ÍNDICE. Introducción... Capítulo 1. Técnicas de minería de datos y herramientas... 1

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Silvia Cáceres Blanco
hace 5 años
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1 ÍNDICE Introducción... XI Capítulo 1. Técnicas de minería de datos y herramientas... 1 Clasificación de las técnicas de minería de datos y herramientas más comunes... 1 Modelado originado por la teoría (técnicas explicativas o de la dependencia)... 3 Modelado originado por los datos (técnicas descriptivas o de la interdependencia)... 4 El entorno de trabajo de IBM SPSS... 5 Entorno de trabajo de IBM SPSS Modeler Entorno de trabajo de SAS Enterprise Miner Los entornos de trabajo de SAS y SAS Enterprise Guide Capítulo 2. Fase de selección en minería de datos. Herramientas La fase inicial en minería de datos: selección de la información Selección mediante muestreo estadístico Muestreo aleatorio simple con IBM SPSS Muestreo estratificado con IBM SPSS Estimaciones y cálculo de errores en el muestreo estratificado Muestreo de conglomerados monoetápico y polietápico con IBM SPSS Estimaciones y cálculo de errores en el muestreo de conglomerados La fase de selección en IBM SPSS Modeler Selección de datos con IBM SPSS Modeler Muestreo con IBM SPSS Modeler La fase de selección en SAS Enterprise Miner Pestaña Data Pestaña Variables El perfil del objetivo (Target Profile) Especificar probabilidades a priori Pestaña Interval Variables Pestaña Class Variables Pestaña Notes... 61

2 MINERÍA DE DATOS A TRAVÉS DE EJEMPLOS Muestreo en SAS Enterprise Miner Partición de datos en SAS Enterprise Miner El nodo de selección de variables Muestreo a través de SAS Muestreo aleatorio simple Muestreo aleatorio estratificado Capítulo 3. Fases de exploración y limpieza en minería de datos. Herramientas Análisis exploratorio de datos Limpieza de datos Valores atípicos Datos desaparecidos. Imputación Análisis exploratorio gráfico y formal con IBM SPSS Procedimiento Explorar Contraste de aleatoriedad. Procedimiento Prueba de rachas Normalidad. Test de ajuste a una distribución de frecuencias. Procedimiento prueba de Kolmogorov-Smirnov Tratamiento de los datos ausentes con IBM SPSS. Imputación Detección de datos atípicos con IBM SPSS Detección de valores atípicos en IBM SPSS mediante gráficos de control Detección de casos atípicos en IBM SPSS mediante gráficos de caja y bigotes Análisis exploratorio gráfico y formal con IBM SPSS Modeler El nodo Gráfico El nodo Distribución El nodo Histograma La fase de limpieza en IBM SPSS Modeler El nodo Rellenar para imputación de datos missing La fase de Exploración en Enterprise Miner El nodo Explorador de distribuciones El nodo de Exploración de Patrones Tratamiento de datos atípicos con el nodo Filtro de Outliers de SAS Enterprise Miner Opciones de filtrado automático Observación y ajuste de los resultados del filtrado El nodo Imputación de datos missing La fase de Exploración en SAS VI RC Libros

3 ÍNDICE Capítulo 4. Fase de transformación en minería de datos. Herramientas Transformación de datos Transponer, fusionar, agregar, segmentar y ordenar archivos Ponderar casos y categorizar y numerizar variables Pareamiento o matching Transformación de datos mediante técnicas de reducción de la dimensión Análisis factorial y componentes principales Contrastes en el modelo factorial Rotación de los factores Interpretación gráfica de los factores y puntuaciones factoriales Técnicas de reducción de la dimensión en IBM SPSS Análisis factorial y componentes principales en IBM SPSS Transformación de datos en IBM SPSS Transponer, fusionar, agregar y segmentar archivos. Matching Ponderar casos Transformación de datos y técnicas de reducción de la dimensión en IBM SPSS Modeler Matching mediante el nodo Combinar Ajuste de registros con el nodo Equilibrar Estadísticos por subgrupos con el nodo Agregar Remover duplicados con el nodo Distinguir Concatenación de archivos con el nodo Añadir Transformación de variables con el nodo Derivar Análisis factorial y componentes principales con el nodo Factor/PCA Transformación de datos y reducción de la dimensión en SAS Enterprise Miner. 177 El nodo Transformación de variables Componentes principales con el nodo Exploración de patrones Componentes principales y análisis factorial en SAS y SAS Enterprise Guide Capítulo 5. Fase de análisis en minería de datos. Técnicas 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 discreta binaria: modelo lineal de probabilidad y regresión logística binaria Modelos de elección múltiple: modelo Logit Multinomial RC Libros VII

4 MINERÍA DE DATOS A TRAVÉS DE EJEMPLOS IBM SPSS y los modelos de variable dependiente limitada. Aplicaciones a la segmentación IBM SPSS y la regresión logística binaria IBM SPSS y el modelo Probit IBM SPSS y el modelo Logit Multinomial SAS y los modelos de elección discreta SAS y la regresión logística. PROC LOGISTIC SAS y el modelo Probit: procedimiento Probit El modelo de análisis discriminante como técnica de clasificación y segmentación IBM SPSS y el análisis discriminante SAS y el análisis discriminante: PROC DISCRIM Ejemplo de análisis discriminante con SAS SAS y el análisis discriminante paso a paso: PROC STEPDISC y ejemplo práctico Técnicas predictivas con SAS Enterprise Miner Modelo de regresión múltiple con el nodo Regression El nodo Regression: modelo lineal general GLM Modelos de elección discreta Logit y Probit con el nodo Regression Modelos predictivos con IBM SPSS Modeler Modelo de regresión múltiple con el nodo Regresión Lineal Modelos de elección discreta con el nodo Regresión Logística Capítulo 6. Modelos predictivos con árboles de decisión. Herramientas Introducción a los árboles de decisión Características de los árboles de decisión Tipos de árboles de decisión Árboles CHAID Árboles CART Árboles QUEST IBM SPSS y los árboles de decisión Creación de un árbol de decisión: método CHAID Métodos CRT y QUEST. Poda de árboles Árboles de decisión y análisis de riesgos El proceso de creación de árboles de decisión con IBM SPSS Modeler Situar los datos en el área de trabajo con un nodo de origen de datos Enlace del origen de datos con la fuente de datos Visualización de los datos con el nodo Tabla VIII RC Libros

5 ÍNDICE El nodo Tipo y las variables de predicción Nodo de modelado para crear el árbol Trabajar con árboles Interpretación del árbol Predicción con un modelo de árbol Guardar un modelo Nodos para árboles de decisión con IBM SPSS Modeler El nodo Crear C El nodo Árbol C&R El proceso de creación de árboles de decisión con SAS Enterprise Miner Nodo Input Data Source para leer ficheros de datos y enlazarlos con SAS Enterprise Miner Nodo Input Data Source y los tipos de variables Enlace de nodos de un diagrama. El nodo Data Partition Nodo de modelado para crear el árbol Profundizando en el nodo Tree Capítulo 7. Técnicas descriptivas de minería de datos. Análisis clúster y segmentación. Herramientas El análisis clúster como técnica de clasificación y segmentación Clústers jerárquicos, secuenciales, aglomerativos y exclusivos (S.A.H.N.) El dendograma en el análisis clúster jerárquico Análisis clúster no jerárquico IBM SPSS y el análisis clúster jerárquico IBM SPSS y el análisis clúster no jerárquico SAS y el análisis clúster jerárquico Procedimiento ACECLUS Procedimiento CLÚSTER Procedimiento TREE SAS y el análisis clúster no jerárquico Análisis clúster con Enterprise Miner. El nodo Clustering Análisis clúster con IBM SPSS Modeler El nodo Entrenar K-medias: clúster no jerárquico El nodo Clúster bietápico: clúster jerárquico RC Libros IX

6 MINERÍA DE DATOS A TRAVÉS DE EJEMPLOS Capítulo 8. Redes neuronales. Herramientas Introducción 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 clúster con redes neuronales: nodo SOM/Kohonen Redes neuronales con IBM SPSS Modeler Nodo Entrenar red Análisis clúster con redes neuronales: nodo Entrenar Kohonen Capítulo 9. Fase de evaluación. Comparación de modelos. Herramientas Fase de evaluación en SAS Enterprise Miner. Nodo Assessment Trabajo con el nodo de evaluación El fichero de datos con las predicciones Models Options Reports Output Gráficos del nodo Assessment Lift (Gráfico de ganancias) Vista de los datos relativos a los gráficos de ganancias DIAGNOSTIC (Gráfico de clasificación) THRESHOLD-BASED (Gráfico de clasificación basado en el umbral) Curvas ROC Scatter Plot (Gráfico de dispersión) Ejemplo de combinación de modelos de árboles con otros modelos Capacidad predictiva de un modelo Selección de modelos. Ejemplo con IBM SPSS Curvas ROC. Ejemplo con IBM SPSS Índice analítico X RC Libros

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