Spss 17 Extracción Del Conocimiento A Partir Del Análisis De Datos – Alfaomega

SPSS (Statical Package for the Social Sciences – Paquete estadístico para las ciencias sociales-), su facilidad de uso y potentes procedimientos lo han convertido en uno de los más utilizados a nivel mundial. En este libro se explotan las capacidades de SPSS en su versión 17 para el trabajo en las distintas fases del proceso de extracción del conocimiento. Se recorren prácticamente todas las opciónes posibles del programa y se aplican a casos prácticos convenientemente estructurados. 
En cada capítulo se presentan conceptos teóricos esenciales para la comprensión de las técnicas sin tener que realizar un esfuerzo metodológico extra. Posteriormente cada técnica se ilustra con ejemplos adecuados que muestran su tratamiento con SPSS 17. Las distintas fases del proceso de extracción del conocimiento se ordenan de acuerdo a la práctica establecida en el trabajo con minería de datos. En sucesivos capítulos se profundiza en las fases de selección, exploración, limpieza, transformación, análisis de datos y evaluación e interpretación de resultados, mostrando en cada una de ellas las aplicaciones de análisis multivariante de datos correspondientes contenidas en los procedimientos de SPSS 17.

Contenido
El proceso de extracción del conocimiento a través de SPSS 17 – Extracción del conocimiento – Técnicas de análisis de datos – SPSS 17 y el proceso de extracción del conocimiento – Primeros pasos – Fase de selección en el proceso de extracción del conocimiento
Fuentes de datos – Selección de casos y variables en SPSS – Selección de muestras mediante métodos avanzados de muestreo – Fase de exploración en el proceso de extracción del conocimiento – Exploración de los datos – análisis exploratorio formal de los datos con SPSS – análisis exploratorio y visual de los datos – Tipos de gráficos – gráficos interactivos dinámicos de análisis exploratorio de datos – Correlaciones en la información – Fase de limpieza en el proceso de extracción del conocimiento Análisis y detección de valores atípicos – Análisis de los datos missing – Imputación múltiple con SPSS 17 – Tratamiento de los datos atípicos y ausentes simultáneamente con SPSS 17 – Fase de transformación en el proceso de extracción del conocimiento – Transformación de datos mediante técnicas de reducción de la dimensión – Análisis factorial y componentes principales – Análisis factorial y componentes principales en SPSS – Análisis de correspondencias – Escalamiento multidimensional – Matching con SPSS. Transponer, fusionar, agregar, segmentar y recodificar – Reestructurar archivos de datos – Discretizar variables – Generar nuevas variables – Fase de análisis de datos en el proceso de extracción del conocimiento. Técnicas predictivas: modelos de regresión y series temporales – La fase de análisis de datos – Clasificación de las técnicas de la dependencia – Modelo de regresión lineal múltiple -…+