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

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...

Descripción completa

Guardado en:
Publicado en:Revista de Investigación Business Intelligence
Autores principales: Moreno Tineo, Ronald Jesus, Pisco Sandoval, Edward Ayax, Vela Becerra, Cristian Irvin, Palza Vargas, Edgardo, Mamani Apaza, Guillermo, Acuña Salinas, Erika
Formato: Artículo de revista
Lenguaje:español
Publicado: Revista de Investigación Business Intelligence 2016
Materias:
Algoritmo de K-medias
perfil de alumno
redes neuronales
minería de datos
tecnologías de información
metodología CRIP-DM.
Acceso en línea:Ver en el sistema de origen
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
_version_ 1881503247107096576
author Moreno Tineo, Ronald Jesus
Pisco Sandoval, Edward Ayax
Vela Becerra, Cristian Irvin
Palza Vargas, Edgardo
Mamani Apaza, Guillermo
Acuña Salinas, Erika
author_browse Acuña Salinas, Erika
Mamani Apaza, Guillermo
Moreno Tineo, Ronald Jesus
Palza Vargas, Edgardo
Pisco Sandoval, Edward Ayax
Vela Becerra, Cristian Irvin
author_facet Moreno Tineo, Ronald Jesus
Pisco Sandoval, Edward Ayax
Vela Becerra, Cristian Irvin
Palza Vargas, Edgardo
Mamani Apaza, Guillermo
Acuña Salinas, Erika
author_sort Moreno Tineo, Ronald Jesus
collection Revistas
container_title Revista de Investigación Business Intelligence
description 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.
format Online
id oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/907
institution UPeU
issn 2415-0258
language Spanish
publishDate 2016
publishDateRange 2016
publishDateSort 2016
publisher Revista de Investigación Business Intelligence
publisherStr Revista de Investigación Business Intelligence
record_format ojs
revista_str_mv Revista de Investigación Business Intelligence
spelling oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/9072018-05-24T15:03:19Z 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 Moreno Tineo, Ronald Jesus Pisco Sandoval, Edward Ayax Vela Becerra, Cristian Irvin Palza Vargas, Edgardo Mamani Apaza, Guillermo Acuña Salinas, Erika Algoritmo de K-medias perfil de alumno redes neuronales minería de datos tecnologías de información metodología CRIP-DM. 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. Revista de Investigación Business Intelligence 2016-02-23 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares application/pdf inode/x-empty https://revistas.upeu.edu.pe/ri_bi/article/view/907 Revista de Investigación Business Intelligence; Vol. 1 Núm. 2 (2011): Revista de Investigación Business Intelligence 2415-0258 spa https://revistas.upeu.edu.pe/ri_bi/article/view/907/875 https://revistas.upeu.edu.pe/ri_bi/article/view/907/1417 Derechos de autor 2016 Revista de Investigación Business Intelligence
spellingShingle Algoritmo de K-medias
perfil de alumno
redes neuronales
minería de datos
tecnologías de información
metodología CRIP-DM.
Moreno Tineo, Ronald Jesus
Pisco Sandoval, Edward Ayax
Vela Becerra, Cristian Irvin
Palza Vargas, Edgardo
Mamani Apaza, Guillermo
Acuña Salinas, Erika
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
title 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
title_full 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
title_fullStr 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
title_full_unstemmed 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
title_short 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
title_sort modelo de clustering basado en redes neuronales para identificar el perfil de los alumnos por segmento enfocado a los servicios de tecnologias de informacion de la universidad peruana union
topic Algoritmo de K-medias
perfil de alumno
redes neuronales
minería de datos
tecnologías de información
metodología CRIP-DM.
topic_facet Algoritmo de K-medias
perfil de alumno
redes neuronales
minería de datos
tecnologías de información
metodología CRIP-DM.
url https://revistas.upeu.edu.pe/ri_bi/article/view/907
work_keys_str_mv AT morenotineoronaldjesus modelodeclusteringbasadoenredesneuronalesparaidentificarelperfildelosalumnosporsegmentoenfocadoalosserviciosdetecnologiasdeinformaciondelauniversidadperuanaunion
AT piscosandovaledwardayax modelodeclusteringbasadoenredesneuronalesparaidentificarelperfildelosalumnosporsegmentoenfocadoalosserviciosdetecnologiasdeinformaciondelauniversidadperuanaunion
AT velabecerracristianirvin modelodeclusteringbasadoenredesneuronalesparaidentificarelperfildelosalumnosporsegmentoenfocadoalosserviciosdetecnologiasdeinformaciondelauniversidadperuanaunion
AT palzavargasedgardo modelodeclusteringbasadoenredesneuronalesparaidentificarelperfildelosalumnosporsegmentoenfocadoalosserviciosdetecnologiasdeinformaciondelauniversidadperuanaunion
AT mamaniapazaguillermo modelodeclusteringbasadoenredesneuronalesparaidentificarelperfildelosalumnosporsegmentoenfocadoalosserviciosdetecnologiasdeinformaciondelauniversidadperuanaunion
AT acunasalinaserika modelodeclusteringbasadoenredesneuronalesparaidentificarelperfildelosalumnosporsegmentoenfocadoalosserviciosdetecnologiasdeinformaciondelauniversidadperuanaunion

Ejemplares similares