本文目录导读：
在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为各行各业发展的核心驱动力，数据挖掘与预测分析作为一门新兴学科，已经逐渐成为企业、政府以及科研机构解决实际问题的重要手段，本书（数据挖掘与预测分析第2版）旨在为广大读者提供全面、深入的数据挖掘与预测分析方法，助力读者掌握数据宝藏，为未来决策提供有力支持。
数据挖掘与预测分析概述
数据挖掘是指从大量、复杂、不一致的数据中，通过一定的算法和模型，提取出有价值的信息和知识的过程，预测分析则是利用历史数据，通过建立数学模型，对未来趋势进行预测的一种方法，数据挖掘与预测分析具有以下特点：
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1、跨学科性：涉及数学、统计学、计算机科学、人工智能等多个领域。
2、实用性：广泛应用于金融、医疗、教育、交通等领域，为解决实际问题提供有力支持。
3、动态性：随着数据量的增加和算法的更新，数据挖掘与预测分析技术不断发展和完善。
本书共分为十二章，系统介绍了数据挖掘与预测分析的基本概念、方法、应用和案例分析。
1、第一章：数据挖掘与预测分析概述，介绍了数据挖掘与预测分析的基本概念、发展历程和未来趋势。
2、第二章：数据预处理，讲解了数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等预处理方法。
3、第三章：关联规则挖掘，介绍了Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法。
4、第四章：聚类分析，阐述了K-means算法、层次聚类算法等聚类分析方法。
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5、第五章：分类与预测，介绍了决策树、支持向量机、神经网络等分类与预测方法。
6、第六章：回归分析，讲解了线性回归、非线性回归等回归分析方法。
7、第七章：时间序列分析，介绍了ARIMA模型、季节性分解等方法。
8、第八章：社交网络分析，讲解了网络结构、网络演化、社区发现等社交网络分析方法。
9、第九章：文本挖掘，介绍了词频统计、主题模型、情感分析等文本挖掘方法。
10、第十章：可视化分析，介绍了散点图、热力图、网络图等可视化分析方法。
11、第十一章：案例分析与实战，通过实际案例，展示了数据挖掘与预测分析在各个领域的应用。
12、第十二章：展望与未来，对数据挖掘与预测分析的发展趋势进行了展望。
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本书特色
1、系统全面：本书涵盖了数据挖掘与预测分析的各个方面，使读者能够全面了解这一领域。
2、实用性强：本书注重实际应用，通过案例分析和实战，帮助读者掌握数据挖掘与预测分析的方法。
3、深入浅出：本书以通俗易懂的语言，讲解了数据挖掘与预测分析的基本概念、方法和应用，使读者易于理解和掌握。
4、更新及时：本书结合了最新的研究成果和实际应用，使读者能够跟上数据挖掘与预测分析的发展步伐。
本书旨在为广大读者提供全面、深入的数据挖掘与预测分析方法，助力读者掌握数据宝藏，为未来决策提供有力支持，希望本书能够帮助读者在数据挖掘与预测分析的道路上取得丰硕的成果。
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