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Title: Minería de datos en R aplicada a la determinación de los usos de tecnología de los estudiantes universitarios. Caso Universidad Central del Ecuador
Authors: Torres Díaz, Juan Carlos
Leines González, Mayerling Michele.
Keywords: Ecuador.
Tesis digital.
Issue Date: 2020
Citation: Leines González, M. M. Torres Díaz, J. C. (2020) Minería de datos en R aplicada a la determinación de los usos de tecnología de los estudiantes universitarios. Caso Universidad Central del Ecuador [Tesis de N/D, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26615
Abstract: Abstract: The present degree work describes the data mining process in the investigation of the uses of the internet of the students of the Central University of Ecuador (UCE), both at an academic level and for fun and entertainment, through the R Studio tool 3.6.3 and the use of the CRISP-DM methodology, which is undoubtedly one of the most used methodologies in data mining processes. The development of the project was carried out through data collected through physical surveys of UCE students, between the ages of 17 to 31 years, with the aim of applying predictive and descriptive data mining techniques, such as decision trees , artificial neural networks, k-means and principal component analysis in order to find behavior patterns and trends regarding internet uses. To verify the techniques, the area under the curve, the sum of the squared error, the elbow method and the evaluation of the proportion of the corresponding accumulated variance were used.
Description: Resumen: El presente trabajo de titulación describe al proceso de minería de datos en la investigación de los usos de internet de los estudiantes de la Universidad Central del Ecuador (UCE), tanto a nivel académico como de diversión y entretenimiento, a través de la herramienta R Studio 3.6.3 y el uso de la metodología CRISP-DM, que sin duda es una de las metodologías más utilizadas en los procesos de minería de datos. El desarrollo del proyecto se llevó a cabo a través de datos recolectados mediante encuestas físicas a los estudiantes de la UCE, entre edades de 17 a 31 años, con el objetivo de aplicar técnicas de minería de datos predictivas y descriptivas, tales como árboles de decisión, redes neuronales artificiales, k-means y análisis de componentes principales a fin de encontrar patrones de comportamiento y tendencias respecto a los usos de internet. Para la comprobación de las técnicas se utilizó el área bajo la curva, suma del error cuadrático, método del codo y la evaluación de la proporción de la varianza acumulada correspondientemente.
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=124146.TITN.
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