邱玉辉，教授（二级），西南大学博士生导师，中国人工智能学会首批会士，重庆市计算机科学与技术首批学术带头人，第四届教育部科学技术委员会信息学部委员，中共党员。1992年起享受政府特殊津贴。
　　曾担任中国人工智能学会副理事长、中国数理逻辑学会副理事长、中国计算机学会理事、重庆计算机学会理事长、重庆市人工智能学会理事长重庆计算机安全学会理事长、重庆软件行业协会理事长、（计算机研究与发展》编委、《计算机科学》编委、《计算机应用》编委、（智能系统学报>编委、科学出版社《科学技术著作丛书.智能>编委、《电脑报》总编、美国IEEE高级会员、美国ACM会员、中国计算机学会高级会员。长期从事非单调推理、近似推理、神经网络机器学习和分布式人工智能、物联网、云计算、大数据的教学和研究工作。已指导毕业博士后2人、博士生33人、硕士生25人。发表论文420余篇（在国际学术会议和杂志发表人工智能方面的学术论文300余篇，全国性的学术会议和重要核心刊物发表人工智能方面的学术论文100余篇）。出版学术著作《自动推理导论》（电子科技大学出版社，1992年）、《专家系统中的不确定推理——模型、方法和理论》（科学技术文献出版社，1995年）、（人工智能探索>（西南师范大学出版社，1999年和主编《数据科学与人工智能研究》（西南师范大学出版社，2018年）、《量子人工智能引论》（西南师范大学出版社，2021年）、《计算机基础教程》（西南师范大学出版社，1999年）等图书20余种。主持、主研完成国家“973”项目、“863”项目、自然科学基金、省（市）基金和攻关项目16项。获省（部）级自然科学奖、科技进步奖四项，获省（部）级优秀教学成果奖四项。

　　《数据挖掘》是《青少年人工智能科普丛书》中的一本，旨在为青少年普及数据挖掘这一重要领域。书中系统介绍了数据挖掘的基本概念、核心技术及其广泛应用，带领读者探索数据背后的价值。
　　首先，书中从数据驱动的未来世界出发，描绘了数据在现代生活中的重要地位。通过智能家居、智能交通等实际场景，展现了数据如何改变我们的生活方式和工作方式。随后，书中详细讲述了数据挖掘的发展历程、数据的类型与特征，以及数据挖掘在各个领域的广泛应用。
　　在技术层面，《数据挖掘》深入浅出地讲解了数据预处理的过程，包括数据清洗、特征工程等关键步骤，为后续的数据分析打下坚实基础。接着，书中介绍了常用的分类、回归和聚类算法，帮助读者理解如何从数据中提取有用的信息和模式。
　　此外，书中还探讨了高级数据挖掘技术，如关联规则学习、网络分析、文本挖掘和推荐系统，展示了数据挖掘在复杂场景中的强大能力。通过与机器学习的结合，书中进一步揭示了监督学习、无监督学习以及深度学习在数据挖掘中的具体应用，为读者打开了更广阔的技术视野。
　　书中还通过丰富的案例展示了数据挖掘在电商、金融、医疗、社交网络和智慧城市等领域的实际应用，帮助读者理解数据挖掘在现实中的价值。最后，《数据挖掘》展望了数据挖掘技术的未来发展方向，包括技术融合、应用创新、隐私保护与安全强化、可视化与可解释性提升，以及跨学科合作与人才培养等方面，为读者描绘了数据挖掘领域的发展蓝图。
　　《数据挖掘》内容科学、通俗易懂，图文并茂，旨在帮助青少年读者全面了解数据挖掘的重要性和应用场景，激发对人工智能领域的兴趣和探索欲望。

　　第一章 数据挖掘概论
　　1.1 数据驱动的未来世界的缩影
　　在未来的世界里，数据将成为推动社会发展的核心驱动力，如同构建起一个全新世界秩序的基石。
　　清晨，当我们从睡梦中苏醒，智能家居系统早已根据我们的睡眠数据和健康监测数据，为我们调整好了室内的温度、湿度以及光线，营造出最适宜的起居环境。我们洗漱时，镜子上的智能显示屏会根据我们以往的消费数据和个人偏好，精准地推送适合我们的早餐以及附近餐厅的优惠信息。
　　走出家门，城市的交通系统在大数据的指挥下高效运转。每一辆车的行驶数据道路的拥堵情况等信息被实时收集和分析智能交通信号灯能够动态调整时长。公共交通也能根据客流数据进行精准调度，确保资源的高效利用。
　　因此，人们的认知和行动正日益与数据紧密相连，据相关研究显示，在现代企业的关键业务决策中，基于数据驱动的决策占比已超过60%。数据挖掘技术恰似一位技艺高超的魔法师，能从看似杂乱无章的数据海洋中提炼出珍贵的宝藏。
　　数据挖掘是深入数据底层，探寻其中隐藏的价值信息和知识的关键手段，如图1－1所示为数据挖掘工作流程示意图。
　　数据挖掘从范畴上可分为狭义与广义。狭义的数据挖掘专注于运用各类算法对数据进行深度剖析，以找出潜在的模式和规律。而广义的数据挖掘涵盖了从数据的初始收集，细致的预处理，到运用多种挖掘算法以及对最终结果的解读和实际应用的完整链条。它不仅是对数据内在奥秘的探索，更是将这些成果转化为实际生产力的重要过程。
　　在当今这个充满机遇与挑战的时代，有众多的决策辅助方法，例如基于经验的判断和简单的数据分析等，然而数据挖掘具有显著的优势。包括：
　　（1）全面性：相较于传统的单点分析方法，数据挖掘能够综合考虑多维度、大规模的数据，全面洞察事物的本质，其分析的覆盖范围可达95%以上的相关数据领域。
　　（2）创新性：通过对数据的创新解读和模式发现，能够催生全新的商业模式和问题解决方案，为社会和经济的发展注入源源不断的活力。
　　（3）适应性：可以根据不同的行业和领域特点，灵活调整算法和分析策略，快速适应各种复杂的应用场景。
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第一章 数据挖掘概论
1．1 数据驱动的未来世界的缩影 003
1．2 数据挖掘技术的发展历程 006
1．3 数据的类型与特征 009
1．4 数据挖掘的主要应用领域 013

第二章 数据预处理
2．1 数据理解与探索 020
2．2 数据清洗 028
2．3 特征工程 035

第三章 常用的数据挖掘算法
3．1 分类算法 043
3．2 回归分析 056
3．3 聚类方法 990

第四章 高级数据挖掘技术
4．1 关联规则学习 80
4．2 网络分析与挖掘 091
4．3 文本挖掘与情感分析 099
4．4 推荐系统原理与应用 105

第五章 数据挖掘中的机器学习
5．1 机器学习概述 113
5．2 监督学习与无监督学习 116
5．3 深度学习在数据挖掘中的应用 125

第六章 数据挖掘的应用案例
6．1 电商领域的应用 134
6．2 金融领域的应用 139
6．3 健康医疗领域的应用 144
6．4 社交网络领域的应用 149
6．5 智慧城市领域的应用 154

第七章 展望数据挖掘技术的未来
7．1 技术深化与融合 161
7．2 应用拓展与创新 163
7．3 隐私保护与安全强化 165
7．4 可视化与可解释性提升 166
7．5 跨学科合作与人才培养 167