第1章 データマイニングをする目的は明確か
1.1 本書の構成と利用方法
1.2 データマイニングとは
コラム データマイニングの歴史
1.3 PBLとグループワークの進め方について
コラム 三人寄れば文殊の知恵
1.4 事象やシステム構造の理解

第2章 仮説構築に適したデータを取得しているか
2.1 統計のベンチマークの利用
2.2 公開データおよびアンケート利用時の留意点
コラム 通信設備費用の比較
2.3 バイアスがかかったデータの留意点
2.4 データが無い場合もしくは入手困難な場合の対処
コラム 長期予測に対する考え方

第3章 データをどのように加工するか
3.1 データ群の特徴把握
コラム 企業の平均年収の算出について
3.2 データの並べ方
3.3 データの相関と因果関係
コラム 課題の設定の仕方
3.4 課題 1（3.1～3.3を利用した社会的問題設定）

第4章 仮説構築時に注意することは何か
4.1 抜け落ちている数字に気をつける
コラム 電子タバコ
4.2 偏った立場の意見に気をつける
コラム 圏央道の需要
4.3 混乱を招く数字やグラフによる錯覚に気をつける
4.4 検定について
4.5 課題 2（4.1～4.4 3章を利用した社会的問題設定）

第5章 データの分類はどのように行うのか
5.1 属性分類
5.2 顧客のセグメント化例
コラム 聖地巡礼はニッチ？
コラム 顧客の囲い込み
5.3 各分類手法の特徴の解説
5.4 課題 3（5.1～5.4 3章を利用した社会的問題設定）

第6章 不確かさを考慮した仮説の構築
6.1 条件つき確率と予測
コラム ベイズ理論の歴史的背景
6.2 ベイズの定理（事前事後確率の使い方）とベイズ推定
6.3 ベイズ更新
コラム 送ったメールが届いていない！
6.4 ベイジアンネットワーク

第7章 データマイニングの今後の展望