Minería de datos aplicada a la identificación de factores de deserción universitaria en programas de pre grado

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dc.contributor.advisor Delgado Barra, Lucy Angela
dc.contributor.author Choque Soto, Vanessa Maribel
dc.date.accessioned 2020-07-13T17:52:34Z
dc.date.available 2020-07-13T17:52:34Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/11015
dc.description.abstract La minería de datos tiene como objetivo descubrir conocimiento desde los datos, conocido también como KDD, se sirve de la data histórica que reside en repositorios de empresas, instituciones, entidades públicas y privadas, entre otras, las cuales están siendo cada vez más ricas en datos, pero pobres en información. La minería de datos entonces permite estudiar los datos como un preciado recurso para pasar de las meras apreciaciones a la certeza basada en la información. En la presente investigación se busca identificar los factores de deserción universitaria para la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas a través de técnica de minería de datos que permitan definir patrones alrededor de esta problemática. Dentro de las técnicas que se categorizan en la minería de datos se encuentras las descriptivas, y una de las técnicas más utilizadas es la del Clustering o Agrupamiento, la que permitió analizar los diferentes grupos que determinan los factores de deserción. En los Capítulos cuatro y cinco de la presente investigación se muestra la aplicación del Clustering para la formación de grupos muy similares en comportamiento, que aclaran las tendencias de deserción y permite visualizar el comportamiento de los factores de deserción. La técnica Clustering se utiliza a través del algoritmo K means uno de los más utilizados para la determinación de grupos que no tienen una cantidad pre definida. En el capítulo cinco se realizan varias pruebas y se finaliza con la presentación de resultados, posteriormente se explican los hallazgos en el apartado de conclusiones. es_PE
dc.description.uri Tesis es_PE
dc.format application/pdf es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ es_PE
dc.source Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UNSA es_PE
dc.subject minería de datos es_PE
dc.subject agrupamiento es_PE
dc.subject deserción académica es_PE
dc.subject deserción en pre grado es_PE
dc.subject clustering es_PE
dc.subject WEKA es_PE
dc.subject K-means es_PE
dc.title Minería de datos aplicada a la identificación de factores de deserción universitaria en programas de pre grado es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/masterThesis es_PE
thesis.degree.name Maestra en Ciencias: Ingeniería de Sistemas, con mención en Gerencia en Tecnologías de la Información es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios es_PE
thesis.degree.level Maestría es_PE
thesis.degree.discipline Maestría en Ciencias: Ingeniería de Sistemas, con mención en Gerencia en Tecnologías de la Información es_PE
dc.subject.ocde http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 es_PE
renati.advisor.dni 29278874
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0002-7422-4547 es_PE
renati.author.dni 42331551
renati.discipline 612337 es_PE
renati.juror Huertas Niquen, Percy Oscar
renati.juror Delgado Barra, Lucy Angela
renati.juror Revilla Arroyo, Christian Alain
renati.level http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestro es_PE
renati.type http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
dc.publisher.country PE es_PE


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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