Data science methodologies selection with hierarchical analytical process and personal construction theory

The amount of data currently available for Strategic Decision Making is substantial; which is why Data Science find itself in apogee in various areas where it can be applied. Expertise respecting the areas’ methodologies is fundamental; which is why, the objective of this paper is to compare and ponder them, for which, Analytic Hierarchy Process, was utilized along with linguistic tags and Personal Construction Theory, with the purpose of establishing and prioritizing characteristics according to their degree of compliance in real validation cases. The sub-criteria were grouped in different levels, conforming a hierarchy for the present problem. The validation case consisted in determining causes for breakdowns in new automobiles as they are being transported from the factory to the concessionaires; in which the proposed model proved useful and MoProPEI could be identified as the most adequate methodology.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Data science methodologies selection with hierarchical analytical process and personal construction theory

The amount of data currently available for Strategic Decision Making is substantial; which is why Data Science find itself in apogee in various areas where it can be applied. Expertise respecting the areas’ methodologies is fundamental; which is why, the objective of this paper is to compare and ponder them, for which, Analytic Hierarchy Process, was utilized along with linguistic tags and Personal Construction Theory, with the purpose of establishing and prioritizing characteristics according to their degree of compliance in real validation cases. The sub-criteria were grouped in different levels, conforming a hierarchy for the present problem. The validation case consisted in determining causes for breakdowns in new automobiles as they are being transported from the factory to the concessionaires; in which the proposed model proved useful and MoProPEI could be identified as the most adequate methodology.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Data science methodologies selection with hierarchical analytical process and personal construction theory

The amount of data currently available for Strategic Decision Making is substantial; which is why Data Science find itself in apogee in various areas where it can be applied. Expertise respecting the areas’ methodologies is fundamental; which is why, the objective of this paper is to compare and ponder them, for which, Analytic Hierarchy Process, was utilized along with linguistic tags and Personal Construction Theory, with the purpose of establishing and prioritizing characteristics according to their degree of compliance in real validation cases. The sub-criteria were grouped in different levels, conforming a hierarchy for the present problem. The validation case consisted in determining causes for breakdowns in new automobiles as they are being transported from the factory to the concessionaires; in which the proposed model proved useful and MoProPEI could be identified as the most adequate methodology.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

La ciencia de los datos

Presentación realizada en el marco del proyecto: Estudio del Rendimiento Académico y Determinación Temprana de Perfiles de Alumnos en la Universidad Nacional del Este de Paraguay, aplicando técnicas de minería de datos.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y TecnologíaPROCIENCI

Exploración de datos académicos a través de la aplicación de técnicas de minería de datos en Weka

La presente investigación expone la aplicación del proceso denominado Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD), conocido como Minería de Datos (MD), sobre la información académica de la Universidad Gastón Dachary (UGD). Dicho proceso consiste en una serie de etapas iterativas que incluyen el pre y post procesamiento de datos, hasta obtener conocimiento nuevo. Para ello, se realizaron numerosas selecciones y depuraciones de datos, utilización de diferentes criterios de representación y aplicación de diferentes técnicas y algoritmos. La fuente de datos proviene de la información proporcionada al ingreso (personales y antecedentes educativos) y durante el lapso de sus estudios; con la debida protección de datos personales, creando una vista minable con las características de las titulaciones seleccionadas, una colección de individuos sobre los cuales se realizó el estudio para extraer conocimiento útil en lo que se refiere a rendimiento académico, correspondiente un periodo de 10 años (1999-2009). Se ha detectado mediante ciertos algoritmos correspondientes a las técnicas de asociación, clustering, selección de atributos y clasificación, que existen tendencias y relaciones entre los datos pertenecientes a los departamentos evaluados; existiendo particularidades y coincidencias entre éstos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Aplicación de técnicas de minería de datos al análisis de situación y comportamiento académico de alumnos de la UGD

En el ámbito educativo es evidente la necesidad de disponer de sistemas de gestión que permitan tomar decisiones académicas y elaborar estrategias a partir del conocimiento oportuno, ya que esto no solo incide directamente sobre la funcionalidad de los departamentos académicos, u otras cuestiones internas, sino que también podrían incidir sobre actividades como las evaluaciones y acreditaciones de instituciones y carreras. Entre los problemas más complejos que enfrentan las instituciones de educación podemos mencionar: mejorar la calidad académica, disminuir la deserción y la reprobación, evitar el atraso estudiantil y los bajos índices de eficiencia relacionado con las tasas de graduación. Esto requiere gestionar estrategias y tomar medidas frente a estos acontecimientos; para ello es posible recurrir al proceso denominado Minería de Datos Educacional (MDE), es decir, la aplicación del proceso de Descubrimiento o Extracción de Conocimiento en Bases de Datos (KDD) en ámbito educativo. En el presente trabajo se describe y expone la aplicación del proceso KDD (por su siglas en inglés), conocido como Minería de Datos (MD) en un entorno educativo, más precisamente a la información académica de la Universidad Gastón Dachary (UGD). El proceso consiste en una serie de etapas que parten de la selección y captura de los datos, pasando por una serie de actividades relacionadas a la integración, recopilación y el filtrado de los mismos (pre-procesamiento), para luego ser procesados, analizados y evaluados hasta obtener conocimiento adicional. Para ello, es necesario llevar a cabo un proceso iterativo que incluye numerosas consultas de selección a la base de datos, depuración de los datos, utilización de diferentes criterios de representación; también se aplican diferentes técnicas y algoritmos de MD, tanto descriptivas como predictivas.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Proceso analítico jerárquico difuso extendido para análisis comparativo de metodologías de ciencia de datos

En entornos cambiantes y altamente competitivos, la correcta toma de decisiones es clave en las organizaciones, quienes basan sus decisiones en gran parte a partir de los datos disponibles. El objetivo del presente trabajo presentar un modelo extendido que involucra el Proceso Analítico Jerárquico Difuso y la técnica de Teoría de la Construcción Personal para realizar un análisis comparativo de las metodologías de Ciencia de Datos CRISP-DM, Catalyst y MoProPEI. Siguiendo los pasos del modelo, se definieron los criterios y subcriterios a partir de la pericia de los expertos y estudios previos. Las metodologías fueron evaluadas a partir de dos casos de validación reales según el grado de completitud de los criterios y sub-criterios involucrados; donde se puedo identificar a MoProPEI como la metodología más robusta. Demostrando así la utilidad del modelo propuesto.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Modelo basado en la toma decisiones con criterios múltiples para la elección de metodologías de data science

La capacidad de almacenamiento de datos generados por las organizaciones ha aumentado de manera significativa en las últimas décadas y poder analizarlos de manera adecuada, genera un factor estratégico para la Toma de Decisiones (TD). Se puede observar que en los últimos años se ha incrementado la cantidad de profesionales vinculados a la Ciencia de Datos (Data Science) y una de las habilidades requeridas es conocer y manejar a la perfección las metodologías disponibles y determinar cuál se adapta mejor para cada proyecto. Es por ello que al existir una diversidad de metodologías propuestas para el desarrollo de proyectos, en ocasiones la elección no es tarea sencilla, especialmente para los que se inician en el área. La presente investigación tiene como objetivo establecer un modelo basado en la Toma de Decisiones Multicriterios (o criterios múltiples), a través de métodos como el Proceso Analítico Jerárquico y su variante combinado con Lógica Difusa, con el propósito de establecer una base sólida para la selección de metodologías que guíen los proyectos de Minería de Datos o Data Science.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelo basado en la toma decisiones con criterios múltiples para la elección de metodologías de data science

La capacidad de almacenamiento de datos generados por las organizaciones ha aumentado de manera significativa en las últimas décadas y poder analizarlos de manera adecuada, genera un factor estratégico para la Toma de Decisiones (TD). Se puede observar que en los últimos años se ha incrementado la cantidad de profesionales vinculados a la Ciencia de Datos (Data Science) y una de las habilidades requeridas es conocer y manejar a la perfección las metodologías disponibles y determinar cuál se adapta mejor para cada proyecto. Es por ello que al existir una diversidad de metodologías propuestas para el desarrollo de proyectos, en ocasiones la elección no es tarea sencilla, especialmente para los que se inician en el área. La presente investigación tiene como objetivo establecer un modelo basado en la Toma de Decisiones Multicriterios (o criterios múltiples), a través de métodos como el Proceso Analítico Jerárquico y su variante combinado con Lógica Difusa, con el propósito de establecer una base sólida para la selección de metodologías que guíen los proyectos de Minería de Datos o Data Science.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelo basado en la toma decisiones con criterios múltiples para la elección de metodologías de data science

La capacidad de almacenamiento de datos generados por las organizaciones ha aumentado de manera significativa en las últimas décadas y poder analizarlos de manera adecuada, genera un factor estratégico para la Toma de Decisiones (TD). Se puede observar que en los últimos años se ha incrementado la cantidad de profesionales vinculados a la Ciencia de Datos (Data Science) y una de las habilidades requeridas es conocer y manejar a la perfección las metodologías disponibles y determinar cuál se adapta mejor para cada proyecto. Es por ello que al existir una diversidad de metodologías propuestas para el desarrollo de proyectos, en ocasiones la elección no es tarea sencilla, especialmente para los que se inician en el área. La presente investigación tiene como objetivo establecer un modelo basado en la Toma de Decisiones Multicriterios (o criterios múltiples), a través de métodos como el Proceso Analítico Jerárquico y su variante combinado con Lógica Difusa, con el propósito de establecer una base sólida para la selección de metodologías que guíen los proyectos de Minería de Datos o Data Science.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic