Minería de datos a través de ejemplos / María Pérez Marqués.

Índice analítico: páginas 455-460.

Introducción, xi -- Capítulo 1. Técnicas de minería de datos y herramientas, 23 -- Capitulo 2. Fase de selección en minería de datos. Herramientas, 23 -- Capitulo 3. Fases de exploración y limpieza en minería de datos. Herramientas, 77 -- Capítulo 4. Fase de transformación en minería de datos. Herramientas, 135 -- Capítulo 5. Fase de análisis en minería de datos. Técnicas predictivas. Herramientas, 197 -- Capítulo 6. Modelos predictivos con árboles de decisión. Herramientas, 285 -- Capítulo 7. Técnicas descriptivas de minería de datos. Análisis clúster y segmentación. Herramientas, 343 -- Capítulo 8. Redes neuronales. Herramientas, 383 -- Capítulo 9. Fase de evaluación. Comparación de modelos. Herramientas, 433 -- Índice analítico, 455.

La Minería de Datos es uno de los términos que más de moda están dentro de las ciencias de la computación, y 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 disponemos en la actualidad nos obligan a extraer de un modo automatizado la información clave contenida en ellos. Para lograrlo, utilizamos herramientas informáticas que soportan técnicas especializadas, estas técnicas constituyen la Minería de datos. 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. Asimismo, 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.