Implementación de la técnica de minería de datos para el descubrimiento de patrones y correlaciones con base en el desempeño de los estudiantes obtenido en las pruebas Saber 11 (2015) y simultáneamente el desempeño obtenido en las pruebas Saber Pro (2020) en Colombia

Este proyecto contribuye contundentemente, mediante herramientas de análisis exploratorio y de información, en la búsqueda de factores determinantes que influyen en el cumplimiento de objetivos trazados en los procesos empresariales a través de la Minería de Datos. Con ello se busca optimizar de manera clara y concisa todo tipo de patrones, comportamientos y/o correlaciones que pueden afectar su objetivo final. Así las cosas, para este proyecto, la técnica de Minería de Datos se desarrolla a través de un software generado en lenguaje de programación Python mediante el cual se manipulan bases de datos, para este caso “Pruebas Saber”, las cuales fueron depuradas y analizadas, ejecutando algoritmos de Clusterización y Árboles de decisión que permitieron el descubrimiento de patrones y anomalías generando conclusiones que permiten fortalecer los procesos en aras de desaparecer sus debilidades y otorgando herramientas para el desarrollo de estrategias en el mejoramiento de los niveles productivos en los individuos.

• Autores: Salamanca Martínez, César David
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de Ibagué
• Repositorio: Repositorio Universidad de Ibagué
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/3803
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12313/3803
• Palabra clave: Pruebas saber 11 (2015-2020) -- Minería de datos -- Colombia; Minería de Datos; Python; Clusterización; Arboles de Decisión; Pruebas Saber; Data Mining; Python; Clustering; Decision Trees; Saber Tests
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2