罗森林编著的《数据挖掘理论与技术》梳理了数据挖掘理论与技术的知识点，注重领域内核心思想、原理、方法的论述及国内外最新研究进展的融入，内容上系统、全面、先进。全书共9章，主要包括数据挖掘基础知识，概率论与数理统计，数据挖掘效果评价，数据预处理，数据仓库，数据分类分析，数据聚类分析，关联规则发现，统计预测方法等。在讨论算法的同时引入应用实例，强调应用方法包括算法特点、参数选择、结果评价等方面的分析，理论联系实际，有利于算法的快速掌握和有效运用。
《数据挖掘理论与技术》可供计算机科学与技术、生命信息工程、软件工程、通信与信息系统等相关学科、专业的学生作为教材或参考书，同时也可供科研人员参考和感兴趣者自学使用。