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Pronósticos y data mining para la toma de decisiones: pronóstico sobre la deserción de alumnos de una facultad

Chinkes, Ernesto

(2018-05)

Resumen:

Para tomar decisiones es necesario entender la realidad de la organización y su contexto. No sólo en la actualidad, sino también en el futuro. Muchas decisiones se basan en supuestos sobre el futuro. Para reducir la incertidumbre sobre el futuro existen los pronósticos usando métodos cuantitativos. Este trabajo analiza estos métodos y como el data mining, machine learning y las soluciones informáticas, cobijadas en las soluciones denominadas “Analytics”, pueden aportar en dicho camino. Para ello más alla de explicar los conceptos que lo sustentan, se expone cómo es posible aplicarlo para pronosticar la deserción de estudiantes para una facultad a partir de aplicar modelos predictivos, mediante la tarea de clasificación, usando una herramienta de machine learning que funciona en la nube. También invita a pensar cual es el impacto, que pueden tener estas posibilidades en la era del big data.

Registro:
TítuloPronósticos y data mining para la toma de decisiones: pronóstico sobre la deserción de alumnos de una facultad
AutorChinkes, Ernesto
FuenteCuad. CIMBAGE Nro. 20 (2018), p. 107-132
Tipo de documentoArtículo de Revista
Título abreviadoCuad. CIMBAGE
Fecha2018-05
DescriptoresDESERCION; APLICACION INFORMATICA
IdiomaEspañol
Editor InstitucionalUniversidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Estadística y Matemática. Centro de Investigación en Metodología Borrosa Aplicada a la Gestión y Economía,
Formatotext file - pdf(3,01 Mb)
Derechos de accesoEsta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente.
Cita: Chinkes, Ernesto. (2018-05) Pronósticos y data mining para la toma de decisiones: pronóstico sobre la deserción de alumnos de una facultad.  Cuad. CIMBAGE Nro. 20 (2018), p. 107-132
http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/download/cuadcimbage/cuadcimbage_n20_05.pdf
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