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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/13453
Título : | Análisis taxonómico predictivo utilizando técnicas de minería de datos mediante la metodología CRISP-DM para predecir posibles casos de deserción de alumnos en la Universidad de las Fuerzas Armadas - ESPE Matriz |
Director(es): | Almache Cueva, Mario |
Autor: | Avalos Serrano, Katherine Irina Paguay Flores, Sandra Elizabeth |
Palabras clave : | MINERÍA DE DATOS METODOLOGÍA CRISP-DM HERRAMIENTA WEKA SEGURIDAD INFORMÁTICA |
Fecha de publicación : | 2017 |
Editorial: | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Sistemas e Informática. |
Citación : | Avalos Serrano, Katherine Irina y Paguay Flores, Sandra Elizabeth (2017). Análisis taxonómico predictivo utilizando técnicas de minería de datos mediante la metodología CRISP-DM para predecir posibles casos de deserción de alumnos en la Universidad de las Fuerzas Armadas - ESPE Matriz. Carrera de Ingeniería en Sistemas e Informática. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí. |
Abstract: | El índice de deserción estudiantil en el Ecuador es un problema que afecta a la sociedad, a la economía y a la Universidad por lo tanto este proyecto se enfoca en el desarrollo de un modelo que permita predecir la posibilidad que tiene un alumno de reprobar una materia o finalmente desertar, de tal forma que se pueda crear estrategias y tomar decisiones que lo solventen utilizando la minería de datos que es un conjunto de técnicas que permiten descubrir patrones de comportamiento a partir de un gran conjunto de datos. Se recuperó la información personal y académica de los alumnos de la Universidad de las Fuerzas Armadas – ESPE Matriz durante los últimos cinco años. Para el desarrollo del proceso de minería de datos se ha utilizado la metodología CRISP-DM que está constituida por seis etapas: Comprensión del Negocio, Comprensión de los Datos, Preparación de los Datos, Modelado, Evaluación y Despliegue. En las dos primeras etapas se utilizó las herramientas Pentaho Data Integration para la creación del Data Warehouse y R Studio para la exploración estadística de los datos, en la tercera etapa se utilizó Open Refine y Pentaho Data Integration y finalmente en las dos últimas etapas la herramienta WEKA que permite la extracción del conocimiento utilizando distintas técnicas de minería de datos. |
URI : | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/13453 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Carrera de Ingeniería en Sistemas e Informática |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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