数据挖掘技术是近几年国内外迅速发展起来的一门交叉学科，涉及到数据库、统计学、人工智能与机器学习等多个领域。本书在介绍了数据挖掘原理的基础上，从实用的角度出发，详细地介绍了数据挖掘的经典算法。本书在介绍了数据挖掘原理的基础上，从实用的角度出发，详细地介绍了数据挖掘的经典算法。本书是国内第一本对数据挖掘技术基础算法进行详细描述的实用性教材。第1章从不同的角度对数据挖掘进行了介绍，第2章介绍了数据仓库技术的概念并给出了数据立方体的理论基础。第3章讲述了数据挖掘的数据预处理所涉及到的概念及算法。第4章-第8章详细介绍了数据挖掘的经典领域的算法，其中第6章简单介绍了数据可视化的内容。第9章介绍了开放的数据挖掘平台。本书的使用对象是在校高年级的本科生、研究生及各个领域的高级软件开发人员。

本书以数据挖掘技术的方法为线索，以数据挖掘的技术成果为重点，对知识发现与数据挖掘的概念、数据挖掘的方法和技术、数据挖掘的知识表示、基于信息论的数据挖掘方法、关联规则挖掘、神经网络、遗传算法、公式发现、数据挖掘的应用等内容作了全面、系统的介绍。本书是数据挖掘技术最新成果的论著，将对数据挖掘技术在我国的发展起到推动作用。

本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境（决策支持系统环境）以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员，以及构造和使用现代信息系统的人员，也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。

本书由综述，创建数据仓库，数据仓库环境中的决策支持和用于决策支持的数据仓库产品四部分组成。本书可作为从事数据仓库决策支持开发研究人员的参考书，也可作为大学本科或研究生的选修课教材。

本书是《通信工程丛书》之一，是原《数据传输》的修订本。全书力求兼顾理论的完整性、先进性和工程实用性，所要解决的基本问题是数据与信道的匹配问题。全书从传输信道人手，围绕信道的特征分述数据传输的三大技术关键，即调制与解调、同步和差错控制。最后举出几个典型的数据传输系统的例子，以增强整体概念，使读者了解数据传输系统的设备及各项技术措施是如何以信道的客观规律为转移的。在修汀过程中主要增加厂新的凋制技术、差错控制技术、分组无线数据网和综合业务数字网等方面的内容。全书共十章（详见目录）。书后附有附录A、B、C和英汉名词对照表。本书可供大专院校通信专业的毕业生与其他具有一定通信知识的工科毕业生以及从事通信工作的工程技术人员阅读，也可作为通信专业在校大学生的参考书。