Minería de datos: estudio comparativo de técnicas predictivas
en el sector económico
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Hoy en día, un gran número de empresas están tomando conciencia de la riqueza que contienen sus datos y se están cuestionando el valor de aplicar técnicas. Las empresas tienen acceso a cada vez más datos. Debido a la enorme cantidad de información disponible, puede resultar muy difícil dar sentido a enormes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para poner en marcha proyectos de mejora para toda la empresa.Este libro se centra en 2 técnicas de Datamining (supervisadas y no supervisadas) como son: árboles de decisión, regresión, redes neuronales y máquinas de vectores...
Hoy en día, un gran número de empresas están tomando conciencia de la riqueza que contienen sus datos y se están cuestionando el valor de aplicar técnicas. Las empresas tienen acceso a cada vez más datos. Debido a la enorme cantidad de información disponible, puede resultar muy difícil dar sentido a enormes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para poner en marcha proyectos de mejora para toda la empresa.Este libro se centra en 2 técnicas de Datamining (supervisadas y no supervisadas) como son: árboles de decisión, regresión, redes neuronales y máquinas de vectores soporte (SVM). Se centra en el entorno en el que se utiliza cada técnica, las ventajas, desventajas y consecuencias de elegir una de estas técnicas para extraer información predictiva oculta de grandes bases de datos y cómo se implementa cada técnica.Por último, el artículo presenta algunas valiosas recomendaciones en el campo de la Dataminig.
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