Resumen de Inteligencia empresarial adaptativa y su aplicación predictiva sobre patrones taxonómicos de deserción
- español
Las variables que surgen de las bases de datos de una Universidad Nacional de Argentina, favorecen el análisis y aplicación de una metodología de Inteligencia de Negocio Adaptiva, mediante la cual, aplicando los filtros adecuados de manera metodológica, como se expone en el presente trabajo, permitirán encontrar los alumnos en riesgo de desertar y realizar un trabajo preventivo sobre ellos. Existen datos socio-psicométricos, económicos y culturales, además de elementos físicos que han de ser tomados en consideración relacionándolos con la terminalidad de estudios de los sujetos evaluados. Surge a partir de allí, un modelo predictivo de aprendizaje que clasifica las causalidades de deserción. Finalmente, se puede explotar este conocimiento para desarrollar la aplicación en cualquier lenguaje de programación, de manera que aproveche tal conocimiento, con uso en nuevos sujetos y sus datos. En virtud de ello, se exponen las principales ventajas obtenidas de las capacidades predictivas sobre los datos del caso.
- English
The variables that arise from the databases of a National University of Argentina, favor the analysis and application of a methodology of Adaptive Business Intelligence, by which, applying the appropriate filters in a methodological way, as it is exposed in the present work, will allow Finding students at risk of defecting and doing preventive work on them. There are socio-psychometric, economic and cultural data, in addition to physical elements that have to be taken into consideration by relating them to the finality of studies of the subjects evaluated. Emerges from there, a predictive learning model that classifies the causalities of desertion. Finally, this knowledge can be exploited to develop the application in any programming language, so that it takes advantage of such knowledge, with use in new subjects and their data. By virtue of this, the main advantages obtained from the predictive capabilities on the data of the case are exposed.
