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Análisis Inteligente de Datos

Duración: un cuatrimestre (16 semanas)


Horas de clases semanales: 

a) Teóricas 2 horas

b) Prácticas 2 horas

c) Total 4 horas

Carga horaria cuatrimestral: 64 horas


Contenidos mínimos:


Análisis exploratorio y confirmatorio. Reseña histórica. Revisión de métodos exploratorios; tablas, gráficos, diagramas de tallo y hoja, box-plot, análisis de normalidad. Técnicas descriptivas multidimensionales. Análisis en componentes principales. Análisis factorial de correspondencias. Métodos de clasificación y agrupamiento. Clasificación Jerárquica. K-medias. Caras de Chernov. Gráficos de estrellas. Gráficos de Rayos Sol. Gráficos de Andrews. Relación entre Análisis factorial y Clasificación. Árboles de decisión. Métodos de segmentación. Análisis discriminante.

 
Bibliografía:


Benzecri J.P.& F. L'Analyse des données. Dunod, París, 1980.

Berry Michael J. A., Linoff Gordon Data Mining Techniques for Marketing Sales and Customer Support. John Wile& Sons, 1997.

Chatfield C., Collins A.J. Introduction to multivariate analysis. Chapman and Hall, London, 1980.

Hoaglin D.C., Mosteller F., Tukey J.W. Exploring Data tables. Trends and Shapes, Wiley, N.Y., 1985.

Jambu M. Classification Automatique pour l'Analyse des données. Dunod, París, 1978.

Johnson Dallas E. Métodos multivariados aplicados al análisis de datos. Thomson editores, Méjico, 1998.

Johnson R.A. , Wichern Dean W. Applied Multivariare Statistical Analysis. 3rd De. Prentice Hall Inc., USA, 1992.

Lebart L., Morineau A., Tabard N. Téchniques de la description statistique. Dunod, París, 1977.

Lebart L., Morineau A., Piron Marie. Statistique exploratoire multidimensionelle. Dunod, Paris, 1995.

Pla , Laura E. Análisis Multivariado: Método de Componentes Principales. Monografía Nº 27 Serie de matemática O.E.A.Washington. USA. 1986.

[MIC-SPI-TAY/94] Machine Learning, Neural and Statistical Classification. 

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