Minería de datos a través de ejemplos

Pérez, M

• Editorial: Alfaomega
• Año: 2015
• ISBN del libro electrónico: 9786076224748
• Categoría: Ciencia de la computación
• Categoría: Ciencias computacionales general

Con la ayuda de este libro, a través de ejemplos totalmente resueltos, el lector profundizará en el descubrimiento e interpretación de la información contenida en grandes conjuntos de datos. Se trata de exponer, con sencillez y mediante una metodología interactiva, los conceptos de minería de datos e inteligencia de negocios. Este libro analiza las herramientas más habituales y las posibilidades que ofrecen SAS, SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, IBM SPSS e IBM SPSS Modeler. La minería de datos consiste en analizar e interpretar de forma automática comportamientos, patrones, tendencias, asociaciones, predicciones y otras características del conocimiento inmerso en los datos. Las grandes cantidades de datos de que se disponen en la actualidad nos obligan a extraer de un modo automatizado la información clave contenida en ellos. Para lograrlo, se utilizan herramientas informáticas que soportan técnicas especializadas, estas técnicas constituyen la minería de datos.

Índice

• Portada
• ÍNDICE
• INTRODUCCIÓN
• CAPÍTULO 1 - TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS Y HERRAMIENTAS
• CAPÍTULO 2 - FASE DE SELECCIÓN ENMINERÍA DE DATOS.HERRAMIENTAS
• CAPÍTULO 3 - FASES DE EXPLORACIÓN Y LIMPIEZA EN MINERÍA DE DATOS. HERRAMIENTAS
• CAPÍTULO 4 - FASE DE TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS. HERRAMIENTAS
• CAPÍTULO 5 - FASE DE ANÁLISIS EN MINERÍA DE DATOS. TÉCNICAS PREDICTIVAS. HERRAMIENTAS
• CAPÍTULO 6 - MODELOS PREDICTIVOS CON ÁRBOLES DE DECISIÓN. HERRAMIENTAS
• CAPÍTULO 7 - TÉCNICAS DESCRIPTIVAS DE MINERÍA DE DATOS. ANÁLISIS CLÚSTER Y SEGMENTACIÓN. HERRAMIENTAS
• CAPÍTULO 8 - REDES NEURONALES.HERRAMIENTAS
• CAPÍTULO 9 - FASE DE EVALUACIÓN. COMPARACIÓN DE MODELOS. HERRAMIENTAS
• ÍNDICE ANALÍTICO