Las tecnicas de mineria de datos propiamente dichas, engloban tecnicas predictivas enfocadas a la modelizacion y clasificacion ad hoc, y tecnicas descriptivas enfocadas generalmente a la clasificacion post hoc y otro tipo de tecnicas variadas. Las tecnicas predictivas 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. Podemos incluir entre estas tecnicas todos los tipos de regresion, modelos lineales generales GLM, modelos logisticos, analisis discriminante, arboles de decision y redes neuronales. Pero, tanto los arboles de decision, como las redes neuronales, el analisis discriminante y los modelos logisticos son a su vez tecnicas de clasificacion que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato. Los arboles de decision permiten clasificar los datos en grupos basados en los valores de las variables. El mecanismo de base consiste en elegir un atributo como raiz y desarrollar el arbol segun las variables mas significativas. Todas estas tecnicas predictivas de modelizacion se tratan en este libro a traves de ejemplos practicos"