PÉREZ MARQUÉS, MARÍA
Introducción........................................................................................................ XI
Capítulo 1. Técnicas de minería de datos y herramientas........................................ 1
Clasificación de las técnicas de minería de datos y herramientas más
comunes................................................................................................ ............ 1
Modelado originado por la teoría (técnicas explicativas o de la dependencia) 3
Modelado originado por los datos (técnicas descriptivas o de la
interdependencia)................................................................................. ............ 4
El entorno de trabajo de IBM SPSS............................................................. ............ 5
Entorno de trabajo de IBM SPSS Modeler.................................................. .......... 10
Entorno de trabajo de SAS Enterprise Miner.............................................. .......... 12
Los entornos de trabajo de SAS y SAS Enterprise Guide............................. .......... 16
Capítulo 2. Fase de selección en minería de datos. Herramientas......................... 23
La fase inicial en minería de datos: selección de la información......................... 23
Selección mediante muestreo estadístico.......................................................... 25
Muestreo aleatorio simple con IBM SPSS............................................................ 29
Muestreo estratificado con IBM SPSS.................................................................. 30
Estimaciones y cálculo de errores en el muestreo estratificado......................... 40
Muestreo de conglomerados monoetápico y polietápico con IBM SPSS............... 42
Estimaciones y cálculo de errores en el muestreo de conglomerados................. 48
La fase de selección en IBM SPSS Modeler........................................................... 49
Selección de datos con IBM SPSS Modeler........................................................... 50
Muestreo con IBM SPSS Modeler......................................................................... 53
La fase de selección en SAS Enterprise Miner...................................................... 54
Pestaña Data....................................................................................................... 56
Pestaña Variables............................................................................................ 57
El perfil del objetivo (Target Profile).................................................................. 58
Especificar probabilidades a priori................................................................... 59
Pestaña Interval Variables............................................................................... 60
Pestaña Class Variables................................................................................... 60
Pestaña Notes................................................................................................. 61
Muestreo en SAS Enterprise Miner...................................................................... 61
Partición de datos en SAS Enterprise Miner......................................................... 65
El nodo de selección de variables....................................................................... 68
Muestreo a través de SAS.................................................................................... 71
Muestreo aleatorio simple.............................................................................. 73
Muestreo aleatorio estratificado..................................................................... 75
Capítulo 3. Fases de exploración y limpieza en minería de datos. Herramientas.............. 77
Análisis exploratorio de datos............................................................................ 77
Limpieza de datos............................................................................................... 79
Valores atípicos............................................................................................... 79
Datos desaparecidos. Imputación................................................................... 81
Análisis exploratorio gráfico y formal con IBM SPSS............................................. 85
Procedimiento Explorar................................................................................... 85
Contraste de aleatoriedad. Procedimiento Prueba de rachas.......................... 90
Normalidad. Test de ajuste a una distribución de frecuencias.
Procedimiento prueba de Kolmogorov-Smirnov............................................. 93
Tratamiento de los datos ausentes con IBM SPSS. Imputación......................... 94
Detección de datos atípicos con IBM SPSS......................................................... 101
Detección de valores atípicos en IBM SPSS mediante gráficos de control............102
Detección de casos atípicos en IBM SPSS mediante gráficos de caja y bigotes............104
Análisis exploratorio gráfico y formal con IBM SPSS Modeler............................. 105
El nodo Gráfico............................................................................................... 106
El nodo Distribución....................................................................................... 108
El nodo Histograma........................................................................................ 110
La fase de limpieza en IBM SPSS Modeler.......................................................... 111
El nodo Rellenar para imputación de datos missing....................................... 112
La fase de Exploración en Enterprise Miner....................................................... 112
El nodo Explorador de distribuciones............................................................. 113
El nodo de Exploración de Patrones.................................................................. 114
Tratamiento de datos atípicos con el nodo Filtro de Outliers de SAS Enterprise Miner................ 122
Opciones de filtrado automático.................................................................... 122
Observación y ajuste de los resultados del filtrado........................................ 123
El nodo Imputación de datos missing............................................................. 125
La fase de Exploración en SAS............................................................................ 132
Capítulo 4. Fase de transformación en minería de datos. Herramientas............... 135
Transformación de datos...............................................
La Minería de Datos es uno de los términos que más de moda están dentro de las ciencias de la computación, y consiste en analizar e interpretar de forma automática comportamientos, patrones, tendencias, asociaciones, predicciones y otras características del conocimiento inmerso en los datos.
Las grandes cantidades de datos de que disponemos en la actualidad nos obligan a extraer de un modo automatizado la información clave contenida en ellos. Para lograrlo, utilizamos herramientas informáticas que soportan técnicas especializadas, estas técnicas constituyen la Minería de datos.
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Asimismo, este libro analiza las herramientas más habituales y las posibilidades que ofrecen SAS, SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, IBM SPSS e IBM SPSS Modeler.
