Minería de datos y análisis predictivo

Opiniones de los lectores

El libro «Data Mining and Predictive Analytics» ha sido elogiado por sus explicaciones claras y su enfoque práctico de la enseñanza de conceptos de minería de datos, que lo hacen adecuado para principiantes y como referencia. Sin embargo, ha sido criticado por su complejidad matemática, la ocasional mala calidad de impresión y la insuficiente orientación en la aplicación de técnicas utilizando R.

Ofrece explicaciones claras y concisas de la teoría y los conceptos, ejemplos prácticos, contenido bien organizado, excelente para principiantes, incluye útiles fragmentos de codificación en R, amplia cobertura de los principios de la minería de datos.

Puede ser matemáticamente complejo y difícil para los no profesionales, mala calidad de impresión reportada en algunas copias, no hay suficiente orientación en la aplicación de conceptos en R, algunos usuarios lo encontraron deficiente en comparación con otros recursos disponibles.

(basado en 36 opiniones de lectores)

Título original:

Data Mining and Predictive Analytics

Contenido del libro:

Aprenda métodos de análisis de datos y su aplicación a conjuntos de datos del mundo real.

Esta segunda edición actualizada sirve de introducción a los métodos y modelos de minería de datos, incluyendo reglas de asociación, clustering, redes neuronales, regresión logística y análisis multivariante. Los autores aplican un enfoque unificado de "caja blanca" a los métodos y modelos de minería de datos. Este enfoque está diseñado para guiar a los lectores a través de las operaciones y matices de los distintos métodos, utilizando pequeños conjuntos de datos, de modo que los lectores puedan hacerse una idea del funcionamiento interno del método en cuestión. Los capítulos proporcionan a los lectores problemas prácticos de análisis, lo que representa una oportunidad para que los lectores apliquen sus recién adquiridos conocimientos de minería de datos a la resolución de problemas reales utilizando grandes conjuntos de datos del mundo real.

Minería de datos y análisis predictivo, segunda edición.

⬤ Ofrece una cobertura completa de las reglas de asociación, agrupación, redes neuronales, regresión logística, análisis multivariante y lenguaje de programación estadística R.

⬤ Incluye más de 750 ejercicios de capítulo, que permiten a los lectores evaluar su comprensión del nuevo material.

⬤ Proporciona un estudio de caso detallado que reúne las lecciones aprendidas en el libro.

⬤ Incluye acceso al sitio web complementario, www.dataminingconsultant.com, con contenidos exclusivos para el profesor protegidos por contraseña.

Data Mining and Predictive Analytics, Second Edition será de interés para estudiantes de informática y estadística, así como para estudiantes de programas de MBA y directores ejecutivos.