Un modelo basado en árboles de decisión para predecir la deserción estudiantil en la educación superior privada
| Autor: | Alfredo Daza Vergaray |
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| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | UCV-SCIENTIA. 8 |
| ISSN: | 2410-891X 2077-172X |
| DOI: | 10.18050/revucv-scientia.v8n1a7 |
| Popis: | Las tecnicas de mineria de datos permiten obtener informacion util que se encuentra oculta en grandes base de datos que en su mayoria solo son usados para realizar operaciones transaccionales, asi como archivos que aun no han sido ingresado a las base de datos. La informacion al ser explotado de manera correcta permite mejorar la toma de decisiones asi como ofrecer ventajas competitivas con respecto a otras empresas. Debido a la gran cantidad de datos que tienen las Instituciones de Educacion Superior Universitaria en este trabajo de investigacion se propone hacer uso de las tecnicas de mineria de datos para predecir la desercion o el abandono en la Educacion Superior Privada. Para el desarrollo de proyecto se uso la metodologia CRIPS-DM con la herramienta comercial spss clementine 12.0 , para los cuales se hicieron uso de la tecnica de mineria de datos arboles de decision, para lo cual se utilizaron 1761 datos de los estudiantes de la Universidad Privada Cesar Vallejo, comprendidos del semestres 2009-I al semestre 2013-II de la Escuela profesional de Ingenieria de Sistemas con 27 atributos para cada uno de ellos que estan relacionadas con la desercion del alumno, que fueron extraidos del area de registros academicos, Asuntos Estudiantiles y del area de Informatica. Para el desarrollo del proyecto se hizo uso del algoritmo de arboles de decision en donde se hizo el entrenamiento, validacion y prueba con 100 datos nuevos en donde se obtuvo una precision de 89%. Palabras clave: Mineria de Datos, Algoritmos de Maquina de Aprendizaje, Desercion Universitaria, Prediccion, Arboles de Decision |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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