Dentro de las tecnicas de segmentacion de mercados se distingue entre tecnicas predictivas, en las que las variables que intervienen en el proceso pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las tecnicas del analisis de la dependencia o metodos explicativos del analisis multivariante) y tecnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las tecnicas del analisis de la interdependencia o metodos descriptivos del analisis multivariante). Las tecnicas predictivas de segmentacion especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teorico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse despues del proceso de mineria de datos antes de aceptarlo como valido. En algunos casos, el modelo se obtiene como mezcla del conocimiento obtenido antes y despues de la segmentacion y tambien debe contrastarse antes de aceptarse como valido. Por ejemplo, las redes neuronales permiten descubrir modelos complejos y afinarlos a medida que progresa la exploracion de los datos. Gracias a su capacidad de aprendizaje, permiten descubrir relaciones complejas entre variables sin ninguna intervencion externa. Podemos incluir entre estas tecnicas todas las tecnicas de segmentacion en las que subyace un modelo (modelos de eleccion discreta, analisis discriminante, arboles de decision, redes neuronales, analisis conjunto, etc.) Estas tecnicas tambien se denominan tecnicas de clasificacion ya que permiten extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato en una de las clases. En las tecnicas descriptivas no se asigna ningun papel predeterminado a las variables. No se supone la existencia de variables dependientes ni independientes y tampoco se supone la existencia de un modelo previo para los datos. Los modelos se crean automaticamente partiendo del reconocimiento de patrones. En este grupo se incluyen las tecnicas de clustering y las tecnicas de reduccion de la dimension (escalamiento multidimensonal, correspondencias, etc.) En este libro se tratan las tecnicas predictivas y descriptivas que suelen implementarse en herramientas de Mineria de Datos, presentndo ejemplos practicos totalmente resueltos.