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Data Mining: Concepts and Techniques – Jiawei Han, Micheline Kamber – 1st Edition

Descripción

El creciente volumen de datos en las empresas modernas y la ciencia, requiere de herramientas más complejas y sofisticadas. Aunque los avances en la tecnología de minería de datos se han hecho amplios, y mucho más fácil, en la recopilación de datos; todavía está en constante evolución y hay una necesidad constante de nuevas técnicas y herramientas que pueden ayudar a transformar estos datos en información y conocimiento útil.

Es así como nuestra capacidad para generar y recopilar datos ha aumentado rápidamente. No sólo son las empresas, sino también las organizaciones del gobierno, quienes están ahora informatizados; pero además el uso generalizado de las cámaras digitales, herramientas de publicación, y los códigos de barras también pueden generar datos.

Por el lado de la colección, plataformas de texto e imágenes escaneadas, sistemas de teledetección por satélite, y la World Wide Web nos han inundado con una enorme cantidad de datos. Este crecimiento explosivo ha generado una necesidad aún más urgente de nuevas técnicas y herramientas automatizadas que pueden ayudar a transformar estos datos en información y conocimiento útil.

Este texto en su primera edición, fue reconocido como el libro más popular de la minería de datos, este libro explora conceptos y técnicas para el descubrimiento de patrones ocultos en grandes conjuntos de datos, centrándose en las cuestiones relativas a su viabilidad, utilidad, eficacia y escalabilidad. Sin embargo, desde la publicación de esta edición, se han logrado grandes progresos en el desarrollo de nuevos métodos de minería de datos, sistemas y aplicaciones.

Ver más
  • Chapter 1: Introduction
    Chapter 2: Data Preprocessing
    Chapter 3: Data Warehouse and OLAP Technology: An Overview
    Chapter 4: Data Cube Computation and Data Generalization
    Chapter 5: Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations
    Chapter 6: Classification and Prediction
    Chapter 7: Cluster Analysis
    Chapter 8: Mining Stream, Time-Series, and Sequence Data
    Chapter 9: Graph Mining, Social Network Analysis, and Multi-Relational Data Mining
    Chapter 10: Mining Object, Spatial, Multimedia, Text, and Web Data
    Chapter 11 Applications and Trends in Data Mining
    Appendix A: An Introduction to Microsoft's OLE DB for Data Mining
  • Citar Libro

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