Minería de datos :
by Pérez López, César.
| Item type | Current location | Call number | Status | Date due |
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Libros y Folletos
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Biblioteca Central | 004.6 P415m2 Ej.1 (Browse shelf) | Available | |
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Libros y Folletos
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Biblioteca Central | 004.6 P415m2 Ej.2 (Browse shelf) | Available |
Indice.
Indice: p. 775-789.
Las técnicas de mineria de datos tienen por objeto descubrir patrones, perfiles y tendencias a travás de análisis de datos utilizando tecnologías de reconocimiento de patrones, redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y otras técnicas avanzadas de análisis de datos. Los sistemas de minería de datos utlizados son SPSS Clementine y SAS Enterprise Miner.
Capítulo 1. Minería de datos: conceptos, técnicas y sistemas. Capítulo 2. Entorno de trabajo de SPSS Clementine. Capítulo 3. Entorno de trabajo de SAS Enterprise Miner. Capítulo 4. Fase de selección en minería de datos. Capítulo 5. Fase de selección en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Capítulo 6. Fase de selección en SPSS Muestras complejas y SAS Base. Capítulo 7. Fase de exploración en minería de datos. Capítulo 8. Fase de exploración en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Capítulo 9. Fase de exploración en SPSS y SAS. Capítulo 10. Fases de limpieza y transformación de datos. Capítulo 11. Las fases de limpieza y transformación de datos en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Capítulo 12. Fase de limpieza y transformación de datos en SPSS y SAS. Capítulo 13. Fase de minería de datos. Técnicas predictivas de modelización. Capítulo 14. Técnicas predictivas de modelización con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Capítulo 15. Técnicas predictivas de modelización con SAS y SPSS. Capítulo 16. Técnicas descriptivas de predictivas de clasificación. Clusters y árboles de decisión. Capítulo 17. Clusters y árboles de decisión con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Capítulo 18. Clusters y árboles de decisión con SAS y SPSS. Capítulo 19. Redes neuronales. Capítulo 20. Redes neuronales con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine.
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