La minería de datos es clave para transformar grandes volúmenes de información en conocimiento útil. El crecimiento del Big Data y el uso extendido de sistemas inteligentes, comprender cómo extraer patrones, relaciones y predicciones a partir de los datos es una habilidad cada vez más demandada en ámbitos académicos, profesionales y científicos.
Este campo integra conceptos de aprendizaje automático, estadística, inteligencia artificial y análisis de datos, y tiene aplicaciones que van desde la seguridad informática y el análisis de redes sociales hasta la optimización industrial y la toma de decisiones estratégicas.
Introducción al libro
Data Mining – Concepts and Applications es una obra colectiva editada por Ciza Thomas que forma parte de la serie Artificial Intelligence de IntechOpen. El libro está orientado a estudiantes, investigadores y profesionales que buscan una visión sólida y actualizada sobre los fundamentos y las aplicaciones prácticas de la minería de datos.
El contenido combina explicaciones conceptuales con investigaciones aplicadas, por lo que resulta adecuado para lectores con conocimientos previos básicos en informática, análisis de datos o disciplinas afines. No se trata de un manual introductorio elemental, sino de un recurso académico que profundiza en técnicas, métodos y casos reales.
Contenido del libro
A lo largo del libro, el lector aprenderá cómo funciona el proceso completo de minería de datos, desde la limpieza y preparación de los datos hasta la aplicación de algoritmos avanzados para clasificación, clustering, detección de anomalías y predicción. Se abordan tanto enfoques descriptivos como predictivos, con especial atención a su uso en escenarios reales.
La obra se divide en dos grandes bloques. El primero se centra en los conceptos fundamentales, incluyendo temas como la calidad de los datos, la privacidad, la clasificación multietiqueta, el análisis de grafos y la relación entre minería de datos y aprendizaje automático. El segundo bloque presenta aplicaciones prácticas en áreas como optimización bajo incertidumbre, análisis de sentimiento, seguridad informática, minería de texto, estudios ambientales y evaluación de proyectos sociales.
Este enfoque permite entender no solo las técnicas, sino también cómo se aplican en distintos dominios científicos, industriales y sociales.
Índice del libro
Sección 1: Concepts of Data Mining
- The Concept of Data Mining
- Use Data Mining Cleansing to Prepare Data for Strategic Decisions
- Privacy Preserving Data Mining
- Multilabel Classification Based on Graph Neural Networks
- DMAPT: Study of Data Mining and Machine Learning Techniques in Advanced Persistent Threat Attribution and Detection
- Text Classification on the Instagram Caption Using Support Vector Machine
- Computing on Vertices in Data Mining
Sección 2: Applications of Data Mining
- Artificial Intelligence and Its Application in Optimization under Uncertainty
- Practical Application Using the Clustering Algorithm
- Leaching Mechanisms of Trace Elements from Coal and Host Rock Using Method of Data Mining
- Tourist Sentiment Mining Based on Deep Learning
- Data Mining Applied for Community Satisfaction Prediction of Rehabilitation and Reconstruction Project
Datos del libro
- Título: Data Mining – Concepts and Applications
- Autor: Edited by Ciza Thomas
- Categoría principal: Inteligencia artificial
- Subcategoría: Machine Learning
- Idioma: Inglés
- Licencia: Creative Commons Attribution 3.0 Unported para los capítulos individuales (el libro completo está sujeto a derechos de IntechOpen)
Más libros en: Inteligencia artificial, Machine Learning
Aviso legal: Este libro se comparte únicamente con fines educativos. El contenido se distribuye bajo licencias Creative Commons o permisos explícitos de sus autores. OpenLibro no aloja material con derechos reservados.