Data mining : minería de datos / Alfredo Daza Vergaray.
Material type: TextLanguage: Spanish Publisher: [Barcelona] : Marcombo ; Editorial Macro, 2017Description: 286 páginas : ilustraciones, gráficas ; 25 cmContent type: texto Media type: sin mediación Carrier type: volumenISBN: 9788426724588Subject(s): Minería de datos -- Enseñanza | Minería de datos -- Métodos estadísticos | Metadatos -- Análisis | Programas para computador -- Interpretación de datos | Procesamiento de datos en línea | Toma de decisionesDDC classification: 005.74Item type | Current library | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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Libros |
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005.74 / C153c 2019 Calidad de datos / | 005.74 / D154 2017 DAMA-DMBOK : data management body of knowledge / | 005.74 / D232i Introducción a los sistemas de bases de datos / | 005.74 / D277d 2017 Data mining : minería de datos / | 005.74 / D346p 2021 Predictive analytics : data mining, machine learning and data science for practitioners / | 005.74 / G619d 2014 Data smart : using data science to transform information into insight / | 005.74 / H233d Data mining : concepts and techniques / |
Incluye bibliografía.
Capítulo 1. Conceptos básicos de minería de datos ; Capítulo 2. Técnicas y aplicación de la minería de datos ; Capítulo 3. Presentación general de SPSS Clementine ; Capítulo 4. Interfaz y categorías de SPSS Clementine ; Capítulo 5. Instalaciones de SPSS Clementine ; Capítulo 6. Aplicaciones con diferentes técnicas de minería de datos. .
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.
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