INTRODUCCIÓN

Con un enfoque eminentemente práctico esta obra aborda el concepto de Data Mining y las técnicas de minería de datos abordando la resolución de problemas prácticos. Después de revisar las definiciones fundamentales y entrar en los puntos teóricos básicos como selección de datos y muestras, exploración y análisis interactivo de datos y su depuración y modificación se enfrentan las tareas y problemáticas básicas con la herramienta de software más prestigiada del momento: Enterprise Miner.

• Enseña el uso del programa en un contexto de ejemplos.

• Presenta distintas técnicas de Data Mining resueltas con el programa, tales como correspondencias, clasificación ad hoc (analisis discriminante) y clasificación post hoc (análisis cluster).

Incluye un CD-ROM con los ejemplos del libro.

Contenido:

El concepto de Data Mining - El entorno de Enterprise Miner - Selección de datos y muestras. Exploración - Exploración y análisis interactivo de datos. El nodo Insight -Depuración y modificación de datos - Análisis cluster -Modelos: regresión múltiple y logística - Árboles de decisión - Redes neuronales - Redes neuronales y componentes principales. Modelos de usuario- Valoración y comparación de modelos - Predicción y utilidades - Data Mining y reducción de la dimensión con variables cuantitativas: componentes principales-Data Mining y reducción de la dimensión con variables cuantitativas: análisis factorial - Data Mining y reducción de la dimensión con variables cualitativas: Correspondencias - Técnicas de Data Mining para clasificación ad hoc: Análisis discriminante - Técnicas de Data Mining de clasificación post hoc: análisis cluster.