Empleo de técnicas de minería de datos a la información generada en el desarrollo del Plan Estratégico de la UJI actual, para agrupar y simplificar el sistema de indicadores
Visualitza/
Metadades
Mostra el registre complet de l'elementcomunitat-uji-handle:10234/158176
comunitat-uji-handle2:10234/71324
comunitat-uji-handle3:10234/97526
comunitat-uji-handle4:
TFG-TFMAquest recurs és restringit
Metadades
Títol
Empleo de técnicas de minería de datos a la información generada en el desarrollo del Plan Estratégico de la UJI actual, para agrupar y simplificar el sistema de indicadoresAutoria
Tutor/Supervisor; Universitat.Departament
Simó Vidal, Amelia; Universitat Jaume I. Departament de Matemàtiques; Hernández Rubert, Juan AntonioData de publicació
2018-07Editor
Universitat Jaume IResum
Este documento trata sobre la Estancia en Prácticas en el Gabinete de Planificación y
Prospectiva Tecnológica en la Universitat Jaume I y el Trabajo Fin de Grado de la asignatura
MT1030 - Prácticas Externas y Proyecto ... [+]
Este documento trata sobre la Estancia en Prácticas en el Gabinete de Planificación y
Prospectiva Tecnológica en la Universitat Jaume I y el Trabajo Fin de Grado de la asignatura
MT1030 - Prácticas Externas y Proyecto Final del Grado en Matemática Computacional.
Durante la estancia en el Gabinete se analizaron datos provenientes del Plan Estratégico
de la Universitat Jaume I, con el fin de simplificar el número de indicadores que rigen el Plan
Estratégico y agrupar las unidades académicas en clústers homogéneos. Posteriormente se han
aplicado las mismas técnicas a Rankings de Indicadores en los que participa la UJI.
Además de los resultados obtenidos, también se detallan los fundamentos teóricos en los
que se basan las técnicas de minería de datos empleadas: Análisis de componentes principales,
Análisis clúster y Análisis factorial. [-]
Paraules clau / Matèries
Grau en Matemàtica Computacional | Grado en Matemática Computacional | Bachelor's Degree in Computational Mathematics | plan estratégico | análisis clúster | análisis de componentes principales | MissMDA | análisis factorial | strategic plan | data clústering | principal component analysis | factor analysis
Descripció
Treball final de Grau en Matemàtica Computacional. Codi: MT1030. Curs acadèmic 2017/2018
Tipus de document
info:eu-repo/semantics/bachelorThesisDrets d'accés
http://rightsstatements.org/vocab/CNE/1.0/
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess