本书目录导读：
基于关联规则和粗糙集的数据挖掘方法研究——评《数据挖掘：原理与技术》
《数据挖掘：原理与技术》
作者：王珊，孙钟秀
出版社：清华大学出版社
出版时间：2015年
《数据挖掘：原理与技术》一书由王珊、孙钟秀两位知名学者共同撰写，由清华大学出版社出版，本书旨在系统地介绍数据挖掘的基本原理、技术方法和应用实例，为广大读者提供了一部全面、深入的数据挖掘指南。
本书共分为十个章节，涵盖了数据挖掘的各个方面，具体如下：
第一章：数据挖掘概述
本章介绍了数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域以及数据挖掘的主要任务。
第二章：数据预处理
本章详细阐述了数据挖掘过程中的数据预处理技术，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
第三章：关联规则挖掘
本章介绍了关联规则挖掘的基本原理、算法实现以及应用实例，重点讲解了Apriori算法和FP-growth算法。
第四章：分类与预测
本章介绍了分类与预测的基本原理、常用算法以及应用实例，包括决策树、支持向量机、神经网络等。
第五章：聚类分析
本章介绍了聚类分析的基本原理、常用算法以及应用实例，包括K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等。
第六章：异常检测
本章介绍了异常检测的基本原理、常用算法以及应用实例，包括孤立森林、KNN算法、基于密度的聚类等。
第七章：可视化分析
本章介绍了可视化分析的基本原理、常用技术以及应用实例，包括散点图、热力图、树状图等。
第八章：数据挖掘在金融领域的应用
本章介绍了数据挖掘在金融领域的应用，包括风险控制、信用评估、投资组合优化等。
第九章：数据挖掘在电子商务领域的应用
本章介绍了数据挖掘在电子商务领域的应用，包括客户细分、推荐系统、价格优化等。
第十章：数据挖掘的未来发展趋势
本章展望了数据挖掘的未来发展趋势，包括大数据、深度学习、知识图谱等。
《数据挖掘：原理与技术》一书全面、系统地介绍了数据挖掘的基本原理、技术方法和应用实例，为广大读者提供了丰富的学习资源，本书在关联规则挖掘和粗糙集方面也有深入的探讨，对于基于关联规则和粗糙集的数据挖掘方法研究具有重要的参考价值。