資訊通常「隱藏」在非顯而易見的資料中，分析人員需花費數週才能發現有用的資訊，而多數的資料並未經過分析。在未建立假設之下分析資料，進而發現假設的想法中，出現了「資料探勘（Data Mining）」的分析方法。資料探勘可以想成是為了從大量的資料發現假設或規則，所進行的一種資料分析過程。本書是學習資料探勘的入門圖解書，因為是定位在「入門」與「圖解」，所以盡力不出現數學的話題。因此，基本上是採取按照手法的內容去分析，即可得出此種結果之方式來說明，對於手法的數學背景幾乎不涉獵。
本書是在如下的方針來撰寫：
1.以例題方式作為基本。
2.解說資料探勘可以做什麼？如何閱讀結果？如何活用？不說明計算方法與理論上的背景。
3.可以理解分析方法的觀念。
4.例題不偏向行銷領域，也從製造、醫學、工程等領域中列舉。

本書是以例題方式解說資料探勘的想法與方法，由於資料探勘是以大量資料作為對象，故在說明例題時，將全部資料揭載是做不到的。可是，這又會讓讀者無法一面依循資料一面去理解。因此，例題中所列舉的資料量，對資料探勘而言是不適合的少量。然而，這是為了讓讀者理解「想法」所採取的不得已作法。因此，在本書例題中出現的資料量，並非是實際資料探勘中所採用的資料量，僅止於內容的說明與用法，想進一步了解相關內容，請參考五南圖書出版的《資料探勘與顧客分析》。

陳耀茂
日本（國立）電氣通信大學經營工學博士
東海大學企管系教授

序言
第1章　何謂資料探勘
1-1 資料探勘的意義與過程(1)
1-2 資料探勘的意義與過程(2)
1-3 例題說明
1-4 資料探勘的特徵(1)
1-5 資料探勘的特徵(2)
1-6 資料探勘的特徵(3)
第2章　檢查資料
2-1 資料的確認
2-2 判定偏離值(1)
2-3 判定偏離值(2)
2-4 判定偏離值(3)
2-5 判定偏離值(4)
第3章　資料分類
3-1 何謂分類
3-2 如何分類(1)
3-3 如何分類(2)
3-4 如何分類(3)
3-5 如何分類(4)
第4章　發現關聯
4-1 關聯的定義(1)
4-2 關聯的定義(2)
4-3 資料重排
4-4 關聯的強度
4-5 關聯的應用(1)
4-6 關聯的應用(2)
4-7 關聯的應用(3)
4-8 關聯的應用(4)
4-9 關聯的應用(5)
4-10 資料的遺漏
第5章　發現差異
5-1 判別差異(1)
5-2 判別差異(2)
5-3 決策樹
5-4 判別規則
5-5 以Logistic迴歸判別
5-6 使用交叉表判別
5-7 使用決策樹CHAID判別
5-8 交叉表無法判別的情形
5-9 不只一個最好的決策樹
5-10 找出有特徵的群
5-11 尋找不良品發生的原因(1)
5-12 尋找不良品發生的原因(2)
5-13 尋找不良品發生的原因(3)
5-14 決策樹CHAID與CART的判別結果的不同
5-15 誤判別
第6章　預測分析
6-1 預測結果
6-2 迴歸式的建立方法(1)
6-3 迴歸式的建立方法(2)
6-4 預測比率時利用Logistic迴歸
6-5 數個變數的情形
6-6 驗證
6-7 質變數混在一起的情形
6-8 其他的預測方式
6-9 迴歸樹的有用性(1)
6-10 迴歸樹的有用性(2)
第7章　文字探勘法
7-1 大量資料的整理
7-2 大量資料的統計解析(1)
7-3 大量資料的統計解析(2)
7-4 大量資料的統計解析(3)
7-5 大量資料的統計解析(4)
第8章　品質管理的應用
8-1 SPSS與Modeler簡介(1)
8-2 SPSS與Modeler簡介(2)
8-3 SPSS與Modeler簡介(3)
8-4 有關品質管理諸工具的構成(1)
8-5 有關品質管理諸工具的構成(2)
8-6 有關品質管理諸工具的構成(3)
8-7 有關品質管理諸工具的構成(4)
8-8 有關品質管理諸工具的構成(5)
8-9 有關品質管理諸工具的構成(6)