• Titulo

    Análisis exploratorio de datos multivariantes de vigilantes universitarios
  • Autor (es) / Colaborador(es)

    Mónica L. Abreu V. / Luis Alfonso Dávila Rondón
  • Institución

    Universidad de Los Andes - Facultad de Ingeniería - Escuela de Ingeniería de Sistemas
  • Tipo Documento

    Trabajo especial de grado
  • Resumen

    Español

    El presente trabajo es el producto de una aplicación de la Metodología CRISP-DM de Minería de Datos para el Análisis Exploratorio de Datos Multivariantes de Vigilantes Universitarios, utilizando las Técnicas de Análisis de Conglomerados de K-Medias y Análisis Discriminante Paso a Paso para la obtención del modelo descriptivo y predictivo respectivamente, que pueda ser utilizado por la Dirección de Vigilancia de la Universidad de Los Andes como herramienta de soporte en la toma de decisiones para la selección de personal. El modelo descriptivo permite el agrupamiento del personal vigilante según patrones de comportamiento en tres grupos, identificados como de Alto, Mediano y Bajo Desempeño. El modelo predictivo permite identificar las variables que más contribuyen en la clasificación de los vigilantes, asignación definitiva por ratificación o movimiento de un individuo ubicado en la frontera de dos grupos y la obtención de una función discriminante para la ubicación de casos nuevos anónimos. Complementariamente, se identifica para cada grupo el patrón de comportamiento presentando en forma gráfica las características más comunes de las variables analizadas.