Minería de datos para identificar patrones de comportamiento en el proceso de matrícula en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la UNPRG con fines de disminuir la probabilidad de cierre o apertura de nuevos grupos horarios

• Autores: Chafloque Huamán, Sandra Marleni, Martinez Torres, Sarita Yackeline
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
• Repositorio: UNPRG-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/10109
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12893/10109
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de datos; R Studio; Base de datos; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación tiene como objetivo principal construir una minería de datos para identificar patrones de comportamiento en el proceso de matrícula en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la UNPRG que permita disminuir la probabilidad de cierre o apertura de nuevos grupos horarios. Se realizará el análisis del proceso de matrícula, así como también la exploración de la base de datos obtenida del sistema GestAc para depurarla y obtener toda la información necesaria para construir el modelo de minería de datos. Para el desarrollo de la investigación se utilizará el algoritmo a priori, que será ejecutado en la herramienta R Studio, para obtener las reglas de asociación que nos permite identificar los patrones de comportamiento. Dichas reglas de asociación serán evaluadas realizando una comparativa entre los valores obtenidos. Se realizarán validaciones del modelo de minería de datos, para ello se elaborarán e interpretarán gráficos en los que se evidencien los valores obtenidos. Concluyendo si los resultados del algoritmo son favorables o no.