数据仓库是商务智能的基础，数据仓库中的数据是大企业和大单位所需的大数据。数据挖掘是指从数据中获取知识，它是人工智能的核心。 首先，本书系统介绍了数据仓库原理、联机分析处理、数据仓库的决策支持，以及数据挖掘原理和方法，包括决策树、粗糙集、关联规则挖掘、神经网络、遗传算法、公式发现、知识挖掘等。其次，本书对当前兴起的深度学习、强化学习和迁移学习新技术的原理、算法和实例进行了详细的介绍。再次，本书介绍了软件进化和数学进化的知识挖掘，软件是计算机的核心，数学是软件的基础。最后，本书对商务智能、计算智能和人工智能概念进行了比较，并将三者的概念统一为“人工智能”。 本书配有部分问答题、设计题和计算题的参考答案。问答题便利学生解惑，设计题和计算题便利学生上机实验。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程专业高年级本科生、研究生的教材，可供对UML比较熟悉并且对软件建模有所了解的开发人员、广大科技工作者和研究人员参考。