TECNICAS DE MINERIA DE DATOS Y HERRAMIENTAS.  Clasificación de las técnicas de minería de datos y herramientas más comunes; El entorno de trabajo de IBM SPSS; Entorno de trabajo de IBM SPSS Modeler.  FASE DE SELECCIÓN EN MINERIA DE DATOS. HERRAMIENTAS.  Selección mediante muestreo estadístico; Muestreo aleatorio simple con IBM SPSSS; La fase de selección en SAS Enterprise Miner.  FASES DE EXPLORACIÓN Y LIMPIEZA EN MIERIA DE DATOS. HERRAMIENTAS.  Análisis exploratorio de datos; Limpieza de datos; Análisis exploratorio gráfico y formal con IBM SPSSS Modeler. FASE DE TRANSFORMACION EN MINERIA DE DATOS. HERRAMIENTAS.  Transformación de datos; Análisis factorial y componentes principales; Componentes principales y análisis factorial en SAS y SAS Enterprise Guide.  FASE DE ANALISIS EN MINERIA DE DATOS. TECNICAS PREDICTIVAS. HERRAMIENTAS.  Fase de análisis en minería de datos; Modelos de regresión múltiple y de elección discreta. Modelos Logit y Probit. Segmentación; Modelos de elección múltiple: Modelo Logit Multinomial. MODELOS PREDICTIVOS CON ARBOLES DE DECISIÓN. HERRAMIENTAS.  Características de árboles de decisión; Tipos de árboles de decisión; Arboles de decisión y análisis de riesgos.  TECNICAS DESCRIPTIVAS DE MINERIA DE DATOS. ANALISIS CLUSTER Y SEGMENTACION. HERRAMIENTAS.  IBM SPSS  y el análisis clúster jerárquico; SAS y el análisis clúster jerárquico; Análisis clúster con Enterprise Miner. El nodo Clustering; Análisis clúster con IBM SPSS Modeler.  REDES NEURONALES. HERRAMIENTAS.  Redes neuronales con SAS Enterprise Miner; Análisis clúster con redes neuronales: nodo SOM/Kohonen; Redes neuronales con IBM SPSSS Modeler. FASE DE EVALUACION. COMPARACION DE MODELOS. HERRAMIENTAS.  Trabajo con el nodo de evaluación; Gráficos de nodo Assessment; Capacidad predictiva de un modelo Excep

Pérez Marqués, María 2015 2015