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Título : Aplicación de algoritmos de clasificación para determinar cómo influye la definición del tema de un proyecto de titulación en su éxito o fracaso
Autor : Cumbicus Pineda, Oscar Miguel
Valdivieso Orellana, Pablo Leonardo
Palabras clave : <ALGORITMOS DE CLASIFICACIÓN><MINERÍA DE TEXTO><OPENREFINE><ALGORITMOS DENDOGRAMA><ALGORITMOS APRIORIT>
Fecha de publicación : 5-jul-2019
Editorial : Loja: Universidad Nacional de Loja
Resumen : Una mala definición del tema de un proyecto de titulación en muchos casos acarrea problemas en el desarrollo del proyecto. En la Facultad de Energía, las Industrias y los Recursos Naturales No Renovables (FEIRNNR) de todos los proyectos de titulación aprobados para su desarrollo aproximadamente el 20% de los proyectos han fracasado, generando inseguridad y diferentes puntos de vista por parte de los estudiantes al momento de elegir el tema de su proyecto. En el presente trabajo se determinó cómo influye la definición del tema de un trabajo de titulación en su posterior éxito o fracaso utilizando algoritmos de clasificación, que son técnicas de Inteligencia Artificial. Se inició realizando la limpieza del conjunto de datos obtenido en la Secretaria General de la FEIRNNR, luego se evaluó el conjunto de datos y se determinó las variables útiles en la categorización de los proyectos, categorización que tuvo dos clases: éxito o fracaso. La herramienta utilizada para la limpieza de la información fue Openrefine y las herramientas de software empleadas para la aplicación de los algoritmos de clasificación fueron RStudio, SPSS Statistics y RapidMiner. Los algoritmos y técnicas de clasificación aplicadas al conjunto de datos fueron: Dendograma, K-means, K-medoids, Apriori, CHAID Exhaustivo y Random Forest. La evaluación de estos algoritmos de clasificación se realizó comparando los resultados obtenidos por cada uno, de tal forma que los resultados de todo el conjunto de datos que coinciden con los casos de éxito o fracaso fueron considerados los más relevantes, pero los resultados de los casos de éxito a su vez no debían coincidir con los resultados de fracaso debido a que no permiten determinar el éxito o fracaso de los proyectos. El algoritmo de clasificación supervisada que proporcionó un porcentaje de eficiencia y resultados relevantes fue CHIAD Exhaustivo, donde se obtuvo que el 32% de los proyectos aprobados para su desarrollo en la FEIRNNR fracasaron y que si las palabras “gestión” y “sistema” están presentes en el tema de un trabajo de titulación tiende a culminar con éxito, pero si en el tema están presentes las palabras “móvil” y “aplicación” el trabajo de titulación tiende a fracasar, por lo que se concluyó que la definición del tema del trabajo de titulación si influye en el éxito o fracaso del mismo.
Descripción : A poor theme definition for a degree project leads to problems in the project development in most of the cases. In the Faculty of Energy, Industries and Non-Renewable Natural Resources (FEIRNNR) approximately the 20% of the approved degree projects have failed causing unsureness in students and different points of view at the moment they have to choose their degree theme project. In the present work, how the definition of the theme for the degree project has influence in the future success or failure of the project was determined by using classification algorithms which are artificial intelligence techniques. The work started by cleaning the obtained dataset from the General Secretariat in the Faculty of Energy, Industries and Non-Renewable Natural Resources (FEIRNNR), then, the dataset was evaluated and the variables useful in the categorization of the projects were determined the one that had two categories: Success and Failure. Openrefine was used as the tool for cleaning the information and RStudio, SPSS Statistics and RapidMiner were the tools used for the application of classification algorithms. Dendogram, K-means, K-medoids, Apriori, Exhaustive CHAID and Random Forest were the algorithms and classification techniques applied to the dataset. The evaluation of these algorithms of classification was carried out by comparing the obtained results in each classification, so the results of the complete dataset which matched with success or failure cases were considered as the most relevant but the results of the success cases should not coincide with failure results due to they do not allow to determine the success or failure of the projects. CHAID Exhaustive was the supervised algorithm of classification which provided a percentage of efficiency and relevant results in which it was found that the 32% of the approved projects to be develop in General Secretariat in the Faculty of Energy, Industries and Non-Renewable Natural Resources (FEIRNNR) failed and that if the words “management” and “system” are present in the theme of a degree work the project tends to culminate successfully, but if the works “mobile” and “application” are present in the theme, the degree work project tends to fail, so it was concluded that the definition of the theme of the degree work project have influence to the success or failure of it.
URI : http://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/22052
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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