Introducción a la Minería de Datos
Introducción a la Minería de Datos
Vv.aa.
La minería de datos es una etapa, si bien la más importante, de lo que se ha venido Ilamando el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Este proceso consta de varias fases e incorpora diferentes técnicas de los campos del aprendizaje automático, la estadística, las bases de datos, los sistemas de toma de decisión, la inteligencia artificial y otras áreas de la ...
Sinopsis
La minería de datos es una etapa, si bien la más importante, de lo que se ha venido Ilamando el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Este proceso consta de varias fases e incorpora diferentes técnicas de los campos del aprendizaje automático, la estadística, las bases de datos, los sistemas de toma de decisión, la inteligencia artificial y otras áreas de la informática y de la gestión de información. Este manual describe el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Explica, de una manera metodológica y pragmática, el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse. Contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos, las técnicas que se requieren en cada fase del proceso: técnicas de preparación y almacenes de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación, agrupamiento, regresión, asociación, etc.) y técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído. Discurre apoyándose en numerosos ejemplos prácticos y utilizando herramientas de minería de datos como SPSS Clementine, WEKA y otras, ilustrando cada técnica con las diferentes implementaciones que de ella proporciona cada sistema. Está dirigido a profesionales involucrados en el análisis de los sistemas de información o en la toma de decisiones de su organización o de sus clientes, así como a estudiantes universitarios en titulaciones de ingeniería, informática, empresariales o biomédicas que cursen asignaturas de análisis de datos , extracción de conocimiento , aprendizaje automático o, cómo no, minería de datos , o bien que quieran complementar su formación estadística con la perspectiva del proceso de extracción de conocimiento mediante la generación de modelos a partir de bases de datos.
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