Técnicas de analistas de Datos
저자: Joan Ramirezx
1. Discriminante
2. Descriptivo
3. Predictivo
4. Regresión
5. Análisis de la variaran y covarianza
6. Clasificacion ad hoc
7. Arboles de deciciones
8. Redes neuronales
9. Asociación
10. Reducción de dimension
11. 1- Abstracción del escenario
12. 2 – Selección de los datos
13. 3 – Limpieza y pre-procesamiento
14. 4 – Transformación de los datos
15. 5 – Selección de la apropiada tarea de Minería de Datos
16. 6 – Elección del algoritmo de Minería de Datos
17. 7 – Aplicación del algoritmo
18. 8 – Evaluación
19. 9 – Aplicación
20. técnicas visuales estadísticas
21. análisis factorial
22. series temporales
23. Regresión
24. Redes neuronales
25. Arboles de deciciones
26. Predictivo
27. Descriptivo
28. Predictivo
29. Descriptivo
30. 3 – Preparación de los datos
31. Arboles de deciciones
32. Descubrimiento
33. Clasificación post hoc
34. Dependencia
35. Análisis exploratorio
36. Escalamiento multidimencional
36.1. 2 – Fase de comprensión de los datos
37. Clustering
38. Segmentacion
39. KDD
40. SEMMA
41. Crisp_Me
42. 1 – Comprensión del negocio
43. 4 – Modelado
44. 5 – Evaluación
45. 6 – Implementación
46. 1- Muestreo de los datos
47. 2-Exploración de datos
48. 3- Modificación de datos
49. 4- Modelado de datos
50. 5- Evaluación de datos
51. análisis en componentes principales
52. análisis de correspondencias y la segmentación