Fundamentos de mineria de datos Jorge Enrique, Rodríguez Rodríguez

LIBRO DONADO

1. Conceptos de mineria de datos. 2. Preprocesamiento de datos. 3. Asociación de datos. 4. Clasificación de datos. 5. Agrupación de datos.

Este es un texto introductorio para estudiantes y docentes interesados en abordar temáticas relacionadas con minería de datos. En cada capítulo se plantea teoría con respecto a tareas y técnicas, a continuación se muestran ejemplos y ejercicios, por ultimo un resumen. El primer capítulo presenta conceptos, areas, aplicaciones, tareas y otras disciplinas con las cuales se relaciona la minería de datos; en el segundo se describe el pre procesamiento de datos, destacando tareas de esta fase y algunas técnicas o algoritmos para llevar a cabo cada una de ellas; el tercero introduce al lector en una tarea de minería de datos que centra su aplicación en el análisis de mercadeo: esta es la asociación de datos; el cuarto está orientado a la predicción de datos, haciendo énfasis en clasificación y regresión, se describe como las redes neuronales artificiales, los métodos bayesianos y la regresión estadística pueden ser usados para estimar valores futuros a partir de variables predictoras; en el quinto muestra una de las tareas más representativas de minería de los datos: la agrupación por datos. Por último, se destaca el software UDMiner, desarrollado por el grupo de investigación de Inteligencia Artificial de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas y con el cual se podrá poner en práctica y seguir la teoría aquí planteada.

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