Minería de datos para la toma de decisiones en la unidad de nivelación y admisión universitaria ecuatoriana

• Autores: María Isabel Uvidia Fassler, Andrés Santiago Cisneros Barahona, Pablo Martí Méndez Naranjo, Henry Mauricio Villa Yánez
• Localización: Cumbres, ISSN-e 1390-3365, ISSN 1390-9541, Vol. 4, Nº. 2 (Julio - diciembre), 2018, págs. 55-67
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen

  • Data Mining o minería de datos (DM) fue aplicado en este trabajo de investigación, donde a partir de la selección de algoritmos y análisis de información, se pudieron obtener patrones que una vez observados y examinados se convirtieron en conocimiento para la toma de decisiones en la Unidad de Nivelación y Admisión de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH). Dichos datos fueron generados desde el año 2012 en la ESPOCH en estricto cumplimiento a la normativa vigente a la fecha y  dicho proceso generó una importante cantidad de información sin procesar y que no ha aportado a la toma de decisiones.  Mediante la aplicación de minería de datos en Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) se pudieron analizar algoritmos de predicción de clasificación (árboles de decisión y redes neuronales) y regresión (regresión lineal y optimización de secuencia mínima) permitiendo el conocimiento de la realidad, cuyo objetivo de la investigación fue generar conocimiento de tendencias de postulaciones por área, género y años, hasta llegar a conocer predicciones.  Finalmente, mediante el análisis de parámetros estadísticos se determinaron los mejores algoritmos que aseguraron la confiabilidad en la información y generaron conocimiento para la toma de decisiones académica, siendo éstas: redes Bayesianas y optimización de secuencia mínima.Palabras Clave: Minería de datos, WEKA, Universidad Ecuatoriana