Minería de datos para inteligencia de negocios: conceptos, técnicas y aplicaciones en Microsoft Office Excel con Xlminer-

Elogios para la "Primera Edición" "lleno de anécdotas vivas y estimulantes debe ser leído por cualquier persona con un interés serio en la investigación y el marketing." - "Investigación" revista "Shmueli y otros han hecho un trabajo maravilloso en la presentación El campo de la minería de datos una adición bienvenida a la literatura. "- computingreviews.comIncorporando un nuevo enfoque en la visualización de datos y la previsión de series de tiempo," Data Mining para la Inteligencia de Negocios ", Segunda Edición sigue proporcionando orientación perspicaz y detallada sobre la minería de datos fundamentales Técnicas. Esta nueva edición guía a los lectores a través del uso del complemento de Microsoft Office Excel XLMiner para el desarrollo de modelos predictivos y técnicas para describir y encontrar patrones en los datos. Desde la agrupación de clientes en segmentos de mercado y encontrar las características de los volantes frecuentes para aprender qué artículos se compran Con otros artículos, los autores usan ejemplos interesantes del mundo real para construir una comprensión teórica y práctica de los métodos claves de minería de datos, incluyendo la clasificación, la predicción y el análisis de afinidad, así como la reducción de datos, la exploración y la visualización. Ahora cuenta con: Tres nuevos capítulos sobre la predicción de series de tiempo, la introducción de métodos populares de pronóstico de negocios, incluyendo el promedio móvil, los métodos de suavización exponencial; Modelos basados en la regresión; Y temas tales como el modelado explicativo vs. predictivo, los modelos de dos niveles y los conjuntos. Un capítulo revisado sobre la visualización de datos que ahora cuenta con principios de visualización interactiva y asignaciones añadidas que demuestran la visualización interactiva en la práctica. Capítulos separados que tratan a k-vecinos más cercanos y métodos Naive Bayes. El comienzo de cada capítulo que proporcionan un esbozo de temas clave El libro incluye el acceso a XLMiner, lo que permite a los lectores a trabajar de forma práctica con los datos proporcionados. A lo largo del libro, las aplicaciones de los temas discutidos se centran en el problema del negocio como motivación y evitan la teoría estadística innecesaria. Cada capítulo concluye con ejercicios que permiten a los lectores evaluar su comprensión del material presentado. El último capítulo incluye un conjunto de casos que requieren el uso de las diferentes técnicas de minería de datos, y un sitio web relacionado ofrece conjuntos de datos, soluciones de ejercicios, diapositivas de PowerPoint y soluciones de casos. Libro para cursos sobre minería de datos, pronósticos y sistemas de apoyo a la toma de decisiones en los niveles de pregrado y posgrado. También es un recurso único para analistas, investigadores y profesionales que trabajan con métodos cuantitativos en los campos de negocios, finanzas, marketing, informática y tecnología de la información.