01 서론
1.1 래피드마이너 소개
1.2 데이터 분석 방법론
1.3 이 책의 구성
1.4 일러두기

02 프로젝트 이해 단계
2.1 서론
2.2 데이터 세트
2.3 결론

03 데이터 이해 단계
3.1 서론
3.2 데이터 세트의 메타 데이터
3.3 데이터 세트
3.4 결론

04 데이터 준비 단계
4.1 서론
4.2 데이터 세트 생성
4.3 데이터 구성
4.4 데이터 세트 준비
4.5 결측치 처리
4.6 결론

05 모델링 단계
5.1 서론
5.2 데이터 읽기
5.3 분석 프로세스 저장하기
5.4 모델 선택
5.5 모델 적용
5.6 성과 평가
5.7 결론

06 평가 단계
6.1 서론
6.2 검증 프레임워크의 설정
6.3 비교 분석
6.4 결론
07 구현 단계 및 결론

부록
1 k-NN 알고리즘 분석 프로세스
2 Decision Tree 알고리즘 분석 프로세스
3 Decision Rule 알고리즘 분석 프로세스
4 Tree to Rules 알고리즘 분석 프로세스
5 Na?ve Bayes 알고리즘 분석 프로세스
6 Linear Regression 알고리즘 분석 프로세스
7 K-means 알고리즘 분석 프로세스

『토닥토닥 래피드마이너 기초편』은 일반인도 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 데이터 분석 방법과 도구를 제시하는 것을 목표로 한다. 이 목표를 달성하기 위해 다음의 세 가지에 중점을 두었다. 첫째, 데이터 분석의 기본 개념을 일반인들이 이해할 수 있는 수준으로 가능하면 쉽게 썼다. 데이터 분석 알고리즘은 수학적인 기반을 두고 개발되어 일반인이 이해하기에는 어려운 점이 많다. 따라서 좀 더 쉽게 이해할 수 있게 직관적인 설명을 활용하였다. 둘째, 데이터 분석의 기본적인 틀을 이해할 수 있도록 데이터 분석 방법론을 제시하고 각 단계별로 해야 할 일들을 서술하였다.