Análisis de rendimiento académico estudiantil usando Data Warehouse Difuso

RESUMEN: Un Data Warehouse (DW) es un repositorio de datos que provienen de distintas fuentes. Es utilizado para el análisis de datos y como apoyo a la toma de decisiones. Ya que permite obtener indicadores cuantitativos tales como cantidades. Sin embargo, en el ámbito de análisis de datos es usual...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Zambrano Matamala,Carolina, Urrutia Sepúlveda,Angélica, Varas Contreras,Marcela
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2017
Materias:	Data Warehouse Difuso lógica difusa Data Warehouse
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052017000200242
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spelling	oai:scielo:S0718-330520170002002422017-06-19Análisis de rendimiento académico estudiantil usando Data Warehouse DifusoZambrano Matamala,CarolinaUrrutia Sepúlveda,AngélicaVaras Contreras,Marcela Data Warehouse Difuso lógica difusa Data Warehouse RESUMEN: Un Data Warehouse (DW) es un repositorio de datos que provienen de distintas fuentes. Es utilizado para el análisis de datos y como apoyo a la toma de decisiones. Ya que permite obtener indicadores cuantitativos tales como cantidades. Sin embargo, en el ámbito de análisis de datos es usual encontrar relaciones entre los datos de naturaleza difusa. Por ejemplo, en un contexto académico la respuesta a la consulta "qué estudiantes obtuvieron buena nota final" no puede ser obtenida desde un DW tradicional pues no maneja información cualitativa. Debido a las limitaciones de los DW tradicionales es que pueden extenderse usando lógica difusa a un DW Difuso (DWD). En este trabajo se presenta una implementación de DWD cuyo objetivo es permitir el análisis cualitativo de datos de estudiantes lo que apoya el proceso de toma de decisiones. El DWD implementado permite operar con medidas difusas, hechos difusos, relaciones difusas y niveles difusos.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.25 n.2 20172017-06-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052017000200242es10.4067/S0718-33052017000200242
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Análisis de rendimiento académico estudiantil usando Data Warehouse Difuso

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