Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/6119
Título : Análisis de exactitud de los métodos de regresión aplicados en la base de datos del sistema académico de la UNACH
Autor : Jorge, Delgado
Thalia Maricela, Veloz Chunata
Palabras clave : metodología CRISP-DM
regresión lineal
regresión polinomial
medidas de exactitud
Fecha de publicación : 22-oct-2019
Editorial : Universidad Nacional de Chimborazo
Citación : Facultad de Ingeneiría
Resumen : La Universidad Nacional de Chimborazo (UNACH) a través de la Coordinación de Desarrollo de Sistemas Informáticos (CODESI) gestiona información en el Sistema de Control Académico (SICOA), la cual almacena grandes volúmenes de datos y se desconoce el potencial que esta información puede albergar en la toma de decisiones, por lo que en esta investigación se hace uso de la minería de datos para intentar explicar el comportamiento de ciertas variables académicas a partir de los datos personales de estudiantes y docentes, por medio de los modelos de regresión. Con la finalidad de encontrar el mejor modelo de regresión, se realizó el análisis de exactitud de los métodos de regresión lineal y polinomial a partir de los datos cuantitativos de estudiantes y docentes. El proceso de minería de datos se realizó a través la metodología CRISP-DM. Se diseñaron y analizaron veinte modelos, que involucraron las variables independientes y dependientes y sus correlaciones. Al aplicar los modelos, fue evaluada su exactitud mediante las métricas: raíz del error cuadrático medio (RMSE), error absoluto (AE), coeficiente de correlación (R) y coeficiente de determinación (R2). De acuerdo con los análisis de exactitud realizados se determinó que los veinte modelos generados con los datos de estudiantes y docentes revelaron correlaciones débiles y considerables, errores altos y bajos; pero el que más se ajusta a los datos con mayor exactitud es el método de regresión lineal. Con estos resultados obtenidos, los directivos de la institución podrán tomar decisiones respecto al proyecto: “Diseño de estrategias de mejoramiento continuo en la gestión académica e investigativa de la UNACH, utilizando minería de datos”.
Descripción : The National University of Chimborazo (UNACH) through Computer Systems Development Coordination (CODESI) manages information at the Academic Control System (SICOA). It stores a big deal of potential data. The potentiality of the information for making decision is unknown. Therefore, this research has taken into account data mining usage in order to explain the behavior of certain academic variables, based on the personal data of students and professors through regression models. In order to find the best regression model, an accurate analysis of the linear and polynomial regression methods was performed. It was based on the quantitative data of students and professors. The data mining process was carried out through the CRISP-DM methodology. Twenty models were designed and analyzed, which involved independent and dependent variables and their correlations. When applying the models, their accuracy was evaluated using the metrics: Root Mean Square Error (RMSE), Absolute Error (AE), Correlation Coefficient (R) and determination coefficient R-Squared(R2). According to the accuracy analyzes performed, it was determined that the twenty models generated by using the data of students and professors revealed weak and considerable correlations, high and low errors; but the best one that fits accurately is the linear regression method. By using the obtained results, the administrators of the institution will be able to make decisions regarding a project: “Design strategies for continuous improvement in the academic and research management of UNACH by using data mining”.
URI : http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/6119
ISSN : ING-SIST-COMP
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Sistemas y Computación

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Thalia Veloz_Tesis.pdf2,87 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons