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Introducción a la Minería de Datos

Luis Paulo Vieira Braga, Luis Iván Ortiz Valencia e Santiago Segundo Ramirez Carvajal

  • Prefacio a la versión en portugués
  • Prefacio a la presente edición
  • 1. Introducción
  • 2. KDD y Minería de Datos
    • Definición del problema
    • Adquisición y evaluación de los datos
    • Extracción de características y realce
    • Plan de prototipaje, prototipaje y desarrollo del modelo
    • Evaluación del retorno sobre la inversión (pós-proyecto)
  • 3. Base de datos para minería de datos – Data Warehouse, Data Mart y Data Webhouse
  • 4. La construcción de modelos en el proceso KDD/DM
    • Problema
  • 5. Tratamiento de datos para DM
    • Definición de la población
    • Muestreo
    • Manipulación de datos
    • Transformación de los datos
  • 6. Métodos para Modelaje
    • Selección del método
    • Análisis de regresión no lineal
    • Regresión logística
    • Árboles de clasificación
    • Redes neuronales
    • Análisis discriminante
    • Análisis de similitud y de conglomerados
    • Análisis de afinidad
  • 7. Plano de Prototipaje
    • Desarollo del modelo
  • 8. Validación del Modelo
    • Validación
  • 9. Implementación
    • Implementación
  • 10. Retorno sobre la Inversión (RDI)
  • 11. Ejemplos
      A partir de una lista de clientes, ¿Para quienes enviar un nuevo catalago?
    • Penetración en el mercado
    • Clasificación para clientes de una tarjeta de crédito
    • Pronóstico de las ventas para una campaña promocional
    • Modelando el riesgo
  • 12. Bibliografía
  • Anexo I. Depósitos de datos en la Internet
  • Anexo II. Programas de Computador para Minería de Datos
  • Anexo III. Anteproyecto de Minería de Datos
  • Anexo IV. Estudios de Casos
    • AIV.1 Clasificación de los donadores potenciales del “paralyzed veterans of america”
    • AIV.2 Identificación de patrones en el acceso a páginas del site msnbc
    • AIV.3 Identificación de perfiles en base de datos de accidentes de trabajo
    • AIV.4 Adquisición de seguros
    • AIV.5 Proyecto de minería de datos para categorización de clientes de una institución financiera
    • AIV.6 Clasificación supervisada de crédito en un banco en Alemania
    • AIV.7 Predicción del interés por la compra de seguros de trailers
    • AIV.8 Sistema de detección de intrusión
  • Anexo V. Estadística del Chi-Cuadrado para Algunos Atributos
  • Anexo VI. Transformaciones matemáticas
  • Anexo VII. Ejemplos de tasas de acierto y matrices de confusión

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