Descubrimiento de conocimiento en base de datos para la toma de decisiones en la unidad de nivelación y admisión de la espoch
Descubrimiento de conocimiento en base de datos para la toma de decisiones en la unidad de nivelación y admisión de la espoch
- 83 páginas ; 30 cm.
Tesis
1.Introduccion.--2.Planteamiento de la Propuesta de Trabajo.--3.Marco Teorico.--4.Metodologia.--5.Resultados.--6.Conclusiones y Recomendaciones
Disponible para préstamo interno
El descubrimiento de conocimiento en base de datos es aplicado en este trabajo mediante el acoplamiento de sus fases a la metodologia HEFESTO version 2.0. (metodologia propia para la construccion del Data Warehouse) en la Unidad de Nivelacion y Admision de la ESPOCH. Dichos datos fueron generados desde el año 2012, donde la ESPOCH ha trabajado con el Sistema Nacional de Nivelacion y Admision (SNNA - SENESCYT), provocando gran cantidad de informacion que no ha sido procesada y que no aporta a la toma de decisiones. En base a esta urgente necesidad, se propone el proceso que consta de nueve fases, cuatro clasificadas dentro del subproceso Data Warehouse y las otras cinco dentro del subproceso Data Mining. El subproceso Data Warehouse inicio desde aprender el dominio de la aplicacion, es decir, conocer el area de los datos con los que se trabaja, ademas de las necesidades o requerimientos de informacion, seleccion, limpieza de datos para permitir informacion consistente, siguiendo con el diseño del DW donde se almacena la informacion mediante procesos de Extraccion, Transformacion y Carga (ETL) hasta obtener informacion preparada para el siguiente subproceso que es Data Mining, donde mediante la seleccion de tecnicas y analisis de informacion, se obtuvieron patrones que una vez observados y examinados generaron conocimiento para la toma de decisiones. Ademas, se crearon reportes ad-hoc Business Intelligence que reflejan los procesos academicos, de admision y nivelacion desarrollados por la ESPOCH durante estos años.
DATA WAREHOUSE. DATA MINING. DATABASES.
TESIS 004 / U94d
Tesis
1.Introduccion.--2.Planteamiento de la Propuesta de Trabajo.--3.Marco Teorico.--4.Metodologia.--5.Resultados.--6.Conclusiones y Recomendaciones
Disponible para préstamo interno
El descubrimiento de conocimiento en base de datos es aplicado en este trabajo mediante el acoplamiento de sus fases a la metodologia HEFESTO version 2.0. (metodologia propia para la construccion del Data Warehouse) en la Unidad de Nivelacion y Admision de la ESPOCH. Dichos datos fueron generados desde el año 2012, donde la ESPOCH ha trabajado con el Sistema Nacional de Nivelacion y Admision (SNNA - SENESCYT), provocando gran cantidad de informacion que no ha sido procesada y que no aporta a la toma de decisiones. En base a esta urgente necesidad, se propone el proceso que consta de nueve fases, cuatro clasificadas dentro del subproceso Data Warehouse y las otras cinco dentro del subproceso Data Mining. El subproceso Data Warehouse inicio desde aprender el dominio de la aplicacion, es decir, conocer el area de los datos con los que se trabaja, ademas de las necesidades o requerimientos de informacion, seleccion, limpieza de datos para permitir informacion consistente, siguiendo con el diseño del DW donde se almacena la informacion mediante procesos de Extraccion, Transformacion y Carga (ETL) hasta obtener informacion preparada para el siguiente subproceso que es Data Mining, donde mediante la seleccion de tecnicas y analisis de informacion, se obtuvieron patrones que una vez observados y examinados generaron conocimiento para la toma de decisiones. Ademas, se crearon reportes ad-hoc Business Intelligence que reflejan los procesos academicos, de admision y nivelacion desarrollados por la ESPOCH durante estos años.
DATA WAREHOUSE. DATA MINING. DATABASES.
TESIS 004 / U94d
