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목차
1장 데이터마이닝과 그 응용
 1. 데이터마이닝의 정의와 활용분야 = 3
  1.1 왜 요즘 부각되는가? = 5
  1.2 데이터마이닝의 활용분야 = 7
  1.3 데이터마이닝의 특징 = 8
 2. 데이터마이닝의 관련분야와 용어 = 9
  2.1 데이터마이닝의 관련분야 = 9
  2.2 관련분야의 용어적 차이 = 10
  2.3 데이터마이닝의 기법들 = 10
 3. SAS Enterprise Miner = 12
  3.1 SAS Enterprise Miner의 장점 = 13
  3.2 SEMMA - 데이터마이닝의 5단계 = 14
 4. 데이터마이닝 적용사례 = 15
 5. 맺음말 = 18
 참고문헌 = 21
2장 의사결정나무를 이용한 분석
 1. 의사결정나무의 소개 = 25
 2. 의사결정나무의 분리알고리즘 = 26
 3. 분석사례 = 29
  3.1 개인휴대통신 해지자 분석 = 29
  3.2 보험회사 고객 해지자 분석 = 35
  3.3 15대 대선 선거예측조사 사례분석 = 41
 참고문헌 = 49
3장 클레멘타인을 이용한 보험회사 이탈고객 관리분석
 1. 연구목적 = 53
 2. 자료설명 = 53
 3. 자료분석 = 55
  3.1 분석흐름도의 작성 = 55
  3.2 분석과정 = 56
  3.3 의사결정나무분석(C5.0) 알고리즘 이용 = 56
  3.4 신경망 분석 = 59
  3.5 이익도표에 의한 모형의 선택 = 60
 4. 결론 = 63
 참고문헌 = 64
4장 신경망 모형을 이용한 인체계측자료에서의 측정곤란부위의 추정
 1. 연구목적 = 67
 2. 자료설명 = 68
 3. 자료분석 = 69
  3.1 신경망(Neural Network)의 소개 = 69
  3.2 신경망모형에 대한 탐색적 평가 = 70
  3.3 최적화 된 신경망모형 = 71
 4. 결론 = 74
 참고문헌 = 74
5장 데이터마이닝 예측모형의 해석
 1. 연구목적 = 77
 2. 지도예측모형의 해석에 대한 사례 = 78
 3. 자율예측모형의 해석에 대한 사례 = 80
 4. 결론 = 82
 참고문헌 = 84
6장 선거예측조사 의사결정 유보충 분류 및 예측을 위한 의사결정나무 모형의 비교와 평가
 1. 연구목적 = 87
 2. 자료설명 = 88
 3. 자료분석 = 89
 4. 분석결과 = 91
 5. 결론 = 98
 참고문헌 = 100
7장 신용평점모형과 기각추론 활용
 1. 연구목적 = 103
 2. 자료설명 = 104
 3. 자료분석 = 105
  3.1 로지스틱 회귀모형 = 105
  3.2 의사결정나무 모형 = 106
  3.3 신경망 모형 = 107
 4. 모형평가 = 109
  4.1 이익도표(Lift Chart)와 ROC Curve에 의한 평가 = 109
  4.2 오분류표에 의한 평가 = 110
 5. 기각추론의 적용 = 111
 6. 결론 = 114
 참고문헌 = 115
부록 A 분석에 사용된 자료의 설명 = 117
부록 B 유용한 WEB SITE = 129