个人简介
张俊妮，美国哈佛大学统计学博士，现为北京大学光华管理学院商务统计及经济计量系副教授。研究领域包括因果推断、贝叶斯分析、蒙特卡洛方法、数据挖掘。
内容简介
本书全面地介绍了数据挖掘的相关主题，包括数据理解与数据准备、关联规则挖掘、多元统计中的降维方法、聚类分析、神经网络、决策树方法、模型评估等内容。全书体系完整，文字精炼，注重对数据挖掘方法的直觉理解及其应用；同时，保持了一定的严谨性，为学生理解和运用这些方法提供了坚实的基础。
本书实例丰富，并附有相应SAS程序，以便于学生尽快理解相关内容并用以解决实际问题。
本书配有教辅，可以免费提供给任课教师使用。如需要，欢迎填写书后的“教师反馈及课件申请表”索取。