本书从专业角度全面介绍了数据仓库和数据挖掘的理论、方法、技术及其应用，系统地阐述了数据仓库和数据挖掘的产生、发展和应用及其主要概念、原理和算法，并结合当前数据仓库和数据挖掘中一些新的应用实例进一步加以说明，力求学以致用。全书分为三篇。第一篇介绍数据仓库的起源和演变过程，阐述数据仓库的定义、体系结构、组成、元数据、数据粒度和数据模型以及ETL过程，论述数据仓库设计和实现的方法。结合具体应用详细阐述了如何构建数据仓库及其主要应用，包括OLAP和OLAM等。第二篇介绍数据挖掘的起源和发展趋势，以及数据挖掘与Web挖掘的技术和方法，包括聚类、分类、预测和关联分析等，详细分析了数据挖掘在电信领域的具体应用，如客户细分、重入网识别和WAP日志挖掘等。第三篇讨论数据、信息和知识的关系，论述知识表示的主要方法和知识管理的核心技术，介绍当前研究热点——语义网和本体的核心技术和方法，分析了语义网和本体的主要应用。本书可作为计算机专业研究生或高年级本科生教材，也可以作为计算机研究和开发人员以及相关专业人士的参考资料。