TY  - BOOK
AU  - Pérez López, César
AU  -  Santín González, Daniel
TI  - Minería de datos: : técnicas y herramientas / 
SN  - 9788497324922
U1  - 005 21
PY  - 2007///
CY  - Madrid: 
PB  - Thomson, 
KW  - MINERÍA DE DATOS
KW  - BASES DE DATOS
KW  - PRODUCCIÓN DE ABONOS ORGÁNICOS
KW  - CULTIVO  DE PAPA
KW  - ENTERPRISE MINER (ARCHIVO DE ORDENADOR)
N1  - Incluye índice alfabético; Contenido: Cap. 1. Minería de datos: Conceptos, técnicas y sistemas. -- Cap. 2. Entorno de trabajo de SPSS Clementine. -- Cap. 3. Entorno de trabajo de SAS Enterprise Miner. -- Cap. 4. Fase de selección en minería de datos. -- Cap. 5. Fase de selección en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. -- Cap. 6. Fase de selección en SPSS Muestras Complejas y SAS Base. -- Cap. 7. Fase de exploración en minería de datos. -- Cap. 8. Fase de exploración en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. -- Cap. 9. Fase de exploración en SPSS y SAS. -- Cap. 10. Fases de limpieza y transformación de datos. -- Cap. 11. Las fases de limpieza y transformación de datos en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. -- Cap. 12. Fases de limpieza y transformación de datos en SPSS y SAS. -- Cap. 13. Fase de minería de datos. Técnicas predictivas de modelización. -- Cap. 14. Técnicas predictivas de modelización con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. -- Cap. 15. Técnicas predictivas de modelización con SAS y SPSS. -- Cap. 16. Técnicas descriptivas y predictivas de clasificación. Clusters y árboles de decisión. -- Cap. 17. Clusters y árboles con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. -- Cap. 18. Clusters y árboles de decisión con SAS y SPSS. -- Cap. 19. Redes neuronales. -- Cap. 20. Redes neuronales con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine.
N2  - Resumen: 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 fases iniciales (selección de la información, exploración de datos, limpieza de datos, transformación de datos, etc.), posteriormente se profundiza en técnicas especificas 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 entornos 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.
UR  - https://books.google.com.pe/books?id=wz-D_8uPFCEC&pg=PA473&dq=9788497324922&hl=es&sa=X&ved=0ahUKEwiS-ei9pc_nAhU1AtQKHbkGAvMQ6AEIKDAA#v=onepage&q=9788497324922&f=false
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