SISTEMA DE PREDICION DE

DESERCION DE

ESTUDIANTES DE LA

UNIVERSIDAD DE

LAMBAYEQUE USANDO

MINERIA DE DATOS

Rolando Herrera Matos

Septiembre 2014.

SISTEMAS DE INFORMACION

CONVENCIONALES

APLICANDO DATA MINING

PAÍS TITULO TÉCNICA DE MINERIA DE

DATOS

COLOMBIA Lectora de deserción

universitaria de pregrado desde

la perspectiva de la minería de

datos

Arboles de decisión C4.5

MEXICO Minería de datos : predicción de

la deserción escolar mediante el

algoritmo de arboles de decisión

n y los k vecinos mas cercanos.

Arboles de decisión C4.5

K vecinos mas cercanos.

Estados Unidos New Directions in Education

Research:

Using Data Mining Techniques

to

Explore Predictors of Grade

Retention.

árboles de clasificación y regresión

logístic

Croacia Student dropout analysis with

application of data mining

methods.

regresión logística, árboles de decisión

y redes neuronales

India Mining Education Data to

Predict

Student’s Retention: A

comparative

Study

Árbol de decisión ID3 y C4.5

ESTUDIOS PREVIOS

Objetivos de la investigación:

El objetivo principal es aplicar la minería de datos para

generar un modelo de predicción y observar el

comportamiento.

Desarrollar un sistema que haga uso del modelo predictivo

de la deserción de estudiantes universitarios.

Generar información que ayude en la toma de decisión antes

de presentar una situación de deserción estudiantil.

Base Tecnológica:

Data Mining

Base Tecnológica:

PHP

Base Tecnológica:

POSTGRESQL

Base Tecnológica:

BOOTSTRAP + HTML5+ CCS

Base Tecnológica:

WEKA

Base Tecnológica:

RAPID MINER

Base Tecnológica:

DEBIAN (SERVER) GNU/LINUX

GRACIAS