《数据挖掘方法与应用》以应用为导向介绍数据挖掘的相关工具、理论和方法，包括数据挖掘概述、数据挖掘工具、数据与数据平台、数据预处理、关联分析、决策树、贝叶斯分类和神经网络。通过循序渐进地讲解数据挖掘可使用的工具、数据存储及分析环境、原始数据可能存在的问题及相应的预处理方法、数据挖掘经典算法等相关知识，使读者对数据挖掘有整体的认识和了解。此外，《数据挖掘方法与应用》以解决问题为目的，结合实例阐述了使用IBM SPSS Modeler和R软件进行数据挖掘的方法与步骤，便于读者更好地理解和掌握。 《数据挖掘方法与应用》可作为统计学、大数据等相关专业高年级本科生及硕士研究生数据挖掘课程的教材，也可作为其他数据挖掘爱好者的参考用书。