數據挖掘：實用案例分析
是數據挖掘實戰領域頗具特色的一部作品，作者曾為10余個行業上百家大型企業提供數據挖掘服務，本書是其在數據挖掘領域探索近10年的經驗總結之作。全書以實踐和實用為宗旨，深度與廣度兼顧，實踐與理論並舉。
《數據挖掘:實用案例分析》共12章，分三個部分。
第一部分是基礎篇（第1～4章），主要對數據挖掘的基本概念、應用分類、建模方法及常用的建模工具進行了介紹，並對本書所用到的數據挖掘建模平台TipDM進行了說明。
第二部分是實戰篇（第5～10章），以案例的形式對數據挖掘技術在金融、電信、電力、互聯網、生產制造以及公共服務等行業的應用場景進行了討論；首先介紹案例背景，然后闡述分析方法與過程，最后完成模型構建；在介紹建模過程的同時穿插操作訓練，把相關的知識點嵌入相應的操作過程中；此外，第10章精心設計了6個實驗項目，讀者可以通過本章介紹的方法動手實踐，以鞏固數據挖掘知識，在分析建模過程的同時，進一步增強動手能力。
第三部分是高級篇（第11～12章），主要介紹基於第三方接口的數據挖掘二次開發技術，重點對常用的WEKA和MATLAB數據挖掘算法接口進行了探討；最后對基於Hadoop框架的海量數據挖掘進行了說明，以滿足讀者更高層次的需求。
張良均，資深數據挖掘專家和模式識別專家，有近10年的數據挖掘應用與咨詢經驗，8年多的數據倉庫系統管理與實施經驗，超過10年的系統開發與設計經驗。為電信、電力、零售、農業、銀行、電力、生物、化工、醫藥等多個行業上百家大型企業提供過數據挖掘應用與咨詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學和華南師范大學客座教授，著有《神經網絡實用教程》一書。
