Resumen Mineria de datos 1
Introducción
1.
Conceptos básicos en mineria de datos
1.1.
Minería de datos versus KDD
1.2.
Minería de datos versus Estadística
1.3.
Minería de datos versus Análisis de datos
1.4.
Minería de datos versus Bodegas de datos
1.5.
Minería de datos versus Machine Learning
1.6.
Minería de datos versus Statistical Learning
2.
¿Qué problemas aborda la minería de datos?
3.
Tareas de la minería de datos
3.1.
Métodos descriptivos
3.1.1.
Clustering
3.1.2.
Descubrimiento de factores
3.1.3.
Descubrimiento de secuencias
3.1.4.
Asociación o análisis de afinidad
3.1.5.
Series de tiempo
3.1.6.
Sumarización
3.2.
Métodos predictivos
3.2.1.
Árboles de decisión
3.2.2.
Clasificación(discriminación)
3.2.3.
Regresión
4.
Sobre que tipos de datos trabaja la mineria de datos
5.
Ciclo de un proyecto de minería de datos
6.
Estandares en mineria de datos
7.
Cross industry standar process for data mining
8.
Mineria de datos y "Businnes intelligence"
9.
Bodegas de datos (Data Warehouse)
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Resumen Mineria de datos 1
Bodegas de datos (Data Warehouse)