El manual discurre apoyándose en numerosos ejemplos prácticos y utilizando herramientas de minería de datos como SPSS, Clementine o WEKA, ilustrando cada técnica con las diferentes implementaciones que de ella proporciona cada sistema. Para facilitar la asimilación de conceptos, el libro se estructura en seis partes bien diferenciadas, que se pueden seguir con varios itinerarios.

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PARTE I. Introducción
Cap 1. Introducción a la Minería de Datos
Cap 2. El proceso de Extracción de Conocimiento
PARTE II. Preparación de datos
Cap 3. Recopilación. Almacenes de datos
Cap 4. Limpieza y Transformación de datos
PARTE III. Técnicas de minería de datos
Cap 6. El problema de la extracción de patrones
Cap 7. Métodos estadísticos
Cap 8. Reglas de asociación y dependencias
Cap 9. Métodos basados en casos, en densidad o distancia
Cap 10. Métodos bayesianos
Cap 11. Árboles de decisión y sistemas de aprendizaje de Reglas
Cap 12. Métodos relacionales y otros métodos declarativos
Cap 13. Redes neuronales artificiales
Cap 14. Métodos basados en núcleo y máquinas de soporte vectorial
Cap 15. Métodos estocásticos
PARTE IV. E PARTE I. INTRODUCCIÓN
Cap 1. Introducción a la Minería de Datos
Cap 2. El proceso de Extracción de Conocimiento
PARTE II. PREPARACIÓN DE DATOS
Cap 3. Recopilación. Almacenes de datos
Cap 4. Limpieza y Transformación de datos
PARTE III. TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS
Cap 6. El problema de la extracción de patrones
Cap 7. Métodos estadísticos
Cap 8. Reglas de asociación y dependencias
Cap 9. Métodos basados en casos, en densidad o distancia
Cap 10. Métodos bayesianos
Cap 11. Árboles de decisión y sistemas de aprendizaje de Reglas
Cap 12. Métodos relacionales y otros métodos declarativos
Cap 13. Redes neuronales artificiales
Cap 14. Métodos basados en núcleo y máquinas de soporte vectorial
Cap 15. Métodos estocásticos
PARTE IV. Evaluación, difusión y uso de modelos
Cap 16. Técnicas de evaluación
Cap 17. Combinación de modelos
Cap 18. Interpretación , difusión y uso de modelos
PARTE V. Minería de datos complejos
Cap 19. Minería de datos, secuenciales, temporales y multimedia
Cap 20. Text Mining, Web mining y XML mining
PARTE VI. Implantación y uso de minería de datos
Cap 21. Implantación de un programa de minería de datos
Cap 22. Otros aspectos.
Cap 16. Técnicas de evaluación
Cap 17. Combinación de modelos
Cap 18. Interpretación , difusión y uso de modelos
PARTE V. Minería de datos complejos
Cap 19. Minería de datos, secuenciales, temporales y multimedia
Cap 20. Text Mining, Web mining y XML mining
PARTE VI. Implantación y uso de minería de datos
Cap 21. Implantación de un programa de minería de datos
Cap 22. Otros aspectos.