1ª Edición, Febrero 2016
Centro de Estudios Financieros (UDIMA)
SINOPSIS
Este libro está especialmente concebido para aquellos estudiantes que deben seguir un curso de iniciación a business intelligence en la modalidad de enseñanza a distancia.
El texto se compone de diez Unidades didácticas, cada una de las cuales engloba los contenidos teóricos necesarios para la comprensión de las técnicas de business intelligence más relevantes, y una extensa parte práctica con ejemplos resueltos de forma pormenorizada, además de una serie de ejercicios propuestos con la solución final.
El libro comienza con un tema que introduce los conceptos básicos de business intelligence. A continuación se presenta el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). Tras ello, se explica la herramienta Weka, que será tomada como referencia a lo largo del texto. En la parte central de la asignatura se explican en detalle las diferentes fases del proceso de KDD. Después, se presentan algunas metodologías para implantar proyectos de business intelligence. El texto termina con una Unidad dedicada a comentar las tendencias en el área.
El autor de esta obra es doctor en Ingeniería Informática y posee una importante experiencia en la docencia universitaria, que ha impartido en diferentes entidades de educación superior, como la Universidad Politécnica de Madrid o la Universidad a Distancia de Madrid (Udima), donde, entre otras, actualmente imparte, en el grado de Ingeniería Informática, la asignatura de Business Intelligence. Asimismo, la principal área de investigación del autor es, precisamente, el análisis de datos.
ÍNDICE
Prólogo
Unidad didáctica 1. Introducción a business intelligence
Unidad didáctica 2. El proceso de KDD
Unidad didáctica 3. Weka: una herramienta para business intelligence
Unidad didáctica 4. Almacenes de datos (data warehouses)
Unidad didáctica 5. Selección, limpieza y transformación de datos
Unidad didáctica 6. Data mining
Unidad didáctica 7. Interpretación y evaluación de modelos
Unidad didáctica 8. Implantación de proyectos de business intelligence con CRISP-DM (parte I)
Unidad didáctica 9. Implantación de proyectos de business intelligence con CRISP-DM (parte II)
Unidad didáctica 10. Tendencias en business intelligence
Índice sistemático
