Fundamentos de mineria de datos

Este es un texto introductorio para estudiantes y docentes interesados en abordar tematicas relacionadas con mineria de datos. En cada capitulo se plantea teoria con respecto a tareas y tecnicas, a continuacion se muestran ejemplos y ejercicios, por ultimo un resumen. El primer capitulo presenta conceptos, areas, aplicaciones, tareas y otras disciplinas con las cuales se relaciona la mineria de datos; en el segundo se describe el pre procesamiento de datos, destacando tareas de esta fase y algunas tecnicas o algoritmos para llevar a cabo cada una de ellas; el tercero introduce al lector en una tarea de mineria de datos que centra su aplicacion en el analisis de mercadeo: esta es la asociacion de datos; el cuarto esta orientado a la prediccion de datos, haciendo enfasis en clasificacion y regresion, se describe como las redes neuronales artificiales, los metodos bayesianos y la regresion estadistica pueden ser usados para estimar valores futuros a partir de variables predictoras; en el quinto muestra una de las tareas mas representativas de mineria de los datos: la agrupacion por datos. Por ultimo, se destaca el software UDMiner, desarrollado por el grupo de investigacion de Inteligencia Artificial de la Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas y con el cual se podra poner en practica y seguir la teoria aqui planteada.