随着社会经济的不断发展、科学技术的不断进步，统计方法越来越成为人们必不可少的式具和手段。在教学过程中，老师们也越来越感到运用统计方法解决实际问题的重要，不少人在探索如何运用统计软件介绍和学习统计方法。谢邦昌教授、黄登源教授在多年的教学中，积累了丰富的经验，他们热情倡议，将他们的讲稿提供出来并编写成教材，供更多的人学习和使用。这正与我们的初衷不谋而合。2005年开始着手这套系列教材的编写，经过不断讨论、反复的论证，形成了现在的模式。

第1章 数据挖掘概述
1．1 数据挖掘定义
1．1．1 数据挖掘的技术定义
1．1．2 数据挖掘的商业定义
1．2 数据挖掘的重要性及意义
1．3 数据挖掘功能
1．4 数据挖掘步骤和标准
1．4．1 数据挖掘步骤
1．4．2 数据挖掘需要的人员
1．5 数据挖掘常用方法
1．5．1 数据挖掘的对象
1．5．2 数据挖掘的常用方法
练习题

第2章 关联规则
2．1 关联规则介绍
2．2 关联规则种类
2．2．1 一般意义上的关联规则
2．2．2 带有时间性的序列关联分析
2．3 关联规则算法
2．3．1 普通的关联规则算法
2．3．2 序列关联规则算法
2．4 STATISl"ICA中的关联规则
2．5 案例分析
练习题

第3章 聚类分析
3．1 聚类分析介绍
3．2 距离定义
3．2．1 点之间的距离
3．2．2 类之间的距离
3．3 聚类分析算法
3．3．1 层次聚类
3．3．2 基于划分的聚类
3．3．3 EM聚类
3．4 STATISTICA中的聚类分析
3．5 案例分析
练习题

第4章 决策树建模
4．1 决策树介绍
4．1．1 决策树的基本知识
4．1．2 决策树的应用和发展趋势
4．2 树的建模过程
4．2．1 数据要求
4．2．2 树的生长
4．2．3 有效性和风险性
4．2．4 属性选择
4．3 STATISTICA中的决策树
4．4 案例分析
练习题

第5章 神经网络建模
5．1 神经网络介绍
5．2 神经网络的基本概念和原理
5．2．1 基本组成单元
5．2．2 神经网络的训练过程
5．2．3 基本的神经网络模型
5．3 STATISTlCA中的神经网络模型
5．4 案例分析
练习题

第6章 回归分析
6．1 回归分析介绍
6．2 线性回归模型
6．2．1 模型的建立及未知参数的估计
6．2．2 回归方程与回归参数的检验及变量的选择问题
6．2．3 回归诊断和决定系数
6．3 Logistic回归模型
6．3．1 Logistic回归模型的建立
6．3．2 Logistic回归模型的参数估计
6．3．3 Logistic回归模型的检验及诊断
6．3．4 Logistic回归模型结果的解释
6．3．5 Logistic回归模型的扩展
6．4 STATISTlCA中的回归
6．5 案例分析
练习题

第7章 时间序列
7．1 时间序列介绍
7．2 时间序列算法
7．2．1 传统时间序列分析
7．2．2 ARIMA模型
7．3 sTATIsTICA中的时间序列
7．4 案例分析
练习题
参考文献
……

随着社会经济的不断发展、科学技术的不断进步，统计方法越来越成为人们必不可少的式具和手段。在教学过程中，老师们也越来越感到运用统计方法解决实际问题的重要，不少人在探索如何运用统计软件介绍和学习统计方法。谢邦昌教授、黄登源教授在多年的教学中，积累了丰富的经验，他们热情倡议，将他们的讲稿提供出来并编写成教材，供更多的人学习和使用。这正与我们的初衷不谋而合。2005年开始着手这套系列教材的编写，经过不断讨论、反复的论证，形成了现在的模式。由于有许多研究生的帮忙，又有几位年轻老师的辛劳，这套书终于问世。
在我们看来，掌握统计方法不仅要理论上弄明白，更重要的在于能够正确有效地运用这些方法，分析说明实际问题。这套书正是试图利用实际数据，通过统计软件的实际操作，将所能够使用的统汁方法加以说明，使读者不仅能够了解相应的统计方法，而且能够通过计算机操作学会运用这些方法处理分析实际数据。希望本套书的出版能够为读者提供这样学习的工具。
由于水平有限，难免有不足之处。恳请读者朋友们提出宝贵意见。我们也会循着这样的思路，在教学以及和读者的交流沟通中不断积累、不断提高、不断完善，奉献给读者更多更好的成果。
感谢为这套书的编写付出汗水的研究生，感谢儿位认真用心的年轻老师，感谢中国人民大学出版社的大力支持。为方便读者，书中的所有例题数据，都将放在中国人民大学出版社工商管理分社的网站（www．rdjg．com．cn）上，供渎者下载并练习。谢谢读者，希望能够加强沟通和联系，为提高统计方法实际运用的能力和水平共同努力。

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