Pronósticos y data mining para la toma de decisiones. Pronóstico sobre la deserción de alumnos de una Facultad

  • Ernesto Chinkes Programa Ejecutivo de Business Intelligence. Escuela de Posgrado Facultad de Ciencias Económicas. Universidad de Buenos Aires
Palabras clave: Data mining, machine learning, pronósticos, deserción de alumnos

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.

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Publicado
2018-09-19
Cómo citar
Chinkes, E. (2018). Pronósticos y data mining para la toma de decisiones. Pronóstico sobre la deserción de alumnos de una Facultad. Cuadernos Del CIMBAGE, 1(20), 107-132. Recuperado a partir de https://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/1184