本书内容简介：数据挖掘和文本挖掘是当前信息技术中的一个重要研究领域；将遗传算法和社会演化算法应用于数据及文本挖掘方法研究，具有较大的理论意义和实用价值本书研究了基于遗传算法和社会演化算法的数据挖掘和文本挖掘方法，主要包括数据挖掘和文本挖掘中的属性约简问题、聚类问题，并将其应用于产品研发决策中所做主要工作包括：提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类方法；采用遗传算法和模式聚合进行文本特征降维；采用遗传算法和潜在语义索引进行文本特征降维；采用社会演化算法进行聚类；采用混沌社会演化算法进行聚类；采用改进的遗传算法和社会演化算法进行文本聚类研究；将文本挖掘应用到产品研发决策中，构建产品研发文本知识地图，以期提高产品研发的效率和质量。
进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
朱小栋、徐欣编著的《数据挖掘原理与商务应用(普通高等院校电子商务十二五规划重点教材)》的内容涵盖如何利用相关软件产品实现数据挖掘的经典算法和技术，还涵盖数据挖掘技术在商务领域中的应用。本书既适合计算机应用技术专业，也适合经管类信息管理与电子商务专业的学生学习。书中既注重从计算机应用角度来讲解数据挖掘，又注重数据挖掘与商务智能、管理科学、决策支持系统的结合。
这本《数据挖掘－－方法与应用》主要根据作者徐华近几年在清华大学面向研究生和本科生开设的“ 数据挖掘：方法与应用”课程的教学实践与积累，参考近几年国外著名大学相关课程的教学体系，系统地介绍数据挖掘的基本概念和基本原理方法；结合一些典型的应用实例展示用数据挖掘的思维方法求解问题的一般性模式与思路。 本书可作为有一定数据结构、数据库和程序设计基础的研究生或本科生开展数据挖掘知识学习和研究的入门性教材与参考读物。
本书以大数据为研究背景，系统分析了传统数据技术当前存在的问题以及面临的挑战，并对比了当前主流的面向大数据的数据库解决方案，在此基础上阐述了笔者的研究工作：基于MapReduce平台高处处理大数据的OLAP研究。书中反应了当前大规模数据仓库研究的热点和成果，值得大数据研究的人员参考和应用。
