基于大数据时代生物医学数据的爆炸式增长，本书从医学科研中的实际问题出发，以案例的形式深入浅出地介绍了近年来崭新的医学数据挖掘技术，包括决策树模型、支持向量机、随机森林分类、关联规则、贝叶斯网络构建等，并详细介绍了数据挖掘软件(SPSS、SAS、R等)的操作步骤，重点突出实用性和可操作性，以期提高读者对医学科研数据的深层次处理与分析的能力。本书主要取材于编者近年来从事生物医学数据深度挖掘方面的研究与教学工作内容，既适用于医学院校本科生及研究生、医学基础及临床科研工作者和相关技术人员作为教材，也可作为科学研究的参考用书。