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Título: Ingeniería de software para clasificar patrones cognitivo conductuales
Autores: Roldán, Marcelo Fabio
Montejano, Germán Antonio
Funes, Ana
Riesco, Daniel Eduardo
Fecha: 2013-06-06
2013-04
2013-06-06
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: adaptive business intelligence
cognitivo conductual
Data mining
Ciencias Informáticas
Psicometría
Descripción: En la presente línea de investigación nos proponemos utilizar el Adaptive Business Intelligence (ABI) como herramienta de extracción de conocimiento en bases de datos, para clasificar probabilísticamente y con un grado de error aceptable, aquellas causalidades del fracaso de los aspirantes a sub oficiales de policía que ingresan en la escuela de la fuerza. A partir de allí, generar aplicaciones informáticas que permitan evaluar al futuro aspirante y determinar predictivamente su factibilidad de éxito en la escuela. Esto es posible, en concordancia con la puesta en práctica de una metodología de reciente creación [RFM12, RDF13], la que facilita el desarrollo de aplicaciones basadas en Business Intelligence, favorece el uso de métodos de predicción y técnicas de optimización. Este análisis de datos, para encontrar los patrones que determinan las causalidades de las bajas, lo realizaremos optimizando aquello que se denomina Extracción de Conocimiento de Bases de Datos (KDD), mediante una tecnología actualizada a través de la metodología que la implementa de manera simplificada y práctica. Estas causalidades principales, por las cuales los aspirantes no culminan su formación, se encontrarán de una manera probabilística.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos
Idioma: Español