El proceso de extracción del conocimiento a partir del análisis de los datos (KDD) cobra especialmente relevancia en una época de exceso de información como es la actual. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado el tratamiento...
El proceso de extracción del conocimiento a partir del análisis de los datos (KDD) cobra especialmente relevancia en una época de exceso de información como es la actual. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado el tratamiento de datos estableciendo un orden en las técnicas especializadas que se aplican y englobándolas en el proceso de extracción del conocimiento. Estas técnicas persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos, utilizando metodología avanzada de análisis de datos.
En este libro se explotan las capacidades de SPSS en su versión 17 para el trabajo en las distintas fases del proceso de extracción del conocimiento. Se recorren prácticamente todas las opciones posibles del programa y se aplican a casos prácticos convenientemente estructurados. En cada capítulo se presentan conceptos teóricos esenciales para la comprensión de las técnicas sin tener que realizar un esfuerzo metodológico adicional. Posteriormente cada técnica se ilustra con ejemplos adecuados que muestran su tratamiento con SPSS 17.
Las distintas fases del proceso de extracción del conocimiento se ordenan de acuerdo a la práctica establecida en el trabajo con minería de dato. En sucesivos capítulos se profundiza en las fases de selección, exploración, limpieza, transformación, análisis de datos y evaluación e interpretación de resultados, mostrando en cada una de ellas las aplicaciones de análisis multivariante de datos correspondientes contenidas en los procedimientos de SPSS 17.
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