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Inteligencia de negocios / Joaquin Eduardo Bolaños

By: Bolaños, Joaquin Eduardo.
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: San Miguel: Universidad Gerardo Barrios, 2015Edition: 1a. ed.Description: 158 p.: il., cuadros; 27 cm.Subject(s): INTELIGENCIA DE NEGOCIOS | CLUSTERINGDDC classification: 382.1
Contents:
CONCEPTOS INTRODUCTORIOS DE BUSINESS INTELLIGENCE. Historia de la Inteligencia de Negocios; Conceptos relacionados; Desarrollo de competencias prácticas; CUBOS OLAP. Generación de cubos; Rotación de cubos; Árboles de jerarquía de atributos; Desarrollo de competencias teóricas; Desarrollo de competencias prácticas. ALGORITMOS DE CLASIFICACIÓN. Razón de ser de los algoritmos de clasificación; Clasificación de probabilística; Clasificación por distancias; Desarrollo de competencias teóricas; Desarrollo de competencias prácticas. ÁRBOLES DE DECISIÓN. Conceptos de árboles de decisión; Árbol mínimo; Concepto de entropía; Entropía por frecuencias; Criterio de Índice de Gini; Algoritmo TDIDT. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTERING). Principios de análisis de conglomerados; Algoritmo K-means; Ejemplos de aplicaciones de clustering. REDES NEURONALES ARTIFICIALES. Concepto de red neuronal artificial; Perceptrón simple; Perceptrón multicapa (retropropagación). APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. Segmentación de clientes; Detección de fraude; Predicción de ventas; Ventas cruzadas
List(s) this item appears in: LIBROS DE CATEDRA TECNOLOGÍA
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CONCEPTOS INTRODUCTORIOS DE BUSINESS INTELLIGENCE. Historia de la Inteligencia de Negocios; Conceptos relacionados; Desarrollo de competencias prácticas; CUBOS OLAP. Generación de cubos; Rotación de cubos; Árboles de jerarquía de atributos; Desarrollo de competencias teóricas; Desarrollo de competencias prácticas. ALGORITMOS DE CLASIFICACIÓN. Razón de ser de los algoritmos de clasificación; Clasificación de probabilística; Clasificación por distancias; Desarrollo de competencias teóricas; Desarrollo de competencias prácticas. ÁRBOLES DE DECISIÓN. Conceptos de árboles de decisión; Árbol mínimo; Concepto de entropía; Entropía por frecuencias; Criterio de Índice de Gini; Algoritmo TDIDT. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTERING). Principios de análisis de conglomerados; Algoritmo K-means; Ejemplos de aplicaciones de clustering. REDES NEURONALES ARTIFICIALES. Concepto de red neuronal artificial; Perceptrón simple; Perceptrón multicapa (retropropagación). APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. Segmentación de clientes; Detección de fraude; Predicción de ventas; Ventas cruzadas

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