Data mining for business analytics : (Record no. 77094)

000 -CABECERA
Longitud fija campo de control 06921aam a2200337 i 4500
003 - IDENTIFICADOR DELl NÚMERO DE CONTROL
Identificador del número de control CO-UCACDB
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
Fecha y hora de la última transacción 20190312111411.0
008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA
Códigos de información de longitud fija 190312b2018 xxuad||fr|||| 001 0 eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS
Número Internacional Normalizado para Libros (ISBN) 9781118879368
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
CO-UCAC CO-UCAC
Lengua de catalogación eng
CO-UCAC CO-UCAC
041 0# - CÓDIGO DE LENGUA
Código de lengua del texto-banda sonora o título independiente eng
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de edición DEWEY 22
Número de clasificación Decimal 006.312
Cutter S558
Año 2018
100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL-NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona <a href="Shmueli, Galit">Shmueli, Galit</a>
9 (RLIN) 23218
245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO
Título Data mining for business analytics :
Resto del título concepts, techniques, and application in R /
Mención de responsabilidad, etc. Galit Shmueli y otros cuatro
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN , DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Lugar de producción, publicación, distribución, fabricación Hoboken, New Jersey :
Nombre del productor, editor, distribuidor, fabricante John Wiley & Sons,
Fecha de de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2018.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 544 páginas ;
Otras características físicas ilustraciones, gráficas ;
Dimensiones 18 x 26 cm.
Tipo de unidad 2 ejemplares
505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 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.
505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 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.
506 ## - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO
Programa Académico Industrial
520 3# - NOTA DE SUMARIO
Fuente del término (R ) Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R presents an applied approach to data mining concepts and methods, using R software for illustration<br/>Readers will learn how to implement a variety of popular data mining algorithms in R (a free and open-source software) to tackle business problems and opportunities.<br/>This is the fifth version of this successful text, and the first using R. It covers both statistical and machine learning algorithms for prediction, classification, visualization, dimension reduction, recommender systems, clustering, text mining and network analysis. It also includes:<br/>• Two new co-authors, Inbal Yahav and Casey Lichtendahl, who bring both expertise teaching business analytics courses using R, and data mining consulting experience in business and government<br/>• Updates and new material based on feedback from instructors teaching MBA, undergraduate, diploma and executive courses, and from their students<br/>• More than a dozen case studies demonstrating applications for the data mining techniques described<br/>• End-of-chapter exercises that help readers gauge and expand their comprehension and competency of the material presented<br/>• A companion website with more than two dozen data sets, and instructor materials including exercise solutions, PowerPoint slides, and case solutions www.dataminingbook.com<br/>Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R is an ideal textbook for graduate and upper-undergraduate level courses in data mining, predictive analytics, and business analytics. This new edition is also an excellent reference for analysts, researchers, and practitioners working with quantitative methods in the fields of business, finance, marketing, computer science, and information technology.<br/><br/>
520 3# - NOTA DE SUMARIO
Fuente del término (R ) La minería de datos para Business Analytics: conceptos, técnicas y aplicaciones en R presenta un enfoque aplicado a los conceptos y métodos de minería de datos, utilizando el software R para la ilustración<br/>Los lectores aprenderán cómo implementar una variedad de algoritmos populares de minería de datos en R (un software gratuito y de código abierto) para abordar problemas y oportunidades comerciales.<br/>Esta es la quinta versión de este texto exitoso y la primera que usa R. Cubre los algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para la predicción, clasificación, visualización, reducción de dimensión, sistemas de recomendación, agrupación, extracción de texto y análisis de redes. También incluye:<br/>• Dos nuevos coautores, Inbal Yahav y Casey Lichtendahl, que aportan experiencia en la enseñanza de cursos de análisis de negocios usando R, y experiencia en consultoría de minería de datos en negocios y gobierno<br/>• Actualizaciones y nuevo material basado en los comentarios de los instructores que imparten cursos de MBA, licenciatura, diploma y cursos ejecutivos, y de sus estudiantes.<br/>• Más de una docena de casos de estudio que demuestran aplicaciones para las técnicas de extracción de datos descritas<br/>• Ejercicios de fin de capítulo que ayudan a los lectores a evaluar y ampliar su comprensión y competencia del material presentado.<br/>• Un sitio web complementario con más de dos docenas de conjuntos de datos y materiales para instructores que incluyen soluciones de ejercicios, diapositivas de PowerPoint y soluciones de casos www.dataminingbook.com<br/>Data Mining para Business Analytics: conceptos, técnicas y aplicaciones en R es un libro de texto ideal para cursos de posgrado y de nivel superior en minería de datos, análisis predictivo y análisis de negocios. Esta nueva edición es también una excelente referencia para analistas, investigadores y profesionales que trabajan con métodos cuantitativos en los campos de negocios, finanzas, marketing, informática y tecnología de la información.
650 07 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término Armarc
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial MINERÍA DE DATOS
9 (RLIN) 2541
650 07 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término Armarc
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial NEGOCIOS
Subdivisión de materia general PROCESAMIENTO ELECTRÓNICO DE DATOS
9 (RLIN) 23219
650 07 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término Armarc
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial BÚSQUEDA EN BASES DE DATOS
9 (RLIN) 23220
650 07 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término Armarc
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial BÚSQUEDA ELECTRÓNICA DE RECURSOS DE INFORMACIÓN
9 (RLIN) 23221
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Bruce, Peter C.
Término indicativo de función autor
9 (RLIN) 23222
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Yahav, Inbal
Término indicativo de función autor
9 (RLIN) 23223
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Patel, Nitin R.
Término indicativo de función autor
9 (RLIN) 23224
710 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE ENTIDAD
Nombre de entidad o nombre de jurisdicción como elemento inicial Lichtendahl, Kenneth C.
Término indicativo de función autor
9 (RLIN) 23225
942 ## - ENTRADA DE ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA)
Fuente de clasificaión o esquema
Koha [por defecto] tipo de item Libro - General
Holdings
Disponibilidad Mostrar en OPAC Fuente de clasificación o esquema Programa Académico Tipo de Descarte Restricciones de uso Estado Colección Asociada Localización permanente Localización actual Localización en estanterías Fecha adquisición Proveedor Forma de Adq Precio normal de compra Centro de Costo Signatura completa Código de barras Fecha última consulta Ejemplar Fecha de Descarte Propiedades de Préstamo KOHA
Disponible Presente (Mostrar)   Industrial No descartado Acceso Libre Préstamo Normal Colección General Biblioteca UCATOLICA Biblioteca UCATOLICA Carrera 13 2018-08-24 Librería Mundo Técnico Compra 969000.00 0526-Ind.Sist-informát. 006.312/S558/2018 60593 2019-03-12 Ej. 1 2019-03-12 Libro - General
Disponible Presente (Mostrar)   Industrial No descartado Acceso Libre Préstamo Normal Colección General Biblioteca UCATOLICA Biblioteca UCATOLICA Carrera 13 2018-08-24 Librería Mundo Técnico Compra 969000.00 0526-Ind.Sist-informát. 006.312/S558/2018 60594 2019-03-12 Ej. 2 2019-03-12 Libro - General
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