本书主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法，并针对每种方法，介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine 12.0为平台，用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法（包括ID3、C4.5、C5.0、CART等算法）、聚类分析方法（包括K-Means算法和TwoStep算法）、关联规则挖掘方法（包括Apriori算法、CARMA算法和序列模式挖掘算法）、数据筛选算法（包括特征选择算法和异常检测算法）、回归分析方法（包括线性回归算法和二项Logistic回归）、神经网络构建方法（包括多层感知器网络、RBF网络以及Kohonen网络的构建算法）、时间序列分析方法（包括指数平滑法和ARIMA模型构建方法）。