Buku ini dimulai dengan pengenalan konsep Data Mining, Konsep Data dan fokus khusus pada algoritma K-Means clustering, termasuk bagaimana algoritma ini bekerja dalam mengelompokkan data berdasarkan kedekatan antar-poin data. Pembaca juga akan diperkenalkan pada kelebihan dan kekurangan K-Means, beserta cara menentukan jumlah klaster yang optimal.
Dengan menggunakan RapidMiner sebagai platform praktis, buku ini memberikan panduan langkah demi langkah untuk mengimpor data, melakukan pra-pemrosesan data, dan menerapkan K-Means Clustering secara efisien. Visualisasi serta contoh dan hasil studi kasus menggunakan clustering juga dijelaskan secara rinci untuk membantu pengguna dalam mendapatkan wawasan dari data yang dianalisis.