借助于数据分析与挖掘技术能够从庞大的、分散的数据中获取所需要的知识，这是当前科技领域的一个重要课题研究。本书梳理了大数据分析与数据挖掘的多种研究方法，介绍了数据特征分析与数据准备，并从关联规则、回归分析、分类分析、聚类分析、预测与时间数据分析等方面阐述了典型数据挖掘技术及其应用，并在最后介绍了当前教育的热点——教育大数据的分析与挖掘。本书注重领域核心方法的论述，知识点比较广泛，叙述简明、语言准确，是一本值得学习研究的著作。

第1章 大数据分析与数据挖掘概论
1.1 大数据与数据挖掘
1.2 数据挖掘的概念和原理
1.3 数据挖掘的问题类型
1.4 大数据分析的过程、技术与难点
1.5 数据挖掘和大数据分析架构与步骤
1.6 大数据分析与数据挖掘的应用
第2章 数据特征分析与数据准备
2.1 数据的收集
2.2 数据类型、尺度、检查
2.3 数据的描述性特征
2.4 数据的预处理
2.5 数据的探索与可视化
2.6 应用实例分析
第3章 典型数据挖掘技术及其应用
3.1 关联规则
3.2 回归分析
3.3 分类分析
3.4 聚类分析
3.5 预测与时间数据分析
第4章 大数据分析与数据挖掘的进阶应用
4.1 商务智能
4.2 制造智能
第5章 教育大数据的分析与挖掘
5.1 教育大数据及其国内外发展状况
5.2 国内外专家和实践者对教育大数据的评论
5.3 教育数据挖掘的价值及方法
5.4 教育数据挖掘与学习分析
5.5 E—Learning、E—Management和E—Research三大领域数据
挖掘的典型应用及实例分析
5.6 教育大数据的应用服务：个性化学习环境
5.7 教育决策支持系统：教育科学决策的重要支撑
5.8 我国未来大数据教育发展研究
参考文献