Asignatura

Materia

MINERÍA DE DATOS

Análisis de Datos

Profesores

SUSANA SAN MATÍAS IZQUIERDO (ssanmat@eio.upv.es)

Tipo / Semestre / Crétidos ECTS

Obligatoria / Semestre B / 3 créditos ECTS

Objetivos:

1. Reconocer los problemas reales en el ámbito financiero o del

marketing que la minería de datos puede ayudar a resolver

2. Planificar y diseñar un proyecto de minería de datos

3. Desarrollar modelos de propensión

4. Calibrar y evaluar los modelos desarrollados en un proyecto e

interpretar los resultados numéricos obtenidos

MINERÍA DE DATOS

interpretar los resultados numéricos obtenidos

5. Planificar la implantación de los modelos desarrollados y su

integración en los procesos de la empresa

6. Sintetizar los resultados obtenidos y comunicarlos de forma

clara y concisa

7. Integrarse en equipos de trabajo multidisciplinares

Temario:

1. INTRODUCCIÓN

2. ORGANIZACIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS

3. TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS

• APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO

• AGRUPACIÓN, CLASIFICACIÓN Y PREDICCIÓN

MINERÍA DE DATOS

• AGRUPACIÓN, CLASIFICACIÓN Y PREDICCIÓN

4. EVALUACIÓN DE MODELOS E IMPLANTACIÓN

5. CASOS DE NEGOCIO

BIBLIOGRAFÍA :

Berry, M.J.A. y Linoff, G. (1997): Data Mining Techniques: for marketing, sales and customer

support. Wiley & Sons

Berry, M.J.A. y Linoff, G. (2000): Mastering Data Mining: the art and science of customer

relationship management. Wiley & Sons

Cherkassky, V. y Mulier, F. (1998): Learning from Data. Wiley

MINERÍA DE DATOS

Giudici, P. (2003): Applied Data Mining: statistical methods for business and industry. Wiley &

Sons

Hand, D.J. (1997): Construction and Assesment of Classification Rules. Wiley

Hand, D.J., Mannila, H. y Smyth, P. (2001): Principles of Data Mining. The MIT Press

Hastie, T., Tibshirani, R. y Friedman, J. (2001): The Elements of Statistical Learning. Springer

BIBLIOGRAFÍA :

Hernández, J., Ramírez, M.J. y Ferri, C. (2004): Introducción a la Minería de Datos. Pearson

Prentice Hall

Michie, D. y Spiegelhalter, D.J. y Taylor, C.C. (eds.) (1994): Machine Learning, Neuronal and

Statistical Classification. Ellis Horwood

Pérez, C. y Satín, D. (2005): Data Mining: soluciones con Enterprise Miner. Ra-Ma

MINERÍA DE DATOS

Ratner, B. (2003): Statistical Modeling and Analysis for Database Marketing: Effective

Techniques for Mining Big Data. CRC Press

Ripley, B.D. (1996): Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press

Trueblood, R.P. Y Lovett, J.N. (2001): Data Mining and Statistical Analysis using SQL. APress

Sistema de evaluación:

La calificación global de la asignatura estará basada en:

40% Casos prácticos y trabajos de aula

60% Proyecto final de la asignatura

MINERÍA DE DATOS

60% Proyecto final de la asignatura