Data Mining: Concepts and Techniques – Jiawei Han, Micheline Kamber – 1st Edition

Data Mining: Concepts and Techniques

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  • ISBN-10: 1558609016
  • Edición: 1ra Edición
  • Subtema: Inteligencia Artificial
  • Archivo: eBook
  • Idioma: eBook en Inglés

Descripción

El creciente volumen de datos en las empresas modernas y la ciencia, requiere de herramientas más complejas y sofisticadas. Aunque los avances en la tecnología de minería de datos se han hecho amplios, y mucho más fácil, en la recopilación de datos; todavía está en constante evolución y hay una necesidad constante de nuevas técnicas y herramientas que pueden ayudar a transformar estos datos en información y conocimiento útil.

Es así como nuestra capacidad para generar y recopilar datos ha aumentado rápidamente. No sólo son las empresas, sino también las organizaciones del gobierno, quienes están ahora informatizados; pero además el uso generalizado de las cámaras digitales, herramientas de publicación, y los códigos de barras también pueden generar datos.

Por el lado de la colección, plataformas de texto e imágenes escaneadas, sistemas de teledetección por satélite, y la World Wide Web nos han inundado con una enorme cantidad de datos. Este crecimiento explosivo ha generado una necesidad aún más urgente de nuevas técnicas y herramientas automatizadas que pueden ayudar a transformar estos datos en información y conocimiento útil.

Este texto en su primera edición, fue reconocido como el libro más popular de la minería de datos, este libro explora conceptos y técnicas para el descubrimiento de patrones ocultos en grandes conjuntos de datos, centrándose en las cuestiones relativas a su viabilidad, utilidad, eficacia y escalabilidad. Sin embargo, desde la publicación de esta edición, se han logrado grandes progresos en el desarrollo de nuevos métodos de minería de datos, sistemas y aplicaciones.

Chapter 1: Introduction

Chapter 2: Data Preprocessing

Chapter 3: Data Warehouse and OLAP Technology: An Overview

Chapter 4: Data Cube Computation and Data Generalization

Chapter 5: Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations

Chapter 6: Classification and Prediction

Chapter 7: Cluster Analysis

Chapter 8: Mining Stream, Time-Series, and Sequence Data

Chapter 9: Graph Mining, Social Network Analysis, and Multi-Relational Data Mining

Chapter 10: Mining Object, Spatial, Multimedia, Text, and Web Data

Chapter 11 Applications and Trends in Data Mining

Appendix A: An Introduction to Microsoft's OLE DB for Data Mining

Consulta los datos bibliográficos principales de esta edición para identificar correctamente el recurso, revisar su autoría y verificar detalles como ISBN, tema, subtema, archivo e idioma.

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