TY  - BOOK
AU  - Shmueli,Galit
AU  - Bruce,Peter C.
AU  - 
TI  - Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R
SN  - 9781118879368
U1  - 658 23
PY  - 2018///
CY  - New Jersey (Estados Unidos)
PB  - John Wiley & Sons
KW  - Negocios
KW  - Procesamiento de datos
KW  - Minería de datos
KW  - R (Lenguaje de programación)
N1  - Incluye bibliografía; Parte I. Preliminares; / Part I. Preliminaries; Capítulo 1. Introducción; / Chapter 1. Introduction; Capítulo 2. Visión general del proceso de minería de datos; / Chapter 2. Overview of the data mining process; Parte II. Exploración de datos y reducción de dimensiones; / Part II. Data exploration and dimension reduction; Capítulo 3. Visualización de datos; / Chapter 3. Data visualization; Capítulo 4. Reducción de dimensiones; / Chapter 4. Dimension reduction; Parte III. Evaluación del desempeño; / Part III. Performance evaluation; Capítulo 5. Evaluar el desempeño predictivo; / Chapter 5. Evaluating predictive performance; Parte IV. Métodos de predicción y clasificación; / Part IV. Prediction and classification methods; Capítulo 6. Regresión lineal múltiple; / Chapter 6. Multiple linear regression; Capítulo 7. K- vecinos más cercanos (kNN); / Chapter 7. K- nearest neighbors (kNN); Capítulo 8. El ingenuo clasificador de bayas; / Chapter 8. The naive bayes classifier; Capítulo 9. Árboles de clasificación y regresión; / Chapter 9. Classification and regression trees; Capítulo 10. Regresión logística; / Chapter 10. Logistic regression; Capítulo 11. Redes neurales; / Chapter 11. Neural nets; Capítulo 12. Análisis discriminante; / Chapter 12. Discriminant analysis; Capítulo 13. Combinación de métodos: ensamblajes y modelado Uplift; / Chapter 13. Combining methods: ensembles and Uplift modeling; Parte V. Relaciones mineras entre registros; / Part V. Mining relationships among records; Capítulo 14. Reglas de asociación y filtrado colaborativo; / Chapter 14. Association rules and collaborative filtering; Capítulo 15. Análisis de conglomerados; / Chapter 15. Cluster analysis; Parte VI. Series cronológicas de pronóstico; / Part VI. Forecasting time series; Capítulo 16. Manipulación de series temporales; / Chapter 16. Handling time series; Capítulo 17. Previsión basada en la regresión; / Chapter 17. Regression-based forecasting; Capítulo 18. Métodos de alisamiento; / Chapter 18. Smoothing methods; Parte VII. Análisis de datos; / Part VII. Data analytics; Capítulo 19. Análisis de redes sociales; / Chapter 19. Social network analytics; Capítulo 20. Minería de textos; / Chapter 20. Text mining; Parte VIII. Casos; / Part VIII. Cases; Capítulo 21. Casos; / Chapter 21. Cases
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