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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/69298
Title: | Minería de datos a través de CRM para identificar el tipo de estudiantes que ingresan a la Escuela Miguel Ángel Suárez de la ciudad de Loja |
Authors: | Riofrío Calderón, Guido Eduardo Ordoñez Vivanco, María Fernanda |
Keywords: | Ecuador. Tesis digital. |
Issue Date: | 2024 |
Citation: | Ordoñez Vivanco, M. F. Riofrío Calderón, G. E. (2024) Minería de datos a través de CRM para identificar el tipo de estudiantes que ingresan a la Escuela Miguel Ángel Suárez de la ciudad de Loja [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/69298 |
Abstract: | Abstract: This paper presents an evaluation of data mining algorithms applied to the educational field, focusing on the identification and profiling of students entering secondary level educational institutions. The research uses well-established data mining methodologies and focuses on the implementation of classification and clustering algorithms, such as Naive Bayes and K-Means. Through the analysis of historical data and the generation of synthetic data, it was possible to segment students according to key socio-demographic and academic characteristics, allowing not only a better understanding of the entrance profiles, but also the prediction of future applicants. The results obtained validate the relevance of these techniques for creating effective recruitment strategies and making informed decisions. |
Description: | Resumen: Este trabajo presenta una evaluación de algoritmos de minería de datos aplicados al ámbito educativo, enfocado en la identificación y perfilamiento de los estudiantes que ingresan a instituciones educativas de nivel secundario. La investigación utiliza metodologías de minería de datos bien establecidas y se enfoca en la implementación de algoritmos de clasificación y clusterización, como Naive Bayes y K-Means. A través del análisis de datos históricos y la generación de datos sintéticos, se logró segmentar a los estudiantes en función de características sociodemográficas y académicas clave, permitiendo no solo una mejor comprensión de los perfiles de ingreso, sino también la predicción de futuros postulantes. Los resultados obtenidos validan la pertinencia de estas técnicas para crear estrategias de captación efectivas y tomar decisiones informadas. |
URI: | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=143060.TITN. |
Appears in Collections: | Titulación de Sistemas Informáticos y Computación |
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