MINERÍA DE DATOS A TRAVÉS DE EJEMPLOS (Registro nro. 108679)
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| 000 -Cabecera (24) | |
|---|---|
| Campo de control interno | 01638nam a2200265Ia 4500 |
| 001 - Número de control | |
| Campo de control | UCACUE39841 |
| 005 - Fecha y hora de la | |
| Campo de control | 20231004083636.0 |
| 007 - Tipo material - Descripcion fisica - info general | |
| Tipo material | ta |
| 008 - Códigos de longitud fija (40p) | |
| Campo de control de longitud fija | 210503s2014||||xx |||||||||||||| ||spa|| |
| 020 ## - INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER | |
| ISBN | 978-84-941801-4-9 |
| 040 ## - Origen de la Catalogacion | |
| Origen de la Catalogacion | UCACUE |
| 041 ## - Código de idioma (R) | |
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente (R) | spa |
| 043 ## - Pais ISO | |
| País ISO | España |
| 082 ## - Número de la Clasificación | |
| Código de Clasificación | 005.57 |
| Codigo Cutter | P438m |
| 100 ## - Autor Personal | |
| Autor Personal | Pérez Marqués, María |
| Término indicativo de función (R) | autor |
| 245 #0 - Titulo | |
| Titulo | MINERÍA DE DATOS A TRAVÉS DE EJEMPLOS |
| 250 ## - Mencion de edicion | |
| Mencion de edicion | primera edición |
| 260 ## - Editorial | |
| Fecha | 2014 |
| 300 ## - Descripcion | |
| Páginas | 460 páginas |
| Dimensiones | 23X14 centímetros |
| 505 ## - Nota de contenido formateada | |
| Nota de contenido formateada | TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS Y HERRAMIENTAS.-- FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.-- FASES DE EXPLORACIÓN Y LIMPIEZA EN MINERÍA DE DATOS.-- FASE DE TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.-- FASE DE ANÁLISIS EN MINERÍA DE DATOS.-- MODELOS PREDILECTOS ÁRBOLES DE DECISIÓN.-- TÉCNICAS DESCRIPTIVAS DE MINERÍA DE DATOS.-- ANÁLISIS Y SEGMENTACIÓN.-- REDES NEURONALES.-- FASE DE EVALUACIÓN |
| 513 ## - Nota de periodo de años | |
| Nota de periodo de años | 2014 |
| 520 ## - Resumen | |
| Resumen | LA MINERIA DE DATOS ES UNO DE LOS TERMINOS MAS ACTUALES E IMPORTANTES DE LAS CIENCIAS DE LA COMPUTACION, CONSISTE EN ANALIZAR E INTERPRETAR DE FORMA AUTOMATICA COMPORTAMIENTOS, PATRONES, TENDENCIAS, ASOCIACIONES, PREDICCIONES Y OTRASCARACTERISTICAS DEL CONOCIMIENTO INMERSO EN LOS DATOS. LAS INMENZAS CANTIDADDES DE DATOS QUE TENEMOS EN LA ACTUALIDAD NOS OBLIGAN A ESTRAER DE UN MODO AUTOMATIZADO LA INFORMACION CLAVE CONTENIDA EN ELLOS UTILIZAMOS HERRAMIENTAS INFORMATICAS QUE SOPORTAN TECNICAS ESPECIALIZADAS, ESTAS TECNICAS CONSTITUYEN LA MINERIA DE DATOS. |
| 653 ## - Palabras Claves | |
| Palabras Claves | IBM SPSS |
| -- | SAS Enterprise Miner |
| -- | Target Profile |
| 942 ## - Datos personalizados Koha | |
| Tipo de Documento | Libros |
| Fecha procesamiento | 2023-10-04 |
| Catalogador | mcorrea |
| Fuente de Clasificacion | Deterioro (estado) | Colección | Ubicacion permanente | Ubicacion actual | Fecha de Ingreso a la Biblioteca | Numero inventario | Clasificación | Código de barras | Ultima fecha de verificacion | Catalogador | Tipo de Item |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dewey Decimal Classification | Extensión Cañar - Carrera Ingeniería de Sistemas | Extensión Cañar | Extensión Cañar | 07/21/2017 | 11B01619 | 005.57 P438m 11B01619 | 11B01619 | 05/03/2021 | mcorrea | Libros |