Introduccion a la Mineria de Datos

Reseña del libro

Introducción a la minería de datos Enfoque: El manual discurre apoyándose en numerosos ejemplos prácticos y utilizando herramientas de minería de datos como SPSS, Clementine o WEKA, ilustrando cada técnica con las diferentes implementaciones que de ella proporciona cada sistema. Para facilitar la asimilación de conceptos, el libro se estructura en seis partes bien diferenciadas, que se pueden seguir con varios itinerarios. Tabla de Contenido: PARTE I. Introducción Cap. 1. Introducción a la Minería de Datos Cap. 2. El proceso de Extracción de Conocimiento PARTE II. Preparación de datos Cap. 3. Recopilación. Almacenes de datos Cap. 4. Limpieza y Transformación de datos PARTE III. Técnicas de minería de datos Cap. 6. El problema de la extracción de patrones Cap. 7. Métodos estadísticos Cap. 8. Reglas de asociación y dependencias Cap. 9. Métodos basados en casos, en densidad o distancia Cap. 10. Métodos bayesianos Cap. 11. Árboles de decisión y sistemas de aprendizaje de Reglas Cap. 12. Métodos relacionales y otros métodos declarativos Cap. 13. Redes neuronales artificiales Cap. 14. Métodos basados en núcleo y máquinas de soporte vectorial Cap. 15. Métodos estocásticos PARTE IV. E PARTE I. INTRODUCCIÓN Cap. 1. Introducción a la Minería de Datos Cap. 2. El proceso de Extracción de Conocimiento PARTE II. PREPARACIÓN DE DATOS Cap. 3. Recopilación. Almacenes de datos Cap. 4. Limpieza y Transformación de datos PARTE III. TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS Cap. 6. El problema de la extracción de patrones Cap. 7. Métodos estadísticos Cap. 8. Reglas de asociación y dependencias Cap. 9. Métodos basados en casos, en densidad o distancia Cap. 10. Métodos bayesianos Cap. 11. Árboles de decisión y sistemas de aprendizaje de Reglas Cap. 12. Métodos relacionales y otros métodos declarativos Cap. 13. Redes neuronales artificiales Cap. 14. Métodos basados en núcleo y máquinas de soporte vectorial Cap. 15. Métodos estocásticos PARTE IV. Evaluación, difusión y uso de modelos Cap. 16. Técnicas de evaluación Cap. 17. Combinación de modelos Cap. 18. Interpretación, difusión y uso de modelos PARTE V. Minería de datos complejos Cap. 19. Minería de datos, secuenciales, temporales y multimedia Cap. 20. Text Xining, Web Mining y XML Mining PARTE VI. Implantación y uso de minería de datos Cap. 21. Implantación de un programa de minería de datos Cap. 22. Otros aspectos. Cap. 16. Técnicas de evaluación Cap. 17. Combinación de modelos Cap. 18. Interpretación, difusión y uso de modelos PARTE V. Minería de datos complejos Cap. 19. Minería de datos, secuenciales, temporales y multimedia Cap. 20. Text Mining, Web Mining y XML Mining PARTE VI. Implantación y uso de minería de datos Cap. 21. Implantación de un programa de minería de datos Cap. 22. Otros aspectos.