本书主要内容涵盖了数据仓库和数据挖掘两大部分，数据仓库部分有数据仓库的概念与体系结构、数据、数据存储、OLAP与数据立方体；数据挖掘部分有关联挖掘、聚类分析、分类、神经网络、统计分析、知识图谱等。每一部分均介绍基本概念、理论基础、应用实例、思考习题，书中涉及的模型和算法均给予了相应的实例，便于读者更好的理解和使用模型。本书通过大量的计算实例增加学生对数据挖掘原理及其各种挖掘算法的理解深度，兼顾了应用型人才与学术型人才培养的需求，为学生真正架起了理论与实践的桥梁。