資料探勘是一門結合統計學與資訊科學相關理論的方法學，藉由各種功能模式的導入與實踐，使得資料探勘的應用遍及各個領域，成為研究與實務工作者重要的研究方法。再者，隨著知識經濟的發展，以知識管理為基礎，創造個人、組織競爭優勢與經營績效的管理理論及工具，也成為商業智慧發展的趨勢，故運用資探勘的技術，就成為企業及政府部門知識探勘、運用與管理的重要工作。因此，我們也可以說資料探勘，對於學術界與實務界而言，是一門兼具問題、理論、與方法的學科。本書即嘗試以不同資料探勘的理論為經，演算方法為緯，在經緯的架構中，藉著個案實例，以及IBM/SPSS Modeler系統實際的操作，來說明資料探勘模式與功能所能提供問題解決的方法，藉此；使得學習者能夠實際操作不同資料探勘的功能與模式，達到理論與實作兼具的學習目的。
作者簡介：
廖述賢
現任：淡江大學管理科學學系專任教授
學歷：英國華威克大學(Warwick University)作業研究及系統管理博士
研究領域/專長:決策理論、資料採礦、商業智慧、供應鏈管理、電子商務、知識管理、科技管理、行銷管理
溫志皓
現任：國立中央大學企業管理學系博士班
學歷：國立中央大學企業管理學系博士班
研究領域/專長:資料採礦、科技管理、資料庫設計、人工智慧
目錄
CH01 資料採礦概論
CH02 資料採礦的功能
CH03 資料庫與資料採礦
CH04 資料與資料採礦
CH05 決策樹：C5.0
CH06 分類與迴歸樹：C&RT
CH07 因素分析:FA/PCA
CH08 類神經網路:NN
CH09 貝氏網路
CH10 支援向量機 (SVM)
CH11 關聯法則：Apriori
CH12 次序分析:Sequence
CH13 集群分析:K-Means
CH14 類神經網路：Kohonen
CH01 資料採礦概論
CH02 資料採礦的功能
CH03 資料庫與資料採礦
CH04 資料與資料採礦
CH05 決策樹：C5.0
CH06 分類與迴歸樹：C&RT
CH07 因素分析:FA/PCA
CH08 類神經網路:NN
CH09 貝氏網路
CH10 支援向量機 (SVM)
CH11 關聯法則：Apriori
CH12 次序分析:Sequence
CH13 集群分析:K-Means
CH14 類神經網路：Kohonen
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