笔者认为数据挖掘的出现，正是统计学适应这一变化的新的发展方向，数据挖掘并不是为了替代传统的统计分析技术，而是统计分析方法的延伸和扩展。本书从统计学视角研究数据挖掘，以期从统计学角度对数据挖掘理论的研究有所突破和创新，同时对统计学理论在数据挖掘方向的发展做出探索。

前言

第一章 绪论

 第一节 选题意义

 第二节 研究动态与文献综述

 第三节 论文结构与研究方法

 第四节 难点和创新

第二章 基于统计视角的数据挖掘理论体系

 第一节 数据挖掘与统计学

 第二节 基于统计视角的数据挖掘理论体系

 第三节 本章小结

第三章 数据挖掘统计方法综述

 第一节 数据挖掘基本问题界定

 第二节 关联挖掘统计方法综述

 第三节 聚类挖掘统计方法综述

 第四节 分类挖掘统计方法综述

 第五节 回归挖掘统计方法综述

 第六节 本章小结

第四章 数据挖掘统计方法进一步研究

 第一节 特征描述统计方法研究

 第二节 聚类挖掘距离函数和相似系数研究

 第三节 本章小结

第五章 数据挖掘质量问题研究

 第一节 数据挖掘质量问题分类

 第二节 源数据质量问题的处理方法

 第三节 数据集成时质量问题的处理方法

 第四节 数据分析时质量问题的处理方法

 第五节 本章小结

第六章 可视化数据挖掘原型实现

 第一节 数据挖掘原型设计基础

 第二节 可视化数据挖掘框架系统设计

 第三节 本章小结

第七章 数据挖掘在实际数据库上的应用示例

 第一节 实验数据库介绍

 第二节 客户特征描述——谁是最有价值的客户

 第三节 铃音关联挖掘

 第四节 本章小结

第八章 总结及研究展望

 第一节 总结

 第二节 研究展望

参考文献

后记