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Text Mining: Teoria y aplicaciones

la copertina del libro

Para extraer conocimiento de los datos numéricos, producidos por las transacciones empresariales, comerciales y por las diferentes formas de tarifación, desde hace tiempo se han introducido algoritmos y tecnologías inherentes al data mining.

Aumenta ahora la necesidad de extraer conocimientos del resto de los datos, aquellos no estructurados, que residen en files de texto, e-mail, páginas internet, foros de discusión, call centre, reclamaciones, artículos, verbales, patentes, historiales clínicos, recetas, diagnosis, informes, relaciones, cuestionarios. De aquí, la cada vez mayor importancia del text mining, que, por medio de una componente lingüística descompone y comprende la estructura del texto, generando variables numéricas sobre las que aplicar algoritmos “clásicos” de data mining.

Este volumen quiere proveer a la falta de textos de referencia en lengua italiana, completos y estructurados, que describan la teoría y la práctica de la elaboración de los documentos.

El objetivo es suministrar conceptos fundamentales como la elaboración del lenguaje natural, la representación del conocimiento y el análisis estadístico. Se quiere por tanto subrayar como estos conceptos pueden ser aplicados con éxito en la práctica, si van al lado de software capaces como SAS® Text Miner, el software usado en los casos de estudio descritos en el volumen.

Con el análisis de los textos se abren nuevos ámbitos de aplicaciones que hoy podemos intuir solamente: marketing, investigación y desarrollo, sanidad, y, porqué no, gastronomía.

El texto se dirige al mundo académico y a los profesionales que quieren aprehender nuevas oportunidades de mercado, aprovechando tecnologías innovativas.

Susi Dulli, docente de la Facultad de Ciencias Estadísticas de l’Università di Padova y del Master universitario in Business Analysis, del cuál es responsable del área informática. Sus intereses de investigación en los últimos años se refieren al Data Mining y al Data Warehousing. Es autora de artículos científicos y de algunos textos entre los que se destacan: Il problema del Data Mining: algoritmi e applicazioni (Cleup 1998), Modelli e Strutture per il Data Warehousing (Diade 2000), Il Datawarehouse al centro del sistema informativo (Diade 2000), Metodi di Data Mining per il CRM (FrancoAngeli 2000).

Paola Polpettini, licenciada en Economía y Comercio en la Universidad degli Studi di Perugia, cubre desde el  2004 el rol de especialista en tecnologías Analíticas y de Customer Intelligence en SAS. En los últimos años ha cuidado  proyectos de Data Mining para importantes empresas en los sectores de servicios y telecomunicaciones.

Massimiliano Trotta, doctor en Ciencias Estadísticas Demográficas y Sociales, se ha licenciado en la Facultad Ciencias Estadísticas de l’Università di Padova discutiendo la tesis Text Mining e Knowledge Discovery in Text. Da un’analisi teorica a un’applicazione. Actualmente desarrolla la actividad de analista cuantitativo en Nunatac. En este campo ha participado en la realización de proyectos de Data Mining en importantes empresas del sector bancario, financiero y asegurador.

presso importanti aziende del settore bancario, finanziario e assicurativo.