Data Mining : soluciones con enterprise miner / César Pérez López, Daniel Santín González
Por: Pérez López, César
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Colaborador(es): Santín González, Daniel [coautor].
Editor: México: Alfaomega, Grupo Editor, S. A., 2006Edición: 1a. ed.Descripción: 555 p.: 23 cm.ISBN: 970-15-1190-5.Materia(s): INGENIERÍA | SISTEMA DE RECOLECCIÓN DE DATOS | ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS | COMPRESIÓN DE DATOS (COMPUTADORES)Clasificación CDD: 005.72/P929/2006 | Item type | Current library | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode |
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Libro - Material General
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Biblioteca Central Rogelio Sinan Fondo general | Colección General | 005.72/P929/2006 (Browse shelf(Opens below)) | e.1 | Available | 2019-1314 | |
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Libro - Material General
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Biblioteca Dimas Lidio Pitty Fondo general | Colección General | 005.72/P929/2006 (Browse shelf(Opens below)) | e.1 | Available | 2017-1496 | |
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Libro - Material General
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Biblioteca-Penonomé Fondo general | Colección General | 005.72/P929/2006 (Browse shelf(Opens below)) | e.1 | Checked out | 01/02/2023 05:50 | 2018-4248 |
Incluye índice
El Concepto de Data Mining.--
El Entorno de Enterprice Miner.--
Selección de Datos y Muestras. Exploración.--
Depuración y Modificación de Datos.--
Análisis Cluster.--
Modelos: Regresión Múltiple y Logística.--
Arboles de Decisión.--
Redes Neuronales.--
Redes Neuronales y Componentes Principales. Modelos de Usuario.--
Valoración y Comparación de Modelos.--
Predicción y Utilidades.--
La finalidad de este libro es presentar los temas de minería de datos con un enfoque eminentemente práctico. El contenido de cada capítulo comienza exponiendo los conceptos adecuados, ilustrativos a continuación con ejemplos prácticos resueltos con Enterprese Miner, lo que constituye un valor añadido esencial de este texto. Tras la presentación del concepto de Data Mining y la descripción del entorno de Enterprise Miner para la resolución de problemas prácticos, se describen las distintas técnicas de minería de datos. Inicialmente se aborda la selección de datos y muestras, la exploración y análisis interactivo de datos y su depuración y modificación. Todo ello dentro del entorno de la aplicación más completa que hay en el mercado del software. A medida que avanza el contenido del libro se tratan técnicas específicas de Data Mining, como son el clustering, los modelos, los árboles de decisión, las redes neuronales, las técnicas de predicción, de reducción de la dimensión y de clasificación. Cada una de estas técnicas se ilustra con un ejemplo práctico y al final de cada capítulo, se presentan ejemplos completos resueltos con Enterprise Miner.
Sede David Ingeniería Licenciatura en Ingeniería de Sistemas Informáticos Sin Enfasis
Sede David Ingeniería Licenciatura en Ingeniería en Telecomunicaciones Sin Enfasis
Sede David Ingeniería Licenciatura en Ingeniería Industrial Empresarial Sin Enfasis
Sede David Negocios Licenciatura en Comercio Internacional y Logística Sin Enfasis
Sede Central Ingeniería Licenciatura en Ingeniería de Sistemas Informáticos Sin Enfasis
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