AUTOR/ES: CÉSAR PÉREZ LÓPEZ ,DANIEL SANTÍN GONZÁLEZ
ISBN: 8497324927
AÑO: 2007
EDICION: 1ª
IDIOMA: Castellano
ENCUADERNACIÓN: Rústica
PÁGINAS: 808
DIMENSIONES: 17 X 24 cms
FIGURAS: Profusamente ilustrado
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NOVEDAD
DE INTERES PARA: Universidad Ciencias e Ingenieria
RELACIONADOS: Ingeniería de Minas
PUNTOS CLAVE: Se describen los conceptos de minería de datos de la forma más sencilla posible, de modo que sean inteligibles a lectores con formación diversa. Los capítulos comienzan describiendo las técnicas en lenguaje asequible y presentando a continuación la forma de tratarlas mediante aplicaciones prácticas. Una parte importante de cada capítulo son los casos prácticos totalmente resueltos, incluyendo la interpretación de los resultados. Los entornos de trabajo automatizados específicos de minería de datos que se utilizan son SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Adicionalmente se utilizan determinados procedimientos de SPSS y SAS que realizan tareas de minería de datos de modo sencillo. El libro va acompañado de un CD-ROM que contiene los archivos de datos, tanto de todos los ejemplos que ilustran la parte teórica, como de los ejercicios resueltos.
INDICE: Introducción 1. Minería de datos: conceptos, técnicas y sistemas 2. Entorno de trabajo de SPSS Clementine 3. Entorno de trabajo de SAS Enterprise Miner 4. Fase de selección en minería de datos 5. Fase de selección en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine 6. Fase de selección en SPSS Muestras Complejas y SAS Base 7. Fase de exploración en minería de datos 8. Fase de exploración en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine 9. Fase de exploración en SPSS y SAS 10. Fases de limpieza y transformación de datos 11. Las fases de limpieza y transformación de datos en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine 12. Fases de limpieza y transformación de datos en SPSS y SAS 13. Fase de minería de datos. Técnicas predictivas de modelización 14. Técnicas predictivas de modelización con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine 15. Técnicas predictivas de modelización con SAS y SPSS 16. Técnicas descriptivas y predictivas de clasificación. Clusters y árboles de decisión 17. Clusters y árboles de decisión con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine 18. Clusters y árboles de decisión con SAS y SPSS 19. Redes neuronales 20. Redes neuronales con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Índice alfabético.