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本书借助代表当今数据挖掘和机器学习*高水平的著名开源软件Weka，通过大量的实践操作，使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能，拉近理论与实践的距离。全书共分9章，主要内容包括Weka介绍、探索者界面、知识流界面、实验者界面、命令行界面、Weka高级应用、WekaAPI、学习方案源代码分析和机器学习实战。本书系统讲

数据科学是一门新兴的热门科学，国外一流大学纷纷设立同名课程，相应的专业、课程及书籍也深受欢迎。本书是国内第一部系统阐述数据科学的重要专著，填补了国内此领域的空白。本书在结构设计和内容选择上不仅充分借鉴了国外著名大学设立的相关课程以及全球畅销的外文专著，也考虑到了国内相关课程定位与专业人才的培养需求。本书共包括8个部分（

本书系统地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，主要内容包括数据挖掘概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型及应用，聚类分析方法与应用，粗糙集方法与应用，遗传算法与应用，基于模糊理论的模型与应用，灰色系统理论与方法，基于数据挖掘的知识推理。本书可作为管理科

本书是十二五大数据教育系列教材之一。本书的主要内容包括：大数据基础知识、大数据整理、大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据实验培训平台入门、大数据行业分析应用案例（零售、互联网、金融保险、制造、网络游戏、广告、旅游等）。本书可作为高等职业院校开展大数据教育的教学用书，也可作为企业相关岗位的培训用书。

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数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念，关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书，它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。 《数据科学与大数据分析——数据的发现分析可视化与表示》总共分为12章，主要内

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