CURSO MINERÍA DE DATOS AVANZADO

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1 CURSO MINERÍA DE DATOS AVANZADO La minería de datos (en inglés, Data Mining) se define como la extracción de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil, a partir de datos. En la actual sociedad de la información, donde cada día a día se multiplica la cantidad de datos almacenados casi de forma exponencial, la minería de datos es una herramienta fundamental para analizarlos y explotarlos de forma eficaz para los objetivos de cualquier organización. La minería de datos se define también como el análisis y descubrimiento de conocimiento a partir de datos. La minería de datos hace uso de todas las técnicas que puedan aportar información útil, desde un sencillo análisis gráfico, pasando por métodos estadísticos más o menos complejos, complementados con métodos y algoritmos del campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que resuelven problemas típicos de agrupamiento automático, clasificación, predicción de valores, detección de patrones, asociación de atributos, etc. Es, por tanto, un campo multidisciplinar que cubre numerosas áreas y se aborda desde múltiples puntos de vista, como la estadística, la informática (cálculo automático) o la ingeniería. En este curso se tratan los conceptos avanzados de minería de datos de la forma más sencilla posible, de modo que sean inteligibles por lectores con formación diversa. Los capítulos comienzan describiendo las técnicas avanzadas de minería de datos en lenguaje asequible y presentando a continuación la forma de tratarlas mediante aplicaciones prácticas. Una parte importante de cada capítulo son casos prácticos totalmente resueltos, incluyendo la interpretación de los resultados, que precisamente es lo más importante en cualquier materia con la que se trabaje. El curso comienza con una introducción a la minería de datos y sus fases. En sucesivos capítulos se desarrollan las fases iniciales (selección de la información, exploración de datos, limpieza de datos, transformación de datos, etc.). Posteriormente se profundiza en técnicas específicas de minería de datos, tanto predictivas como descriptivas. Entre las técnicas predictivas se abordan todo tipo de modelos de regresión, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales y otras técnicas basadas en modelos. Entre las técnicas descriptivas se contemplan las técnicas de reducción de la dimensión, las técnicas de clasificación y segmentación (clustering) y las técnicas de análisis exploratorio de datos. Los entornos de trabajo automatizados específicos de minería de datos que se utilizan en el cursoo son SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. El contenido exhaustivo del curso es el siguiente: Capítulo 1. Minería de datos: Conceptos, técnicas y sistemas Aproximación al concepto de minería de datos El proceso de extracción del conocimiento Técnicas de minería de datos Sistemas de minería de datos

2 Capítulo 2. Entorno de trabajo de SPSS Clementine Introducción a Clementine Usando el ratón Ayuda en Clementine Panel de control en Clementine Ejemplo de trabajo con Clementine Insertar un nodo fuente (origen) de datos en el área de trabajo Enlazar un nodo con una fuente de datos Controlar la carga de datos con el nodo Tabla Definir variables predoctoras con el nodo Tipo Utilizar un nodo de modelado Ejecutar una ruta Interpretar un modelo Predecir con un modelo Guardar un modelo Nodos de orígenes de datos Nodos de operaciones con registros Capítulo 3. Entorno de trabajo con SAS Enterprise Miner Introducción a SAS Enterprise Miner Comenzando con SAS Enterprise Miner Inicio de un proyecto nuevo Menú principal de SAS Enterprise Miner Ejemplo de trabajo con SAS Enterprise Miner Leer ficheros y enlazarlos con Enterprise Miner mediante el nodo Input Data Source Definir tipos de variables con el nodo Input Data Source Enlace de nodos de un diagrama. El nodo Data Partition Utilizar un nodo de modelado Capítulo 4. Fase de selección en minería de datos Selección en el proceso de extracción del conocimiento Recopilación e integración de datos: Data Warehouse Data Warehouse y Data Mining Selección de datos mediante muestreo Muestreo aleatorio simple Muestreo estratificado Muestreo sistemático Muestreo unietápico de conglomerados Muestreo bietápico de conglomerados Muestreo polietápico de conglomerados Diseños complejos: Bietápico con estratificación en primera etapa Selección de números aleatorios: Método de Montecarlo Selección de características relevantes Análisis de correlaciones Capítulo 5. Fase de selección en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine La fase de selección en Enterprise Miner El nodo Fuente de Datos El nodo Muestreo

3 El nodo de partición de datos El nodo de Selección de Variables El nodo de Series Temporales La fase de selección en SPSS Clementine Importación de datos ASCII Importación de datos de una fuente ODBC (Access, Excel, etc.) Importación de datos de SPSS Importación de datos de SAS Selección de datos Muestreo de datos Capítulo 6. Fase de exploración en minería de datos Exploración en el proceso de extracción del conocimiento Análisis exploratorio Herramientas de exploración visual Histograma de frecuencias Diagrama de tallo y hojas Gráfico de caja y bigotes Gráfico múltiple de caja y bigotes Gráfico de simetría Gráfico de dispersión Gráficos para variables cualitativas Herramientas de exploración formal Contrastes de la bondad de ajuste a una distribución Contraste de Kolmogorov-Smirnov Lilliefors Estadísticos robustos de centralización Estadísticos robustos de dispersión Estadísticos robustos de asimetría y curtosis Contrastes de aleatoriedad Transformaciones de las variables Supuestos subyacentes en las técnicas de minería de datos Normalidad Heteroscedasticidad Multicolinealidad Autocorrelación Linealidad Un ejemplo Capítulo 7. Fase de exploración en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine La fase de exploración en Enterprise Miner El nodo Explorador de distribuciones El nodo Multigráficos El nodo de exploración de patrones La fase de exploración en SPSS Clementine El nodo Gráfico El nodo Distribución El nodo Histograma El nodo Malla El nodo Malla Direccional El nodo Gráfico Múltiple El nodo Recolectar

4 Capítulo 8. Fases de limpieza y transformación de datos Limpieza y transformación de datos en el proceso de extracción del conocimiento Valores atípicos (Outliers) Información faltante (Datos missing) Soluciones para los datos ausentes: Supresión de datos e imputación de información faltante Transformación de datos Transponer, fusionar, agregar, segmentar y ordenar atchivos Ponderar casos y categorizar y numerizar vriables Pareamiento o matching Transformación de datos mediante técnicas de reducción de la dimensión Componentes principales Análisis factorial Capítulo 9. Las fases de limpieza y transformación de datos en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine Las fases de limpieza y transformación de datos en Enterprise Miner El nodo Transformación de variables El nodo Asignación de atributos Tratamiento de los datos atípicos con el nodo Filtro de Outliers El nodo Imputación de datos missing El nodo Exploración de patrones para Componentes Principales Lasa fases de limpieza y transformación de datos en Clementine El nodo Seleccionar El nodo Muestra para procesos de muestreo El nodo Combinar para procesos de matching El nodo Equilibrar El nodo Ordenar El nodo Agregar para calcular estadísticos por subgrupos El nodo Distinguir El nodo Añadir para concatenación de archivos El nodo Filtrar El nodo Derivar para transformación de variables El nodo Tipo para asignar atributos a variables El nodo Rellenar para imputación de datos missing El nodo Factor/PCA para Análisis Factorial y Componentes Principales Capítulo 10. Fase de minería de datos. Técnicas predictivas de modelización Técnicas de minería de datos propiamente dichas Técnicas predictivas para la modelización Modelo de regresión múltiple Estimación del modelo lineal de regresión múltiple Estimación del modelo, contrastes e intervalos de confianza a través del cálculo matricial Análisis de la varianza en el modelo de regresión múltiple Predicciones Análisis de los residuos Técnicas de selección en el modelo de regresión

5 Modelos de elección discreta Modelos de elección discreta binaria: Modelo lineal de probabilidad y regresión logística binaria Modelos de elección múltiple: Modelo Logit Multinomial Modelo lineal general de regresión múltiple (GLM) Clasificación ad hoc: Análisis discriminante Hipótesis en el modelo discriminante Estimación del modelo discriminante Clasificación mediante el modelo discriminante Capítulo 11. Técnicas predictivas de modelización con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine Técnicas predictivas de modelización con SAS Enterprise Miner El nodo Regression: Modelo de regresión múltiple El nodo Regression: Modelo lineal general GLM El nodo Regression: Modelo de elección discreta Logit y Probit Técnicas predictivas de modelización con SPSS Clementine El nodo Regresión Lineal: Modelo de regresión múltiple El nodo Regresión Logística: Modelos de elección discreta Capítulo 12. Técnicas descriptivas y predictivas de clasificación. Clusters y árboles de decisión El análisis cluster como técnica descriptiva de clasificación Medidas de similitud Técnicas en el análisis cluster Clusters jerárquicos, secuenciales, aglomerativos y exclusivos (S.A.H.N.) El dendograma en el análisis cluster jerárquico Análisis cluster no jerárquico Los árboles de decisión como técnica predictiva de clasificación Características de los árboles de decisión Herramientas para el trabajo con árboles de decisión Árboles CHAID Árboles CART Árboles QUEST Análisis de conglomerados y árboles de decisión como métodos de segmentación Capítulo 13. Clusters y árboles de decisión con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine Análisis cluster con Enterprise Miner. El nodo Clustering Árboles de decisión con Enterprise Miner. El nodo Tree Entrenamiento interactivo (Interactive Training) Análisis cluster con SPSS Clementine El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jerárquico El nodo Cluster Bietápico: Cluster jerárquico Árboles de decisión con SPSS Clementine El nodo Crear C5.0 El nodo Árbol C&R

6 Capítulo 14. Redes neuronales Descripción de una red neuronal Definición Función de salida y funciones de transferencia o activación Redes neuronales y ajuste de modelos de regresión Aprendizaje en las redes neuronales Funcionamiento de una red neuronal El algoritmo de aprendizaje Retropropagación (Back-Propagation) Análisis discriminante a través del Perceptrón Análisis de series temporales mediante redes neuronales Análisis de componentes principales con redes neuronales Clustering mediante redes neuronales Capítulo 15. Redes neuronales con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine Redes neuronales con SAS Enterprise Miner Optimización y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network Análisis en componentes principales a través de redes neuronales: Nodo Princomp/Dmneural Predicción y análisis discriminante a través de redes neuronales: Nodo Two Stage Model Análisis cluster con redes neuronales: Nodo SOM/Kohonen Redes neuronales con SPSS Clementine Nodo Entrenar red Nodo Entrenar Kohonen Nodo Entrenar K-medias

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