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Comparto con ustedes Articulo presentado en CACIC 2011
Saludos
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Resum
En la present investigació es va realitzar una Mineria de Dades sobre el Cub 04 desgranant, exportat del Sistema de Gestió Acadèmica SIU-Guaraní, proveïts pel Ministeri d'Educació, Ciència i Tecnologia de la Nació.
L'objectiu principal va ser maximitzar la qualitat que els models tenen per classificar i agrupar els estudiants, d'acord a les seves característiques acadèmiques, factors socials i demogràfics, que han desertat de la Carrera Analista en Sistemes de Computació de la Facultat de Ciències Exactes, Químiques i Naturals de la Universitat Nacional de Missions.
Després, aquests models van ser utilitzats per realitzar pronòstics sobre la resta dels alumnes.
El projecte es va desenvolupar sota la metodologia de lliure difusió Crisp-DM i amb l'eina comercial IBM DB2 Warehouse (versió 9.5).
La qualitat dels models obtinguts a través de la classificació amb arbres de decisió va superar a la tècnica d'agrupament a través de la generació de clústers i totes dues han superat àmpliament el plantejat.
En la presente investigación se realizó una Minería de Datos sobre el Cubo 04 Desgranamiento, exportado del Sistema de Gestión Académica SIU-Guaraní, provistos por el Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología de la Nación.
El objetivo principal fue maximizar la calidad que los modelos tienen para clasificar y agrupar a los estudiantes, de acuerdo a sus características académicas, factores sociales y demográficos, que han desertado de la Carrera Analista en Sistemas de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales de la Universidad Nacional de Misiones.
Luego, estos modelos fueron utilizados para realizar pronósticos sobre el resto de los alumnos.
El proyecto se desarrolló bajo la metodología de libre difusión Crisp-DM y con la herramienta comercial IBM DB2 Warehouse (versión 9.5).
La calidad de los modelos obtenidos a través de la clasificación con árboles de decisión superó a la técnica de agrupamiento a través de la generación de clústeres y ambas han superado ampliamente lo planteado.
Resumen
Para realizar una correcta auditoría de sistemas es necesario que los datos incluidos en las bases de datos posean calidad, por tal motivo es necesario analizar si es posible la detección de ruidos en una base de datos, utilizando una herramienta de visualización OLAP.
Para detectar ruido a través de técnicas de visualización OLAP1 utilizamos una metodología Top-Down, intentando ir desde lo general a lo particular. De esta forma, en cada etapa vamos refinando cada vez mas la granularidad del ruido detectado, hasta lograr aislar cada tupla con ruido.
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