MODELO DE CLUSTERING BASADO EN REDES NEURONALES PARA IDENTIFICAR EL PERFIL DE LOS ALUMNOS POR SEGMENTO ENFOCADO A LOS SERVICIOS DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN DE LA UNIVERSIDAD PERUANA UNIÓN

Abstract

En la presente investigación se ha aplicado el algoritmo de k-medias del modelo de redes neuronales artificiales, para agrupar e identificar las características que perciben los alumnos con respecto a los servicios de tecnologías de información de la UPeU.
El algoritmo ha determinado 3 grupos, y por cada grupo ha identificado los atributos y características más relevantes de los servicios que brinda DIGESI. Para lograr el objetivo se utilizó la metodología CRISP-DM que es para proyectos de minería de datos.
CRISP-DM como metodología muy difundida y con los antecedentes de trabajo anteriores, permite un mayor respaldo al desarrollo del proyecto.