Ver artículo

La minería de datos o Data Mining permite descubrir información oculta en grandes cantidades de datos, información que por procedimientos tradicionales es muy difícil de visualizar. Esta rama de la computación permite manejar y clasificar grandes cantidades de datos, para lo cual se utilizan una gran variedad de técnicas, entre las que se encuentran los arboles de decisión C4. 5 y el ID3 que han demostrado ser muy eficientes para casos específicos de predicción; este tipo de técnicas generan árboles que, de acuerdo a la complejidad del tema de estudio, pueden ser muy variables: se pueden obtener arboles con muchos nodos y hojas en el caso de ID3 y arboles más pequeños si utilizamos C4. 5. Este artículo muestra la construcción de un modelo predictivo de deserción estudiantil, caracterizando a los estudiantes de la Universidad Simón Bolívar con el objetivo de poder predecir la probabilidad de deserción de los estudiantes; dicho modelo demostró el desempeño de los algoritmos presentados para clasificar datos bajo contextos variables y la precisión de uno con respecto al otro. Para la creación del modelo se utilizó la herramienta WEKA que permite de forma muy eficiente el procesamiento y clasificación de los datos con resultados satisfactorios.