Sumario Prólogo Unidad didáctica 1. Introducción a business intelligence Objetivos de la Unidad... 12
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- Sergio Gómez Acosta
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1 ÍNDICE SISTEMÁTICO PÁGINA Sumario... 5 Prólogo... 7 Unidad didáctica 1. Introducción a business intelligence Objetivos de la Unidad Business intelligence Proceso de KDD Herramientas para business intelligence Metodologías para business intelligence Aplicaciones Ejemplo 1: grupos de clientes en una compañía telefónica Ejemplo 2: estudio de la concesión de créditos en un banco Ejemplo 3: análisis de la cesta de la compra en un supermercado Repercusiones, desafíos y tendencias Conclusiones
2 BUSINESS INTELLIGENCE Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas Unidad didáctica 2. El proceso de KDD Objetivos de la Unidad Introducción Recopilación de datos Selección, limpieza y transformación de datos Data mining Interpretación y evaluación de modelos Visión de conjunto Conclusiones Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas Unidad didáctica 3. Weka: una herramienta para business intelligence Objetivos de la Unidad Introducción a Weka Descarga e instalación Primeros pasos Preprocesado y visualización de datos Clustering Clasificación Asociación Conclusiones
3 Índice sistemático Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas Unidad didáctica 4. Almacenes de datos (data warehouses) Objetivos de la Unidad Introducción Necesidad de los data warehouses Integración de datos en un data warehouse Diseño de un data warehouse Modelo multidimensional Esquema en estrella Esquema en copo de nieve Data marts OLAP Implementación de un data warehouse Conclusiones Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas Unidad didáctica 5. Selección, limpieza y transformación de datos Objetivos de la Unidad Introducción Selección, limpieza y transformación de datos Selección de datos Limpieza de datos Transformación de datos
4 BUSINESS INTELLIGENCE 3. Selección, limpieza y transformación de datos con Weka Conclusiones Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas Unidad didáctica 6. Data mining Objetivos de la Unidad Introducción Clasificación Regresión Clustering Asociación Detección de atípicos Tareas y técnicas Técnicas y modelos Conclusiones Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas Unidad didáctica 7. Interpretación y evaluación de modelos Objetivos de la Unidad Introducción Evaluación de clasificadores Ejemplo con Weka Evaluación de modelos de regresión
5 Índice sistemático 4. Evaluación de agrupamientos Evaluación de reglas de asociación Conclusiones Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas Unidad didáctica 8. Implantación de proyectos de business intelligence con CRISP-DM (parte I) Objetivos de la Unidad Introducción a CRISP-DM Comprensión del negocio Comprensión de los datos Conclusiones Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas Unidad didáctica 9. Implantación de proyectos de business intelligence con CRISP-DM (parte II) Objetivos de la Unidad Introducción Preparación de los datos Modelado Evaluación Despliegue Conclusiones
6 BUSINESS INTELLIGENCE Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas Unidad didáctica 10. Tendencias en business intelligence Objetivos de la Unidad Introducción Big data Open data Linked data Extracción de conocimiento en datos no convencionales Análisis de series temporales Web mining Text mining Data mining espacial Minería de datos multimedia Conclusiones Conceptos básicos a retener Actividades de autocomprobación Actividades de repaso Ejercicios voluntarios Referencias bibliográficas
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