Classification Based Analysis on Cancer Datasets Using Predictor Measures

Cancer is a life-threatening disease. Probably the most effective way to reduce cancer deaths is to detect it earlier. Diagnosing the disease earlier needs an accurate and reliable procedure which could be used by physicians to distinguish between cancer from malignant ones without leaving for surgical biopsy. Data mining offers solution for such types of the problems where a large quantity of information about patients and their conditions are stored in clinical database. This paper focuses on prediction of some such diseases like Leukemia and Breast cancers. Naïve Bayes and SVM prediction models are built for the prediction and classification. The performance of the proposed models produced significant results of above 96% while compared with other models in terms of accuracy, computational time and convergence. Keywords: Prediction, Data Mining, Diagnosis, Cancer, Naïve Bayes, Supper Vector machine (SVM). DOI: 10.7176/CEIS/10-6-05 Publication date:July 31st 201

Calidad universitaria mediante técnicas del data mining

En la actualidad, la mayoría de las instituciones, empresas u organizaciones miden la calidad de sus productos y/o servicios. De igual forma las instituciones educativas se ven obligadas a medir la calidad educativa. Para ello se necesita conocer los factores que influyen en la calidad de la institución, entre ellos, los relacionados al rendimiento académico de sus alumnos y al grado de satisfacción de sus egresados. Para lograr esto se utilizarán valiosas técnicas estadísticas que permitirán clasificar sujetos u objetos a partir de características similares. Estas técnicas se pueden diferenciar por la manera de extraer conocimiento útil escondido en los datos. Por un lado, el Análisis Discriminante, también referido como reconocimiento de patrones supervisado o asistido o aprendizaje con guía. Por otro lado, el Análisis de Conglomerados, referido como reconocimiento de patrón no supervisado o conocimiento sin guía. Como es común recopilar grandes conjuntos de datos, de distinta naturaleza, en voluminosas bases de datos, es que se utilizarán los análisis de Datos Simbólicos empleando la Lógica Difusa, que son también herramientas para Data Mining. En este proyecto se aplicarán las técnicas mencionadas para analizar los factores influyentes en la calidad universitaria como así también se detectarán tipologías básicas de grupos, obtenidos de los alumnos universitarios y egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la UNSJ.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Calidad universitaria mediante técnicas del data mining

En la actualidad, la mayoría de las instituciones, empresas u organizaciones miden la calidad de sus productos y/o servicios. De igual forma las instituciones educativas se ven obligadas a medir la calidad educativa. Para ello se necesita conocer los factores que influyen en la calidad de la institución, entre ellos, los relacionados al rendimiento académico de sus alumnos y al grado de satisfacción de sus egresados. Para lograr esto se utilizarán valiosas técnicas estadísticas que permitirán clasificar sujetos u objetos a partir de características similares. Estas técnicas se pueden diferenciar por la manera de extraer conocimiento útil escondido en los datos. Por un lado, el Análisis Discriminante, también referido como reconocimiento de patrones supervisado o asistido o aprendizaje con guía. Por otro lado, el Análisis de Conglomerados, referido como reconocimiento de patrón no supervisado o conocimiento sin guía. Como es común recopilar grandes conjuntos de datos, de distinta naturaleza, en voluminosas bases de datos, es que se utilizarán los análisis de Datos Simbólicos empleando la Lógica Difusa, que son también herramientas para Data Mining. En este proyecto se aplicarán las técnicas mencionadas para analizar los factores influyentes en la calidad universitaria como así también se detectarán tipologías básicas de grupos, obtenidos de los alumnos universitarios y egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la UNSJ.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Calidad universitaria mediante técnicas del data mining

En la actualidad, la mayoría de las instituciones, empresas u organizaciones miden la calidad de sus productos y/o servicios. De igual forma las instituciones educativas se ven obligadas a medir la calidad educativa. Para ello se necesita conocer los factores que influyen en la calidad de la institución, entre ellos, los relacionados al rendimiento académico de sus alumnos y al grado de satisfacción de sus egresados. Para lograr esto se utilizarán valiosas técnicas estadísticas que permitirán clasificar sujetos u objetos a partir de características similares. Estas técnicas se pueden diferenciar por la manera de extraer conocimiento útil escondido en los datos. Por un lado, el Análisis Discriminante, también referido como reconocimiento de patrones supervisado o asistido o aprendizaje con guía. Por otro lado, el Análisis de Conglomerados, referido como reconocimiento de patrón no supervisado o conocimiento sin guía. Como es común recopilar grandes conjuntos de datos, de distinta naturaleza, en voluminosas bases de datos, es que se utilizarán los análisis de Datos Simbólicos empleando la Lógica Difusa, que son también herramientas para Data Mining. En este proyecto se aplicarán las técnicas mencionadas para analizar los factores influyentes en la calidad universitaria como así también se detectarán tipologías básicas de grupos, obtenidos de los alumnos universitarios y egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la UNSJ.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicando métodos y técnicas de la ciencia de los datos a datos universitarios

En la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (FCEFN) de la Universidad Nacional de San juan (UNSJ), específicamente en cada departamento que agrupa las distintas carreras universitarias, es de gran interés conocer las características sociales y culturales de los estudiantes universitarios que permitan determinar un perfil socio-económico del estudiante por departamento y a su vez brindar conocimiento a la Universidad de los hábitos de vida y estudio de ellos, permitiendo a la institución ajustar sus líneas de acción y decisiones en función de las necesidades de los estudiantes. Este conocimiento incide positivamente en la mejora de las condiciones y calidad de vida de la comunidad educativa desde su ingreso, permanencia en la carrera, hasta su egreso. En pos del conocimiento de los factores que influyen tanto en la calidad de vida de los estudiantes como así también aquellos que repercuten en la institución en forma directa como ser rendimiento académico, grado de satisfacción del egresado, se han utilizado métodos y técnicas de la Ciencia de los Datos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicando métodos y técnicas de la ciencia de los datos a datos universitarios

En la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (FCEFN) de la Universidad Nacional de San juan (UNSJ), específicamente en cada departamento que agrupa las distintas carreras universitarias, es de gran interés conocer las características sociales y culturales de los estudiantes universitarios que permitan determinar un perfil socio-económico del estudiante por departamento y a su vez brindar conocimiento a la Universidad de los hábitos de vida y estudio de ellos, permitiendo a la institución ajustar sus líneas de acción y decisiones en función de las necesidades de los estudiantes. Este conocimiento incide positivamente en la mejora de las condiciones y calidad de vida de la comunidad educativa desde su ingreso, permanencia en la carrera, hasta su egreso. En pos del conocimiento de los factores que influyen tanto en la calidad de vida de los estudiantes como así también aquellos que repercuten en la institución en forma directa como ser rendimiento académico, grado de satisfacción del egresado, se han utilizado métodos y técnicas de la Ciencia de los Datos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicando métodos y técnicas de la ciencia de los datos a datos universitarios

En la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (FCEFN) de la Universidad Nacional de San juan (UNSJ), específicamente en cada departamento que agrupa las distintas carreras universitarias, es de gran interés conocer las características sociales y culturales de los estudiantes universitarios que permitan determinar un perfil socio-económico del estudiante por departamento y a su vez brindar conocimiento a la Universidad de los hábitos de vida y estudio de ellos, permitiendo a la institución ajustar sus líneas de acción y decisiones en función de las necesidades de los estudiantes. Este conocimiento incide positivamente en la mejora de las condiciones y calidad de vida de la comunidad educativa desde su ingreso, permanencia en la carrera, hasta su egreso. En pos del conocimiento de los factores que influyen tanto en la calidad de vida de los estudiantes como así también aquellos que repercuten en la institución en forma directa como ser rendimiento académico, grado de satisfacción del egresado, se han utilizado métodos y técnicas de la Ciencia de los Datos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics: An Issue Brief

Comprend des références bibliographiquesIn data mining and data analytics, tools and techniques once confined to research laboratories are being adopted by forward-looking industries to improve decision making. Higher education institutions are beginning to use analytics for improving the services they provide and for increasing student grades and retention. The U.S. Department of Education’s National Education Technology Plan, as one part of its model for learning powered by technology, envisions ways of using data from online learning systems to improve instruction. With analytics and data mining experiments in education starting to proliferate, sorting out fact from fiction and identifying research possibilities and practical applications are not easy. This issue brief is intended to help policymakers and administrators understand how analytics and data mining have been - and can be - applied for educational improvement while rigorously protecting student privacy