Mineria De Datos Crisp-Dm Bases De Datos Universidad De Cuenca Data Mining Conocimiento Tesis De Maestria En Gestion Estrategica De Tecnologias De La Informacion
Issue Date:
2017
metadata.dc.ucuenca.paginacion:
88 páginas
metadata.dc.description.city:
Cuenca
Series/Report no.:
TM4;1263
metadata.dc.type:
masterThesis
Abstract:
Considering the large volume of data that the University has collected for several decades in its information systems, the present work proposes the use of this valuable resource through the definition of a specific process for the development of Data Mining projects within of the University of Cuenca; which, based on the formal industry standard (CRISP-DM), proposes an agile methodology approach, and seeks to use the University's Data Warehouse system as the main source for data access. This established process has been validated with its application to three specific problems: a) identification of the parameters that are most related to academic success in new students, b) construction of a model to predict student dropout in new students and c) group analysis on the relationship between student qualification and teacher evaluation. As a result, it was confirmed that the application of these techniques are a decisive contribution to Data-Driven Decision Making. On the other hand, it was verified the results obtained in each problem have generated a new knowledge in each case, besides that the process has been defined as an important aid for the organized development of the project, generating sufficient documentation for its replication and later analysis.
Description:
Considerando el gran volumen de datos que la Universidad de Cuenca ha recolectado por varias décadas en sus sistemas de información, el presente trabajo pretende facilitar el aprovechamiento de este valioso recurso a través de la definición de un proceso específico para el desarrollo de proyectos de Minería de Datos dentro de esta institución educativa; el cual basándose en el estándar formal de la industria (CRISP-DM) propone un enfoque de metodología ágil, y propone la utilización del sistema de Data Warehouse de la Universidad como principal fuente de acceso a los datos. Dicho proceso establecido se ha validado con su aplicación a tres problemas específicos: a) identificación de los parámetros que se encuentran más relacionados al éxito académico en alumnos nuevos, b) construcción de una herramienta o modelo que permita predecir la deserción estudiantil en alumnos nuevos y c) análisis de grupos sobre la relación existente entre la calificación estudiantil y la evaluación al docente. Como resultado se evidenció que la aplicación de estas técnicas son un aporte contundente a la toma de decisiones basada en los datos (Data-Driven Decision Making), puesto que los resultados obtenidos en cada caso han generado un conocimiento novedoso sobre las problemáticas planteadas, confirmándose además que el proceso definido es una importante ayuda para el desarrollo organizado del proyecto, generando la suficiente documentación para su réplica y análisis posterior.
metadata.dc.description.degree:
Magíster en Gestión Estratégica de Tecnologías de la Información
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