《資料探勘：人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例》
　　資料探勘是一門結合統計學與資訊科學相關理論的方法學，藉由各種功能與模式的導入與實踐，使得資料探勘的應用遍及各個領域，成為研究與實務工作者重要的研究方法，尤其是運用在人工智慧及機器學習的未來發展。再者，隨著知識經濟的發展，以資料探勘為基礎，創造個人、組織競爭優勢、與經營績效的管理理論及工具，也就成為資料探勘發展及應用的趨勢。故資料探勘理論與工具方法的學習與導入於組織、企業，就成為知識探勘、運用與管理的重要工作。因此，我們也可以說資料探勘，對於學術界與實務界而言，是一門兼具問題、理論、與方法的學科。


　　這本書所要提供給讀者的內容，即嘗試以不同資料探勘的理論為經，演算方法為緯，在經、緯的架構中，藉著個案實例，以及SPSS Modeler系統實際的操作，來說明資料探勘模式與功能所能提供問題解決的方法，以及在人工智慧及機器學習未來的發展。


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廖述賢

現任：淡江大學管理科學學系專任教授
學歷：英國華威克大學(Warwick University)作業研究及系統管理博士
研究領域/專長：決策理論、資料探勘(大數據分析)、商業智慧、供應鏈管理、電子商務、數位金融(FinTech) 、知識管理、科技管理、行銷管理

溫志皓

現任：國防大學運籌管理學系專任助理教授
學歷：國立中央大學企業管理博士(企業電子化與大數據組)
研究領域/專長：資料探勘、資料庫行銷、推薦系統、數據分析、電子商務、人工智慧