Técnicas de minería de datos e inteligencia de negocios : IBM SPSS Modeler / César Pérez López ; imagen de cubierta: Andrés Sanz.

Introducción a la minería de datos, 13 -- Entorno de trabajo de IBM SPSS Modeler, 19 -- Fase de selección en IBM SPSS Modeler, 51 -- Fase de exploración en minería de datos. Nodos exploratorios en IBM SPSS Modeler, 97 -- Fase de exploración con IBM, SPSS Statistics, 147 -- Fase de modificación (trasformación) en el proceso de minería de datos, 169 -- Fase de modernización en el proceso de minería de datos. Técnicas predictivas, 213 -- Fase de modelización en minería de datos. Árboles de decisión, 273 -- Fase de modelización en minería de datos. Redes neuronales, 311 -- Fase de modelización en minería de datos. Técnicas de segmentación, 343 -- Fase de modelización en minería de datos. Reglas de asociación, 377 -- Fase de modelización en minería de datos. Modelos automáticos y evaluación de modelos, 393.

IBM SPSS Modeler es una herramienta integrada de minería de datos (Data Mining), Business Intelligence (BI) y Big Data. Permite trabajar con diversas fuentes de orígenes de datos (ASCII, XLS, ODBC, etc.), presenta una interfaz visual basada en procesos/flujos de datos (streams) e incorpora una amplia variedad de herramientas de minería de datos e inteligencia de negocios (exploración, correlación, reglas de asociación, regresión, segmentación, clasificación, redes neuronales, reglas y árboles de decisión, patrones, etc.), manipulación de datos (pick & mix, muestreo, matching y separación, etc.), combinación de modelos, visualización de datos, exportación de modelos a distintos lenguajes (C, SPSS, SAS, etc.), exportación de datos integrada a otros programas y generación de informes. Todas estas herramientas se estudian a lo largo del libro y se ilustran con ejemplos. El entorno de IBM SPSS Modeler está basado en nodos que se van disponiendo y conectando para formar un flujo, o stream, traducido también como ruta. Los streams pueden almacenarse en ficheros separados o en proyectos que engloban a varios de ellos que se puede cargar, guardar, modificar, reejecutar o reorganizar y que son independientes de las fuentes de datos. Estas características permiten automatizar los procesos de inteligencia de negocios. A lo largo del libro se desarrollan totalmente más de un centenar de ejemplos de minería de datos con la plataforma IBM SPSS Modeler. También se incorporan notas metodológicas sobre las técnicas de Data Mining y Business Intelligence clarificándolas con los correspondientes ejercicios paso a paso.