Comentario
En este libro se describen los conceptos de minería de datos de la forma más sencilla posible, de modo que sean inteligibles a lectores con formación diversa. Los capítulos comienzan describiendo las técnicas en lenguaje asequible y presentando a continuación la forma de tratarlas mediante aplicaciones prácticas. Una parte importante de cada capítulo son los casos prácticos totalmente resueltos, incluyendo la interpretación de los resultados.
El libro comienza con una introducción a la minería de datos y sus fases. En capítulos sucesivos se desarrollan las fases iniciales (selección de la información, exploración de datos, limpieza de datos, transformación de datos, etc.), posteriormente se profundiza en técnicas específicas de minería de datos, tanto predictivas como descriptivas. Entre las técnicas predictivas se abordan todo tipo de modelos de regresión, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales y otras técnicas basadas en modelos. Entre las técnicas descriptivas se contemplan las técnicas de reducción de la dimensión, las técnicas de clasificación y segmentación y las técnicas de análisis exploratorio de datos.
Los entornas de trabajo automatizados específicos de minería de datos que se utilizan en el libro son SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Adicionalmente se utilizan determinados procedimientos de SPSS y SAS que realizan tareas de minería de datos de modo sencillo.
El libro va acompañado de un CD-ROM que contiene los archivos de datos, tanto de todos los ejemplos que ilustran la parte teórica, como de los ejercicios resueltos.
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