Descripción del libro
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.
Preguntas frecuentes
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Ten en cuenta que no será compatible con los dispositivos que se ejecuten en iOS 13 y Android 7 o en versiones anteriores. Obtén más información sobre cómo usar la aplicación.
Información
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