PART Ⅰ 데이터탐색 
  CHAPTER 01 서론 
    1.1 데이터사이언스 = 12
    1.2 데이터분석 목적 및 기법 = 15 
    1.3 래피드마이너 = 17
    1.4 래피드마이너 스튜디오 = 18
    1.5 래피드마이너 스튜디오 설치 = 38
    연습문제 = 43
  CHAPTER 02 데이터 
    2.1 변수 = 46
    2.2 통계량 = 48
    2.3 래피드마이너 실습 = 50
    연습문제 = 64
  CHAPTER 03 데이터정제 
    3.1 오류정보 = 69
    3.2 결측치 및 이상치 = 71
    3.3 변수생성 = 77
    3.4 자료저장 = 82
    3.5 Data Editor 창 = 87
    연습문제 = 97
  CHAPTER 04 데이터시각화 Ⅰ 
    4.1 도수분포표 = 100
    4.2 상자그림 = 103
    4.3 막대그래프 = 107
    4.4 히스토그램 = 109
    4.5 원그래프 = 112
    연습문제 = 114
  CHAPTER 05 데이터시각화 Ⅱ
    5.1 도수분포표 = 118
    5.2 요약통계량 = 125
    5.3 히스토그램과 산점도 = 128
    5.4 상관분석 = 133
    연습문제 = 136
PART Ⅱ 분석기법 
  CHAPTER 06 선형회귀분석
    6.1 선형회귀모형 = 140
    6.2 선형회귀모형의 종류 = 141
    6.3 회귀계수 추정 = 142
    6.4 모형평가 = 144
    6.5 변수선택 = 146
    6.6 래피드마이너 실습 = 147
    연습문제 = 162
  CHAPTER 07 의사결정나무 
    7.1 의사결정나무의 개념 = 166
    7.2 의사결정나무의 구성 = 169
    7.3 의사결정나무의 형성 = 170
    7.4 의사결정나무의 예측 = 173
    7.5 래피드마이너 실습 = 175
    연습문제 = 184
  CHAPTER 08 신경망분석 
    8.1 신경망 = 186
    8.2 신경망 활용사례 = 187
    8.3 신경망 작동원리 = 187
    8.4 래피드마이너 실습 = 192
    연습문제 = 199
  CHAPTER 09 군집분석 
    9.1 군집분석 = 204
    9.2 군집분석 활용사례 = 204
    9.3 군집분석 방법 = 205
    9.4 k-means 방법 = 206
    9.5 래피드마이너 실습 = 208
    연습문제 = 223
오퍼레이터 정리 = 227
찾아보기 = 233