数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等技术。这本电子书为初学者提供深入理解数据挖掘的资源，同时也适合专业人士参考。数据预处理是数据挖掘流程的初始阶段，包括数据清洗、数据集成和数据转换，确保后续分析有效性和准确性。特征选择通过过滤、包裹和嵌入方法降低复杂性，提高模型泛化能力。分类、聚类、关联规则学习和序列模式发现是主要方法，涵盖了市场细分、推荐系统等应用场景。书中还包括异常检测、回归分析及模型评估工具如交叉验证和ROC曲线，帮助读者理解数据挖掘技术和应用实践。