Data Mining :
Daza Vergaray, Alfredo,
Data Mining : Minería de datos. Minería de datos. - Primera edición. - 286 páginas : gráficas, tablas.
Incluye material de descarga.
Bibliografía: páginas 282-286.
La minería de datos es una práctica de análisis que permite obtener un determinado conocimiento a partir de la información extraída de una base de datos. El objetivo del presente libro es instruir al lector en esta disciplina y guiarlo en el desarrollo de modelos descriptivos y predictivos que faciliten la toma de decisiones en una organización, a partir de la herramienta SPSS Clementine, uno de los programas más usados hoy en día para ese fin. Entre los principales temas abordados en esta obra se hallan la metodología y las técnicas de este campo, las características de SPSS Clementine, las opciones de su interfaz y los pasos para su instalación. Además de ello, se proponen veinte casos prácticos que son resueltos de manera didáctica con técnicas como los árboles de decisión, las redes neuronales, los clústeres, las series temporales, las reglas de asociación y dependencia, la validación de datos erróneos, y la integración y partición de datos. Este libro está dirigido a todos aquellos que necesiten efectuar decisiones a partir del análisis de grandes bases de datos. Por tal motivo, representa un aporte valioso para los estudiantes y profesionales de las carreras de Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Industrial, Estadística, Administración de Empresas, Marketing, Medicina, Educación, entre otras.
978-612-304-417-6
Envío de datos.
Explotación de datos (Informática).
Inteligencia artificial.
Minería de datos.
QA76.9.D343 / D39 2016
Data Mining : Minería de datos. Minería de datos. - Primera edición. - 286 páginas : gráficas, tablas.
Incluye material de descarga.
Bibliografía: páginas 282-286.
La minería de datos es una práctica de análisis que permite obtener un determinado conocimiento a partir de la información extraída de una base de datos. El objetivo del presente libro es instruir al lector en esta disciplina y guiarlo en el desarrollo de modelos descriptivos y predictivos que faciliten la toma de decisiones en una organización, a partir de la herramienta SPSS Clementine, uno de los programas más usados hoy en día para ese fin. Entre los principales temas abordados en esta obra se hallan la metodología y las técnicas de este campo, las características de SPSS Clementine, las opciones de su interfaz y los pasos para su instalación. Además de ello, se proponen veinte casos prácticos que son resueltos de manera didáctica con técnicas como los árboles de decisión, las redes neuronales, los clústeres, las series temporales, las reglas de asociación y dependencia, la validación de datos erróneos, y la integración y partición de datos. Este libro está dirigido a todos aquellos que necesiten efectuar decisiones a partir del análisis de grandes bases de datos. Por tal motivo, representa un aporte valioso para los estudiantes y profesionales de las carreras de Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Industrial, Estadística, Administración de Empresas, Marketing, Medicina, Educación, entre otras.
978-612-304-417-6
Envío de datos.
Explotación de datos (Informática).
Inteligencia artificial.
Minería de datos.
QA76.9.D343 / D39 2016
