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001561897 1001_ $$aGil Pascual, Juan Antonio,$$eautor.
001561897 24510 $$aMineria de texto con R :$$baplicaciones y tecnicas estadisticas de apoyo /$$cJuan Antonio Gil Pascual.
001561897 264_1 $$a[Madrid] :$$bUNED,$$c2021.
001561897 300__ $$a1 online resource (1 recurso en linea ) :$$bilustraciones.
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001561897 504__ $$aBibliografia: paginas 310-316.
001561897 5050_ $$a[Cap.] 1-6: Introduccion a la mineria de datos ; Procesamiento datos de texto ; Tecnicas descriptivas en mineria de texto ; Tecnicas explicativas en mineria de texto ; Aplicaciones de mineria de texto I ; Aplicaciones de mineria de texto II.
001561897 506__ $$aAccess limited to authorized users.
001561897 5201_ $$aEn el contexto de la sociedad actual de la informacion los datos no estructurados toman especial relevancia. El extraer informacion relevante de opiniones volcadas en paginas web resulta de encuestas a usuarios de hoteles, restaurantes, centros comerciales, centros docentes, etc. Influyen de forma decisiva en las orientaciones comerciales de los mismos. En suma, aquellos registros de informacion textual donde el tratamiento de los mismos de forma manual resulta en cierta forma inabordable necesitan de una herramienta de ayuda. Para conseguir ese fin existe un conjunto de paquetes del programa informatico-estadistico R que dan solucion global a las necesidades de captar y tratar la informacion relevante obtenida. Por tanto, la mineria de textos con R tiene como objetivo general facilitar la extraccion y tratamiento de informacion textual para la investigacion, siendo herramientas estadisticas de mineria de datos las que completan el proceso. El texto que se presenta aborda, con la ayuda del programa R, en seis temas las tareas fundamentales del proceso de extraccion y tratamiento de datos textuales. En primer lugar, se fijan los conceptos basicos en mineria textual con R; despues se habla de procesos primarios con los textos. Con estos dos capitulos se tienen los rudimentos basicos para cualquier tratamiento posterior del texto. En el capitulo tres se habla de las tecnicas descriptivas de mineria textual y en el capitulo cuatro de las tecnicas explicativas. Finalmente los temas cinco y seis estan dedicados a detallar ejemplos practicos de aplicaciones de mineria textual en: analisis de opiniones, analisis de estilo, pruebas y examenes automatizados o parametrizados, tratamiento de informacion de twitter, analisis de redes sociales y extraccion de informacion de la web (web scraping). No se ha pretendido ser exhaustivo en las aplicaciones de mineria textual por limitaciones de espacio, simplemente se ha puesto las que se piensa son mas utilizadas. La vision del texto es eminentemente practica, con multiples codigos para resolver los numerosos ejemplos lo que facilita una posterior aplicacion en contextos personales del lector. Para su comprension se supone un conocimiento elemental de R y cierta familiaridad con terminos estadisticos basicos.
001561897 588__ $$aDescripcion basada en metadatos suministrados por el editor y otras fuentes.
001561897 650_4 $$aR (Lenguaje de programacion)
001561897 650_4 $$aEstadistica.
001561897 650_4 $$aCiencias sociales$$xMetodos estadisticos.
001561897 650_0 $$aR (Computer program language)$$0(DLC)sh2002004407
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001561897 85640 $$3ProQuest Ebook Central Academic Complete $$uhttps://univsouthin.idm.oclc.org/login?url=https://ebookcentral.proquest.com/lib/usiricelib-ebooks/detail.action?docID=6919487$$zOnline Access
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