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内容简介：本书共分为十二章，第一章涵盖了教育数据挖掘技术的来源、分类、发展历程、意义、挑战与机遇。第二章详细介绍了教育数据的采集方法、原则、存在的问题以及预处理应用案例。第三章探讨了教育数据清洗、整合和选择的过程。第四章阐述了教育数据分析、可视化技术以及相关案例分析。第五章至第十章分别介绍了文本挖掘、情感分析、时间序列、关联规则、因果关系、聚类分析和社会网络分析等具体技术方法。第十一章讨论了滞后序列分析在学习行为分析中的应用。第十二章展望了教育数据挖掘的全球化发展和未来趋势。