本书共24章, 分为4部分。第1部分介绍数据挖掘的基本概念及数据挖掘应用的基本原理。第2部分介绍了回归分析、贝叶斯网络、聚类分析、决策树算法、关联规则、粗糙集、神经网络模型、遗传算法等。第3部分是数据挖掘建模和模型模型评价的基础知识。第4部分包括SPSSClementine数据挖掘项目的实现和具体实施, 以及3个典型案例。