MINERIA de DATOS a Través de SAS ENTERPRISE MINER. Redes Neuronales y Arboles de Decisión PDF Download
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Author: María Marqués
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781505346374
Category :
Languages : es
Pages : 192
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Book Description
Para los investigadores, la extracción del conocimiento a partir de grandes cantidades de datos es una de las áreas de trabajo que suponen un gran reto, al tener que buscar una nueva manera de pensar, diseñar, e implementarlas metodologías existentes relativas el análisis de los datos. Por otro lado, una pléyade de investigadores de múltiples áreas aplicadas, como la biología, medicina, economía, etc. han descubierto el enorme potencial que supone las aportaciones teóricas en Minería de Datos para resolver con éxito problemas reales que anteriormente eran tratados de forma simple. Ello ha supuesto que actualmente el Data Mining sea una de las áreas profesionales y de investigación más activas y excitantes.De las múltiples definiciones más o menos equivalentes que existen de Data Mining, la definición 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 técnicas que se utilizan en todas las fases del proceso de Minería de Datos haciendo especial hincapié en las Redes Neuronales y los Árboles de Decisión, que constituyen Técnicas Predictivas avanzadas de precisión óptima con gran aplicación práctica. Todas las técnicas se desarrollan a través de ejemplos.
Author: María Marqués
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781505346374
Category :
Languages : es
Pages : 192
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Book Description
Para los investigadores, la extracción del conocimiento a partir de grandes cantidades de datos es una de las áreas de trabajo que suponen un gran reto, al tener que buscar una nueva manera de pensar, diseñar, e implementarlas metodologías existentes relativas el análisis de los datos. Por otro lado, una pléyade de investigadores de múltiples áreas aplicadas, como la biología, medicina, economía, etc. han descubierto el enorme potencial que supone las aportaciones teóricas en Minería de Datos para resolver con éxito problemas reales que anteriormente eran tratados de forma simple. Ello ha supuesto que actualmente el Data Mining sea una de las áreas profesionales y de investigación más activas y excitantes.De las múltiples definiciones más o menos equivalentes que existen de Data Mining, la definición 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 técnicas que se utilizan en todas las fases del proceso de Minería de Datos haciendo especial hincapié en las Redes Neuronales y los Árboles de Decisión, que constituyen Técnicas Predictivas avanzadas de precisión óptima con gran aplicación práctica. Todas las técnicas se desarrollan a través de ejemplos.
Author: Cesar Perez Lopez
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781493768400
Category : Computers
Languages : en
Pages : 196
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Book Description
Este libro profundiza en dos de las técnicas más habituales utilizadas en minería de datos, como son las redes neuronales y los árboles de decisión. El contenido se aborda de una forma sencilla y fácil de entender a través de una de las soluciones de software más comunes de entre las existentes en el mercado, en concreto, SAS ENTERPRISE MINER. Se persigue como finalidad inicial clarificar las aplicaciones relativas a métodos tradicionalmente calificados como difíciles u opacos. Se busca presentar las aplicaciones en la minería de datos sin necesidad de manejar desarrollos matemáticos elevados ni algoritmos teóricos complicados, que es la razón más común de las dificultades en la comprensión y aplicación de esta materia.Hoy en día se utiliza la minería de datos en diferentes campos de la ciencia. Cabe destacar las aplicaciones financieras y en banca, en análisis de mercados y comercio, en seguros y salud privada, en educación, en procesos industriales, en medicina, en biología y bioingeniería, en telecomunicaciones y en muchas otras áreas. Lo esencial para empezar a trabajar en minería de datos, sea cual sea el campo en que se aplique, es la comprensión de los propios conceptos, tarea que no exige ni mucho menos el dominio de aparato científico que conlleva la materia. Posteriormente, cuando ya sea necesaria la operatoria avanzada, los programas de ordenador permiten obtener los resultados sin necesidad de descifrar el desarrollo matemático de los algoritmos que están debajo de los procedimientos.
Author: PEREZ LOPEZ, CESAR
Publisher: Ediciones Paraninfo, S.A.
ISBN: 8497324927
Category : Computers
Languages : es
Pages : 804
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Book Description
Se describen los conceptos de minería de datos de la forma más sencilla posible, de modo que sean inteligibles a lectores con formación diversa. Los capítulos comienzan describiendo las técnicas en lenguaje asequible y presentando a continuación la forma de tratarlas mediante aplicaciones prácticas. Una parte importante de cada capítulo son los casos prácticos totalmente resueltos, incluyendo la interpretación de los resultados. Los entornos de trabajo automatizados específicos de minería de datos que se utilizan son SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Adicionalmente se utilizan determinados procedimientos de SPSS y SAS que realizan tareas de minería de datos de modo sencillo. El libro va acompañado de un CD-ROM que contiene los archivos de datos, tanto de todos los ejemplos que ilustran la parte teórica, como de los ejercicios resueltos.
Author: César Pérez López
Publisher: Editorial Ra-Ma
ISBN: 9788478976959
Category : Computers
Languages : es
Pages : 555
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Book Description
La finalidad de este libro es presentar los temas de minería de datos con un enfoque eminentemente práctico. El contenido de cada capítulo comienza exponiendo los conceptos adecuados, ilustrándolos a continuación con ejemplos prácticos resueltos con Enterprise Miner, lo que constituye un valor añadido esencial de este texto. Tras la presentación del concepto de Data Mining y la descripción del entorno de Enterprise Miner para la resolución de problemas prácticos, se detallan las distintas técnicas de minería de datos. Inicialmente se aborda la selección de datos y muestras, la exploración y análisis interactivo de datos y su depuración y modificación. Todo ello dentro del entorno de la aplicación más completa que hay en el mercado del software. A medida que avanza el contenido del libro se tratan técnicas específicas de Data Mining, como son el clustering, los modelos, los árboles de decisión, las redes neuronales, las técnicas de predicción, de reducción de la dimensión y de clasificación. Cada una de estas técnicas se ilustra con un ejemplo práctico y, al final de cada capítulo, se presentan ejemplos completos resueltos con Enterprise Miner. La interactividad de los ejemplos permite al lector ejecutarlos sobre la marcha basándose en los archivos contenidos en el CD-ROM que acompaña al libro.
Author: María Pérez Marqués
Publisher: Alpha Editorial
ISBN: 6076224746
Category : Computers
Languages : es
Pages : 471
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Book Description
Con la ayuda de este libro, a través de ejemplos totalmente resueltos, el lector profundizará en el descubrimiento e interpretación de la información contenida en grandes conjuntos de datos. Se trata de exponer, con sencillez y mediante una metodología interactiva, los conceptos de minería de datos e inteligencia de negocios. Este libro analiza las herramientas más habituales y las posibilidades que ofrecen SAS, SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, IBM SPSS e IBM SPSS Modeler.
Author: Randall Matignon
Publisher: AuthorHouse
ISBN: 1418423416
Category : Computers
Languages : en
Pages : 608
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Book Description
This book is designed in making statisticians, researchers, and programmers aware of the awesome new product now available in SAS called Enterprise Miner. The book will also make readers get familiar with the neural network forecasting methodology in statistics. One of the goals to this book is making the powerful new SAS module called Enterprise Miner easy for you to use with step-by-step instructions in creating a Enterprise Miner process flow diagram in preparation to data-mining analysis and neural network forecast modeling. Topics discussed in this book An overview to traditional regression modeling. An overview to neural network modeling. Numerical examples of various neural network designs and optimization techniques. An overview to the powerful SAS product called Enterprise Miner. An overview to the SAS neural network modeling procedure called PROC NEURAL. Designing a SAS Enterprise Miner process flow diagram to perform neural network forecast modeling and traditional regression modeling with an explanation to the various configuration settings to the Enterprise Miner nodes used in the analysis. Comparing neural network forecast modeling estimates with traditional modeling estimates based on various examples from SAS manuals and literature with an added overview to the various modeling designs and a brief explanation to the SAS modeling procedures, option statements, and corresponding SAS output listings.
Author: Scientific Books
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781512100037
Category :
Languages : en
Pages : 332
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Book Description
SAS Institute implements data mining in Enterprise Miner software, which will be used in this book focused predictive models. SAS Institute defines the concept of Data Mining as the process of selecting (Selecting), explore (Exploring), modify (Modifying), modeling (Modeling) and rating (Assessment) large amounts of data with the aim of uncovering unknown patterns which can be used as a comparative advantage with respect to competitors. This process is summarized with the acronym SEMMA which are the initials of the 5 phases which comprise the process of Data Mining according to SAS Institute. The essential content of the book is as follows: SAS ENTERPRISE MINER WORKING ENVIRONMENT MODELLING PREDICTIVE TECHNIQUES WITH SAS ENTERPRISE MINER REGRESSION NODE: MULTIPLE REGRESSION MODEL LOGISTIC REGRESSION DMINE REGRESSION NODE PARTIAL LEAST SQUARES NODE. PLS REGRESSION LARS NODE CLASSIFICATION PREDICTIVE TECHNIQUES. DECISION TREES WITH SAS ENTERPRISE MINER DECISION TREE NODE PREDICTIVE MODELS WITH NEURAL NETWORKS WITH SAS ENTERPRISE MINER OPTIMIZATION AND ADJUSTMENT OF MODELS WITH NETS: NEURAL NETWORK NODE SIMPLE NEURAL NETWORKS PERCEPTRONS HIDDEN LAYERS MULTILAYER PERCEPTRONS (MLPS) RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) NETWORKS SCORING AUTONEURAL NODE NETWORK ARCHITECTURES NEURAL NODE TWOSTAGE NODE GRADIENT BOOSTING NODE MEMORY-BASED REASONING (MBR) NODE RULE INDUCTION NODE ENSEMBLE NODE COMBINING MODELS USING THE ENSEMBLE NODE MODEL IMPORT NODE SVM NODE ASSESS PHASE IN DATA MINING PROCESS CUTOFF NODE DECISIONS NODE MODEL COMPARISON NODE SCORE NODE
Author: Dothang Truong
Publisher: CRC Press
ISBN: 1003835619
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 590
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Book Description
As data continues to grow exponentially, knowledge of data science and machine learning has become more crucial than ever. Machine learning has grown exponentially; however, the abundance of resources can be overwhelming, making it challenging for new learners. This book aims to address this disparity and cater to learners from various non-technical fields, enabling them to utilize machine learning effectively. Adopting a hands-on approach, readers are guided through practical implementations using real datasets and SAS Enterprise Miner, a user-friendly data mining software that requires no programming. Throughout the chapters, two large datasets are used consistently, allowing readers to practice all stages of the data mining process within a cohesive project framework. This book also provides specific guidelines and examples on presenting data mining results and reports, enhancing effective communication with stakeholders. Designed as a guiding companion for both beginners and experienced practitioners, this book targets a wide audience, including students, lecturers, researchers, and industry professionals from various backgrounds.
Author: Antonio Prieto
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781481845847
Category :
Languages : es
Pages : 472
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Book Description
La minería de datos o Data Mining puede definirse inicialmente como un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos.La disponibilidad de grandes volúmenes de información y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado el análisis de datos orientándolo hacia determinadas técnicas especializadas englobadas bajo el nombre de minería de datos o Data Mining.Las técnicas de minería de datos persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos. Estas técnicas tienen como objetivo descubrir patrones, perfiles y tendencias a través del análisis de los datos utilizando técnicas avanzadas como muestreo, análisis exploratorio de datos, técnicas de reducción de la dimensión, técnicas de modelización avanzada, clasificación, segmentación, predicción, reconocimiento de patrones y otras técnicas avanzadas de análisis de datos.Este libro trata la mayoría de estas técnicas desde el punto de vista práctico utilizando el software SAS ENTERPRISE MINER, uno de los más adecuados del mercado para estas tareas.
Author: Maria Perez Marques
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781493787913
Category : Computers
Languages : en
Pages : 144
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Book Description
Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la información altamente interconectados, que son capaces de aprender con la información que se les proporciona. Las redes neuronales pueden aplicarse a gran número de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos teóricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, análisis y filtrado de señales, clasificación, discriminación, análisis financiero, predicción dinámica, etc. Este libro profundiza en los siguientes temas:Descripción de una red neuronal Función de salida y funciones de transferencia o activación Redes neuronales y ajuste de modelos de regresión Aprendizaje en las redes neuronales Funcionamiento de una red neuronal El algoritmo de aprendizaje retropropagación (back-propagation) Análisis discriminante a través del perceptrón Análisis de series temporales mediante redes neuronales Análisis de componentes principales con redes neuronales Clustering mediante redes neuronales Entornos de trabajo de SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine (IBM SPSS Modeler)Redes neuronales con IBM SPSS ModelerRedes neuronales con SAS Enterprise MinerValoración de modelos de redes Comparación de modelos de redes con otros modelos
