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Para los investigadores, la extracci n del conocimiento a partir de grandes cantidades de datos es una de las reas de trabajo que suponen un gran reto, al tener que buscar una nueva manera de pensar, dise ar, e implementarlas metodolog as existentes relativas el an lisis de los datos. Por otro lado, una pl yade de investigadores de m ltiples reas aplicadas, como la biolog a, medicina, econom a, etc. han descubierto el enorme potencial que supone las aportaciones te ricas en Miner a de Datos para resolver con xito problemas reales que anteriormente eran tratados de forma simple. Ello ha supuesto que actualmente el Data Mining sea una de las reas profesionales y de investigaci n m s activas y excitantes. De las m ltiples definiciones m s o menos equivalentes que existen de Data Mining, la definici n que hace el Instituto SAS recoge con acierto la idea que subyace a este concepto. SAS define el concepto de Data Mining como el proceso de Seleccionar (Selecting), Explorar (Exploring), Modificar (Modifying), Modelar (Modeling) y Valorar (Assessment) grandes cantidades de datos con el objetivo de descubrir patrones desconocidos que puedan ser utilizados como ventaja. Este libro trata las t cnicas que se utilizan en todas las fases del proceso de Miner a de Datos haciendo especial hincapi en las Redes Neuronales y los rboles de Decisi n, que constituyen T cnicas Predictivas avanzadas de precisi n ptima con gran aplicaci n pr ctica. Todas las t cnicas se desarrollan a trav s de ejemplos.

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9781505346374

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