Índice<br /> Introducción<br /> Capítulo 1. Técnicas de minería de datos y herramientas<br /> Capítulo 2. Fase de selección en minería de datos. Herramientas<br /> Capítulo 3. Fases de exploración y limpieza en minería de datos. Herramientas<br /> Capítulo 4. Fase de transformación en minería de datos. Herramientas<br /> Capítulo 5. Fase de análisis en minería de datos. Técnicas predictivas. Herramientas<br /> Capítulo 6. Modelos predictivos con árboles de decisión. Herramientas<br /> Capítulo 7. Técnicas descriptivas de minería de datos. Análisis clúster y segmentación. herramientas <br /> Capítulo 8. Redes neuronales. Herramientas<br /> Capítulo 9. Fase de evaluación. Comparación de modelos. Herramientas<br /> Índice analítico <br />

“La minería de datos es uno de los términos más actuales e importantes de las ciencias de la computación y consiste en analizar e interpretar de forma automática comportamientos, patrones, tendencias, asociaciones, predicciones y otras características del conocimiento inmerso en los datos.<br /> Las grandes cantidades de datos de que disponemos en la actualidad nos obligan a extraer de un modo automatizado la información clave contenida en ellos. Para lograrlo, utilizamos herramientas informáticas que soportan técnicas especializadas, estás técnicas constituyen la minería de datos.<br /> Con la ayuda de este libro, a través de ejemplos totalmente resueltos, el lector profundizara en el descubrimiento e interpretación de la información contenida en grandes conjuntos de datos. Se trata de exponer, con sencillez y mediante una metodología interactiva, los conceptos de minería de datos e inteligencia de negocio.<br /> Asimismo, este libro analiza las herramientas más habituales y las posibilidades, que ofrecen SAS, SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, IBM SPSS e IBM SPSS Modele”<br />