Descripción
SPSS 17. Extracción del conocimiento a partir del AA.DD
Resumen del libro
Esta obra ofrece una guía práctica y completa para dominar el proceso de extracción de conocimiento a partir del análisis de datos (KDD) utilizando el software SPSS en su versión 17. El lector aprenderá a transformar grandes volúmenes de información en conocimiento útil, recorriendo todas las fases del proceso: desde la selección y limpieza de datos hasta el análisis multivariante y la interpretación de resultados. Cada capítulo combina conceptos teóricos esenciales con ejemplos prácticos estructurados, facilitando la aplicación directa de las técnicas de minería de datos. Es un recurso indispensable para profesionales y estudiantes que buscan aprovechar al máximo las capacidades de SPSS en un contexto de exceso de información.
¿De qué trata?
El libro aborda el proceso de extracción del conocimiento a partir del análisis de datos (KDD), una metodología esencial en la era del big data. Se centra en explotar las capacidades de SPSS 17 para trabajar en las distintas fases del proceso: selección, exploración, limpieza, transformación, análisis de datos y evaluación e interpretación de resultados. A lo largo de sus capítulos, se presentan técnicas avanzadas de análisis multivariante de datos, aplicadas a casos prácticos convenientemente estructurados. El objetivo es capacitar al lector para descubrir automáticamente el conocimiento contenido en grandes bases de datos, utilizando herramientas estadísticas y de minería de datos de forma eficiente.
Temas principales
- Proceso de extracción de conocimiento a partir de datos (KDD)
- Minería de datos con SPSS 17
- Análisis multivariante de datos
- Selección, limpieza y transformación de datos
- Exploración y visualización de datos
- Evaluación e interpretación de resultados
- Aplicación práctica de técnicas estadísticas avanzadas
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a profesionales del análisis de datos, investigadores, analistas de negocio, estudiantes de estadística, informática, ciencias sociales y cualquier persona interesada en la minería de datos y la extracción de conocimiento. Es especialmente útil para quienes ya tienen conocimientos básicos de SPSS y desean profundizar en técnicas avanzadas de análisis multivariante aplicadas al proceso KDD. También es recomendado para gestores y responsables de toma de decisiones que necesiten transformar datos en información estratégica.
Qué aporta este libro
- Una guía paso a paso para implementar el proceso completo de extracción de conocimiento con SPSS 17.
- Más de 460 páginas con ejemplos prácticos y casos estructurados que facilitan la aplicación de técnicas complejas.
- Dominio de herramientas de análisis multivariante para descubrir patrones y relaciones ocultas en los datos.
- Capacidad para transformar grandes volúmenes de información en conocimiento accionable y relevante.
Ficha técnica
- Autor: Valderrey Sanz, Pablo
- Editorial: RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones
- Idioma: Español
- Tema: Empresa y gestión, Probabilidad y estadística, Computación e informática, Informática: cuestiones generales, Estilos de vida digital, Software de matemáticas y estadísticas, Aplicaciones gráficas y multimedia, Hardware, Sistemas operativos, Programación informática/desarrollo de software, Bases de datos, Certificación informática, Seguridad informática, Redes y comunicaciones informáticas, Ciencias de la computación
- Colección: Informática general
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: julio de 2010
- Número de páginas: 463
- Peso: 764 g
Valoración editorial
SPSS 17. Extracción del conocimiento a partir del AA.DD es una obra de referencia para quienes buscan aplicar técnicas de minería de datos con una herramienta consolidada como SPSS. Su enfoque práctico y estructurado, combinado con una sólida base teórica, la convierte en un recurso valioso tanto para el aprendizaje autodidacta como para su uso en entornos académicos o profesionales. Aunque la versión del software es de 2010, los fundamentos del proceso KDD y las técnicas de análisis multivariante que presenta siguen siendo plenamente vigentes. Es una inversión recomendable para cualquier analista que desee mejorar su capacidad de extraer conocimiento útil a partir de datos complejos.