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b'Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar autom\xe1ticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En \xe9l se proporciona una introducci\xf3n a la ciencia y a las aplicaciones de la anal\xedtica textual o miner\xeda de textos (text mining) que le permitir\xe1 examinar fuentes de informaci\xf3n no estructurada textual electr\xf3nica.La ciencia de la miner\xeda de textos es capaz de identificar informaci\xf3n relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden convertirse en una forma estructurada que analizar e integrar en otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo en la toma de decisiones (por ejemplo, en la inteligencia de negocios, en las bases de datos relacionales y en el data warehouses). Las aplicaciones de la miner\xeda de textos o anal\xedtica textual son pr\xe1cticamente transversales en los \xe1mbitos industriales, comerciales, cient\xedficos y p\xfablicos, por lo que este libro se convertir\xe1 en una herramienta clave para la toma de decisiones.Anal\xedtica textual se compone de 10 cap\xedtulos que combinan aspectos b\xe1sicos te\xf3ricos de diferentes modelos y m\xe9todos computacionales, con ejercicios pr\xe1cticos paso a paso a trav\xe9s del lenguaje de programaci\xf3n Python. Asimismo, esta obra revisa:\tLos fundamentos de la anal\xedtica textual: el procesamiento del lenguaje natural y la representaci\xf3n de documentos.\tLas diferentes tareas que se pueden realizar: la extracci\xf3n de informaci\xf3n, el descubrimiento de asociaciones, el an\xe1lisis sem\xe1ntico, el clustering de documentos, el an\xe1lisis de t\xf3picos y la categorizaci\xf3n de textos.Gracias a esta lectura, entender\xe1 los paradigmas y los m\xe9todos computacionales para desarrollar aplicaciones que analicen autom\xe1ticamente la informaci\xf3n textual o los documentos, y descubrir\xe1 patrones novedosos sobre c\xf3mo mejorar los procesos en su organizaci\xf3n.'