Análisis predictivo y minería de datos: Conceptos y práctica con Rapidminer

Opiniones de los lectores

El libro sirve como un recurso sólido tanto para principiantes como para analistas de datos experimentados, centrándose en la minería de datos y el análisis predictivo con aplicaciones prácticas utilizando RapidMiner. Equilibra la teoría con ejercicios prácticos, haciendo más accesibles los conceptos complejos. Aunque el libro ha sido elogiado por sus explicaciones claras y ejemplos visuales, también ha recibido críticas por su limitada cobertura de RapidMiner y ciertos aspectos de evaluación.

El libro está bien estructurado, con explicaciones claras, ejemplos visuales y ejercicios prácticos, lo que lo hace adecuado tanto para principiantes como para usuarios experimentados. Enseña eficazmente conceptos de minería de datos junto con su aplicación práctica en RapidMiner. Los lectores aprecian la profundidad de los conocimientos de los autores experimentados, los extensos diagramas y el enfoque en la toma de decisiones basada en datos.

Algunos lectores consideraron que la cobertura del libro sobre RapidMiner era insuficiente, señalando que los conceptos clave se introducían demasiado tarde en el libro. Además, hubo quejas sobre el tratamiento superficial de la evaluación de modelos y la presencia de erratas. Algunos críticos opinaron que el libro sólo era adecuado para principiantes.

(basado en 25 opiniones de lectores)

Título original:

Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with Rapidminer

Contenido del libro:

Ponga en práctica el análisis predictivoAprenda los fundamentos del análisis predictivo y la minería de datos a través de un marco conceptual fácil de entender y practique inmediatamente los conceptos aprendidos utilizando la herramienta de código abierto RapidMiner. Tanto si es un principiante en Minería de Datos como si está trabajando en su décimo proyecto, este libro le mostrará cómo analizar datos, descubrir patrones ocultos y relaciones para ayudar a tomar decisiones importantes y realizar predicciones.

La minería de datos se ha convertido en una herramienta esencial para cualquier empresa que recopile, almacene y procese datos como parte de sus operaciones. Este libro es ideal para usuarios empresariales, analistas de datos, analistas de negocio, profesionales de Business Intelligence y Data Warehousing y para cualquier persona que quiera aprender Data Mining. Usted será capaz de: 1.

Adquirir los conocimientos necesarios sobre las diferentes técnicas de minería de datos, de modo que pueda seleccionar la técnica adecuada para un determinado problema de datos y crear un proceso de análisis de propósito general. 2. Ponerse en marcha rápidamente con más de dos docenas de potentes algoritmos de uso común para el análisis predictivo utilizando casos de uso prácticos.

3. 3. Implemente un sencillo proceso paso a paso para predecir un resultado o descubrir relaciones ocultas a partir de los datos utilizando RapidMiner, una herramienta de minería de datos de código abierto basada en GUI.

Técnicas de análisis predictivo y minería de datos: Análisis exploratorio de datos, visualización, árboles de decisión, inducción de reglas, k-Nearest Neighbors, Na ve Bayesian, redes neuronales artificiales, máquinas de vectores soporte, modelos ensemble, Bagging, Boosting, Random Forests, regresión lineal, regresión logística, análisis de asociación mediante Apriori y FP Growth, agrupación K-Means, agrupación basada en la densidad, mapas autoorganizativos, minería de textos, previsión de series temporales, detección de anomalías y selección de características. Los archivos de implementación pueden descargarse del sitio web del libro en www.LearnPredictiveAnalytics.com.