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 man...

Full description

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:
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Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12313/3803
Palabra clave:
Pruebas saber 11 (2015-2020) -- Minería de datos -- Colombia
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description 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.
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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.This project contributes strongly, through exploratory and information analysis tools, in the search for determining factors that influence the fulfillment of objectives set in business processes through Data Mining. This seeks to optimize in a clear and concise manner all types of patterns, behaviors and/or correlations that may affect its final objective. Thus, for this project, the Data Mining technique is developed through software generated in the Python programming language through which databases are manipulated, in this case "Tests Know", which were debugged and analyzed, executing Clustering and Decision Tree algorithms that allowed the discovery of patterns and anomalies, generating conclusions that allow strengthening the processes in order to eliminate their weaknesses and providing tools for the development of strategies to improve the productive levels in individuals.PregradoIngeniero de SistemasÍndice de Figuras .... 4 Índice de Gráficos... 6 Introducción....8 1. Generalidades....9 1.1. Planteamiento del Problema.... 9 1.2. Antecedentes....10 2. Objetivos ... 11 2.1. Objetivo General....11 2.2. Objetivos Específicos....11 3. Justificación....12 4. Marco teórico....13 4.1. Base de datos Pruebas Saber.... 13 4.1.1. Prueba Saber 11°....13 4.1.2. Pruebas Saber Pro.... 14 5. Marco práctico .... 16 5.1. ETL..... 16 5.1.1. ETL con Microsoft Excel....16 5.1.1.1. Extraer datos de sistemas heredados.... 17 5.1.1.2. Cargar datos en una base de datos de destino..... 21 5.1.1.3. Limpieza de datos para calidad y consistencia....26 5.1.2. ETL con Pandas librería de Python....26 5.1.2.1. Preparación de las DB SB11_20151 y SB11_20152....28 5.1.2.2. Concatenar SB11_2015....28 5.1.2.3. Inner Join SB11_2015 y Llave_Saber11_2006-1_2020- 2_SaberPRO2020....30 5.1.2.4. Inner Join Llave_SB11_2015 y EK_2020.... 31 5.2. Análisis exploratorios de datos (EDA).... 32 5.2.1. Jupyter Notebook .. 34 5.2.2. Exploratory Data Analysis 35 5.2.2.1. Gráficos con Plotly.... 37 5.2.2.2. Gráficos con Matplotlib....48 5.2.3. Síntesis e Insights de resultados del EDA....51 5.2.4. Planificación del Modelado... 57 5.3. Modelado....58 5.3.1. Clusterización... ¡Error! Marcador no definido. 5.3.1.1. Algoritmo Clusterización. .... 58 5.3.1.2. EDA Clusterización... 69 5.3.1.3. Síntesis de resultados Clusterización....73 5.3.2. Decision Tree ...73 5.3.2.1. Algoritmo Decision Tree. .... 74 5.3.2.2. Síntesis de resultados Desicion Tree....79 6. Conclusión y recomendaciones....83 6.1. Conclusiones....83 6.2. Recomendaciones... 84 Anexos.... 85 Referencias bibliográficas .....8692 páginasapplication/pdfSalamanca Martínez, C.D. (2022). 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 simúltaneamente el desempeño obtenido en las Pruebas Saber Pro (2020) en Colombia. [Trabajo de grado. Universidad de Ibagué].https://hdl.handle.net/20.500.12313/3803spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngenieria de SistemasEducation, I. C. (10 de Septiembre de 2021). ETL (Extract, Transform, Load). Obtenido de https://www.ibm.com/cloud/learn/etl#toc-etl-and-ot-NiTFjp1vFernandez, R. (21 de Abril de 2020). ¿Qué es el Análisis Exploratorio de Datos o EDA? 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(5 de Marzo de 2022). El 91,8 % de los abusos sexuales en Colombia pertenecen a mujeres. Obtenido de Semana.com Ultimas Noticias de Colombia y el Mundo: https://www.semana.com/nacion/articulo/el-918-de-los-abusos-sexuales-en colombia-pertenecen-a-mujeres/202212/Software, C. (19 de Septiembre de 2021). Arboles de decisiones en la minería de datos. Obtenido de https://conectasoftware.com/analytics/arboles-de-decisiones-en-la mineria-de-datosUnir, V. (18 de Febrero de 2021). Gráficos estadísticos: tipos e importancia en la comunicación de datos. 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