Shmueli, Galit

Data mining for business analytics : concepts, techniques, and application in R / Galit Shmueli y otros cuatro - 544 páginas ; ilustraciones, gráficas ; 18 x 26 cm. 2 ejemplares

Part I. Preliminares. 1. Introduiction. 2. Overview of the data mining process. Part II. Data exploration and dimension reduction. 3. Data visualization. 4. Dimension reduction. Part III. Performance evaluation. 5. Evaluating predictive performance. Part IV. Prediction and classification methods. 6. Multiple linear regression. 7. k-Nearest neighbors (kNN) 8. The Naive bayes classifier. 9. Classification and regression trees. 10. Logistic regression. 11. Neural nets. 12. Discriminant analysis. 13. Combining methods: ensembles and Uplitt modeling. Part V. Mining relationships among records. 14. Association rules and collaborative filtering. 15. Cluster analysis. Part VI. Forecasting time series. 16. Handling time series. 17. Regression-based forecasting. Part VII. Data analytics. 19. Social network analytics. 20. Text mining. Part VIII. Cases. 21. Cases. Parte I. Preliminares. 1. Introdución. 2. Visión general del proceso de minería de datos. Parte II. Exploración de datos y reducción de dimensiones. 3. Visualización de datos. 4. Reducción de la dimensión. Parte III. Evaluación del desempeño. 5. Evaluar el rendimiento predictivo. Parte IV. Métodos de predicción y clasificación. 6. Regresión lineal múltiple. 7. K-vecinos más cercanos (kNN) 8. El clasificador Naive Bayes. 9. Clasificación y regresión de árboles. 10. Regresión logística. 11. Redes neuronales. 12. Análisis discriminante. 13. Métodos de combinación: conjuntos y modelado Uplitt. Parte V. Relaciones mineras entre registros. 14. Reglas de asociación y filtrado colaborativo. 15. Análisis de conglomerados. Parte VI. Predicción de series de tiempo. 16. Manejo de series de tiempo. 17. Previsión basada en la regresión. Parte VII. Datos analíticos. 19. Análisis de redes sociales. 20. Minería de textos. Parte VIII. Casos 21. Casos.

Industrial



9781118879368


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