Resumen: El objetivo del presente estudio es analizar los datos obtenidos a través de una plataforma on-line, mediante diferentes técnicas de clasi cación y aprendizaje orientadas al descubrimiento del conocimiento. Se aplican técnicas de minería de datos para obtener relaciones de abilidad que informen del interés de los usuarios por cumplimentar de manera rigurosa el cuestionario on-line atendiendo al modo de realizar el mismo. Aunque existen técnicas que nos permiten observar el comportamiento de los usuarios mientras realizan el cuestionario, en este caso se emplean Redes Neuronales Arti ciales para predecir el comportamiento de aquellos, atendiendo a variables obtenidas al realizar el cuestionario. La muestra consta de 1.636 participantes de diferentes zonas geográ cas y rangos de edad, obtenida al contestar de manera anónima o identi cada al cuestionario Inventario Psicológico para el Seguimiento de Talentos Deportivos (IPSETA). Los resultados obtenidos mediante las diferentes técnicas de análisis informan que el género femenino pre ere realizar el registro en la plataforma para cumplimentar el cuestionario, alcanzando un alto porcentaje de abilidad (70%). Palabras clave: minería de datos, Redes Neuronales Arti ciales, WEKA reglas de asociación, análisis de grupos. Abstract: e aim of this study is to analyse a set of data got through an on-line platform, using some ranking and knowledge oriented discovery rules techniques. Data mining techniques are applied to obtain a reliable relationship which can show the interest of the users in order to ll rigorously the on-line questionnaire attending to the way they do. Although there are programming techniques which allows us to observe the behaviour of users while lling the survey, current work uses arti cial neural networks to predict their behaviour, based on variables obtained from the own survey. e sample is made up of 1,636 participants from di erent geographical areas and age ranges, obtained anonymously by answering the IPSETA questionnaire which is used for a psychological monitoring of sport talents. e results obtained using the analysis techniques show that females prefer to register on the platform to ll the survey, getting a high reliability (70%). Key words: data mining, arti cial neural networks, WEKA, association rules, cluster analysis. Resumo: O objetivo deste estudo é analisar um conjunto de dados através de uma plataforma on-line utilizando diferentes técnicas ou regras de descoberta de conhecimento orientado. Técnicas de mineração de dados são aplicados para obter uma relação de con ança é relatado o interesse dos usuários de forma con ável para o preenchimento do questionário online modo de endereçamento de fazer o mesmo. Embora existam técnicas de programação que nos permite observar o comportamento dos usuários durante a realização da pesquisa, graças às novas ferramentas podem prever o comportamento do mesmo, com base em variáveis obtidas através da realização de questionário. A amostra foi composta por 1.636 participantes de diferentes ár...