數據挖掘：原理與實踐（進階篇）

全書理論聯繫實際，全面講述數據挖據理論、技術及應用的教材。研討了數據挖掘的方方面面，從基礎理論到複雜數據類型及其應用。不僅討論傳統的數據挖掘問題，而且介紹了高級數據類型，例如文本、時間序列、離散序列、空間數據、圖數據和社會網路。本書由基礎篇和進階篇組成。基礎篇對應原書的第1～11章，進階篇對應原書的第12～20章。

查魯·C. 阿加沃爾（Charu C. Aggarwal）
 
是IBM T. J. Watson研究中心的傑出研究人員，于1996年獲麻省理工學院博士學位。他對數據挖掘領域有著廣泛的研究，在國際會議和期刊上發表了250多篇論文，擁有80多項專利。他曾三次被評為IBM的“傑出發明人”，並曾獲得IBM公司獎、IBM傑出創新獎和兩項IBM傑出技術成就獎。

他因為提出基於冷凝的數據挖掘中的隱私保護技術而獲得EDBT2014的時間檢驗獎。他還獲得了IEEE ICDM研究貢獻獎（2015），這是數據挖掘領域對具有突出貢獻的研究的兩個最高獎項之一。
他曾多次擔任ACM/IEEE知名國際學術會議的主席或程式委員會主席，並擔任大數據相關多個知名期刊的主編或編委。由於在知識發現和數據挖掘算法上的貢獻，他入選SIAM、ACM和IEEE的會士。