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Seguimos CRISP-DM o Proceso estándar de la industria cruzada para la minería de datos. El modelo general de proceso CRISP-DM incluye seis fases que abordan los principales problemas de la minería de datos. Las seis fases encajan en un proceso cíclico diseñado para incorporar la minería de datos en sus prácticas comerciales más grandes.

Para extraer, modelar y predecir usamos Oracle R Enterprise. Para la visualización de los resultados utilizamos OBIEE. R es un lenguaje y entorno de código abierto que admite: Computación estadística y visualización de datos Manipulaciones y transformaciones de datos. Y pantallas gráficas sofisticadas Como se mencionó anteriormente, R es un lenguaje estadístico similar a SAS o SPSS.

Es un entorno poderoso y extensible, con una amplia gama de estadísticas y capacidades de visualización de datos. Los usuarios pueden realizar análisis y visualización de datos con una cantidad mínima de código R. Usuarios pueden escribir sus propias funciones y paquetes de R que se pueden usar localmente, compartir dentro de sus organizaciones o compartir con la comunidad R más amplia a través de CRAN.

Oracle R Enterprise (ORE) contiene un motor de estadísticas y proporciona acceso transparente a los datos residentes en la base de datos de R

Recopilamos datos de diferentes fuentes en R, los unimos en una tabla y ejecutamos varias regresiones multivariables.

Después de ejecutar varias iteraciones y omitir variables insignificantes llegamos al modelo final:

Luego, los resultados y el análisis gráfico se pueden proyectar en Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE). Los informes y funciones se generan dinámicamente a través de la ejecución del SQL consulta que invoca la función R almacenada en el repositorio de scripts R de la base de datos. Oracle R Enterprise permite implementar conocimientos gráficos, analíticos y estadísticos en toda la empresa utilizando OBIEE.

Resultados

Los maestros y administradores ahora pueden identificar a los estudiantes en riesgo e intervenir constructivamente con asistencia personalizada. Predecir qué actividades de intervención tendrán el impacto óptimo en los estudiantes. Al menos 25 horas cortan la carga de trabajo.