美國一名男子衝入他家附近的一家美國零售連鎖超市Target 店鋪（美國第三大零售商）進行抗議：「你們竟然寄給我17 歲的女兒嬰兒尿片和嬰兒推車的優惠券？」
一個月後，這位父親來道歉，因為這時他才知道他的女兒的確懷孕了。
總公司寄嬰兒尿片和嬰兒推車的優惠券的行為正是執行大數據挖掘的結果！
連鎖超市Target 比這位父親知道他女兒懷孕的時間足足早了一個月。
問卷調查是上一個世代的做法。
直接從顧客的行為分析出正確商業決策才是王道！
誰是潛在的客戶？
如何從消費者的習慣決定商品的架位。
怎麼辨別大量的偽造資訊？
當YB(10的24次方Bytes)等級的資料呈現在你眼前的時候，是否有能力從中擷取有意義的資訊就是現在成功的關鍵！
本書特色
本書全面地介紹了如何使用資料挖掘技術從各種結構的（資料庫）或非結構（Web）的巨量資料中提取和產生業務知識。作者整理了各種資料挖掘常用演算法和資訊採集技術，有系統地描述如何透過網誌分析、電子郵件行銷、網路廣告和電子商務進行網際網路上的巨量資料挖掘。
