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Este libro ofrece una visión clara y estructurada sobre el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, abordando los fundamentos del Data Mining y las distintas fases que lo componen según la metodología CRISP-DM. A lo largo de sus contenidos, analiza el ciclo completo del proceso, los tipos de problemas que pueden abordarse, tanto descriptivos como predictivos, y las implicaciones que tienen los datos, los dominios de aplicación y las técnicas empleadas en cada etapa. También profundiza en algunas de las técnicas más representativas de la minería de datos, como los árboles de clasificación, Naive Bayes, K-means, EM y las reglas de asociación, mostrando su utilidad en distintos contextos de análisis. La obra se completa con la consolidación de los conocimientos mediante casos de uso, la presentación de un caso práctico, la aplicación del proceso CRISP-DM y la elaboración de un plan de proyecto, lo que la convierte en una herramienta útil para comprender y aplicar con criterio los procesos de análisis y extracción de conocimiento a partir de los datos.
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