MODELO DE CLUSTERING BASADO EN REDES NEURONALES PARA IDENTIFICAR EL PERFIL DE LOS ALUMNOS POR SEGMENTO ENFOCADO A LOS SERVICIOS DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN DE LA UNIVERSIDAD PERUANA UNIÓN

Autores/as

  • Ronald Jesus Moreno Tineo UPeU-Lima
  • Edward Ayax Pisco Sandoval
  • Cristian Irvin Vela Becerra
  • Edgardo Palza Vargas
  • Guillermo Mamani Apaza
  • Erika Acuña Salinas

Palabras clave:

Algoritmo de K-medias, perfil de alumno, redes neuronales, minería de datos, tecnologías de información, metodología CRIP-DM.

Resumen

En la presente investigación se ha aplicado el algoritmo de k-medias del modelo de redes neuronales artificiales, para agrupar e identificar las características que perciben los alumnos con respecto a los servicios de tecnologías de información de la UPeU.
El algoritmo ha determinado 3 grupos, y por cada grupo ha identificado los atributos y características más relevantes de los servicios que brinda DIGESI. Para lograr el objetivo se utilizó la metodología CRISP-DM que es para proyectos de minería de datos.
CRISP-DM como metodología muy difundida y con los antecedentes de trabajo anteriores, permite un mayor respaldo al desarrollo del proyecto.

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Publicado

2016-02-23

Número

Vol. 1 Núm. 2 (2011): Revista de Investigación Business Intelligence

Sección

Artículos

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