本书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念与体系结构、数据仓库的数据存储与处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。本书既重视理论知识的讲解，又强调应用技能的培养。每章首先介绍算法的主要思想和理论基础，之后利用算法去解决实例中给出的任务，而且对于数据仓库的组建方法和多数章节中的数据挖掘算法，书中都使用MicrosoftSQLServer2019进行了操作实现。通过对具体实例的学习和实践，使读者掌握数据仓库和数据挖掘中必要的知识点，达到学以致用的目的。本书每章均配有习题，习题丰富，可以帮助读者进一步掌握和巩固所学知识。此外，本书提供多媒体教学课件和习题参考答案，读者可到清华大学出版社网站下载。