Reconociendo patrones de la deserción en el contexto educativo universitario aplicando visualización de datos

La visualización de datos y minería de datos son áreas de la computación emergentes que ayudan, por un lado, a preparar grandes volúmenes de datos para un análisis detallado y por el otro, a encontrar patrones ocultos en los datos. En este trabajo se presenta la aplicación de estas áreas con el fin de identificar patrones de la deserción escolar universitaria usando un conjunto de datos de 11,211 registros con 12 atributos y una clase. Se aplicó la metodología de visualización de datos propuesta por Soukup y Davidson y el algoritmo árboles de decisión. Se encontró que el patrón de deserción está fundamentado en los atributos relacionados al semestre cursado, edad, género y promedio, determinado por los factores académicos, personales y económicos. Se identificó que estas áreas del conocimiento son herramientas útiles para la toma de decisiones gracias a que por medio de visualizaciones e interactividad favorecen un análisis de patrones ocultos en los datos.