| Sumario: | Los datos estadísticos y la información histórica constituyen recursos intrínsecos, que se consideran como fundamentales en los diferentes ámbitos de una organización. Alianza entre el analista estadístico y la administración, se le considera fuertemente ligada a la toma de decisiones de los administradores y gestores en la organización; por lo tanto, se deduce que es necesario que la información este disponible, controlada y accesible para servir de apoyo a la toma de decisiones. El Departamento de Estadística de la DIGEPLEU1 recopila información mediante el registro de datos que son distribuidos en los equipos computacionales, según el contexto del mismo; se acumulan registros de la encuesta socioeconómica y del formulario de graduados. Por tanto, se presenta la necesidad de recopilar toda la información en un consolidado, por ende, se evalúa la herramienta informática adecuada para las necesidades, por variables, según la estructura requerida. El mercado informático ofrece una gran diversidad de softwares de cuarta generación; cada uno presenta múltiples beneficios y restricciones. Un Data Warehouse ofrece grandes ventajas como una herramienta de consulta y reportes, una herramienta de bases de datos multidimensionales, un sistema de información ejecutivo, herramientas para Data Mining y sistemas de gestión de base de datos. La estructura a emplear para este repositorio y gestor de reportes es el detalle a considerar; por ello se propone metodología estadística para la clasificación de las variables, que permita establecer la entidad relacional, nivel y detalle en base a la herramienta estadística, además se establecen procesos de análisis para archivos de registros; por lo cual, se planteo el protocolo de Análisis Exploratorio de Datos (AED). El AED prepara los datos para aplicar técnicas estadísticas para la toma de decisiones en base a los registros del repositorio. Desde el punto de vista de la Estadística y la Informática se empleo el árbol de decisión, conocida también como Minería de Datos (Data Mining). Método aplicado con los datos recolectados desde el 2002 hasta el 2011 de la encuesta socioeconómica, proporcionando además de lo antes mencionado un modelo de clasificación y predicción. El valor agregado de esta implementación en la búsqueda de justificar estructura bajo procesos estadísticos, consiste en declarar un perfil del estudiantes universitario basado en los datos del periodo en cuestión, por tanto podemos señalar que la población universitaria, como forma de financiamiento para sus estudios con recursos familiares siendo el año 2002 en un 63.79% y en el 2011 en un 69.53% y en segunda opción con recursos propios entre 29.95% y 35.66%, en los respectivos años mencionados. Las variables relacionadas, tales como la facultad, ingreso familiar, ocupación del padre, situación laboral, sede, ocupación de la madre, año de estudio y números de familiares, de un total de 31 variables, son consideradas como las principales variables que influyen en la variable de pronóstico, forma de financiamiento. Esta técnica además de proporcionar información de las variables relacionadas tomadas dentro del modelo como variables de importancia, contribuye a establecer la estructura relacional en el contexto de un diseño Data Mart.
|
|---|