Aplicación de técnicas de clusterización a las sedes educativas de Colombia: Un análisis exploratorio
El presente análisis busca segmentar las sedes educativas de Colombia mediante técnicas de clusterización para identificar patrones y características distintivas que permitan una mejor comprensión de la oferta del servicio educativo formal a nivel nacional. La base de datos utilizada proviene del DA...
- Autores:
-
Camacho Zabarain, Carlos José
- Tipo de recurso:
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- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Magdalena
- Repositorio:
- Repositorio Unimagdalena
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Sedes educativas
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Clusterización Educación formal Sedes educativas |
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El presente análisis busca segmentar las sedes educativas de Colombia mediante técnicas de clusterización para identificar patrones y características distintivas que permitan una mejor comprensión de la oferta del servicio educativo formal a nivel nacional. La base de datos utilizada proviene del DANE y consta de 52428 observaciones correspondientes al año 2022, caracterizadas por 33 variables, tanto categóricas como numéricas. Las técnicas consideradas fueron K-medias, clusterización espacial basada en densidad de aplicaciones con ruido (DBSCAN) y reducción iterativa equilibrada y agrupación mediante jerarquías (BIRCH). Se escogió la última debido a que obtuvo el máximo coeficiente de silueta. Los resultados clave revelan la existencia de 10 grupos distintivos de sedes educativas, identificados mediante el algoritmo BIRCH, que se diferencian principalmente por su naturaleza (oficial/no oficial), tamaño (número de estudiantes), recursos tecnológicos disponibles, participación en el sistema etnoeducativo y existencia de convenios educativos. La segmentación obtenida puede servir de base para la toma de decisiones en política educativa y la asignación eficiente de recursos. |
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Durán Fernández, Luis GabrielCamacho Zabarain, Carlos JoséEconomista2024-11-14T14:30:32Z2024-11-14T14:30:32Z20242024El presente análisis busca segmentar las sedes educativas de Colombia mediante técnicas de clusterización para identificar patrones y características distintivas que permitan una mejor comprensión de la oferta del servicio educativo formal a nivel nacional. La base de datos utilizada proviene del DANE y consta de 52428 observaciones correspondientes al año 2022, caracterizadas por 33 variables, tanto categóricas como numéricas. Las técnicas consideradas fueron K-medias, clusterización espacial basada en densidad de aplicaciones con ruido (DBSCAN) y reducción iterativa equilibrada y agrupación mediante jerarquías (BIRCH). Se escogió la última debido a que obtuvo el máximo coeficiente de silueta. Los resultados clave revelan la existencia de 10 grupos distintivos de sedes educativas, identificados mediante el algoritmo BIRCH, que se diferencian principalmente por su naturaleza (oficial/no oficial), tamaño (número de estudiantes), recursos tecnológicos disponibles, participación en el sistema etnoeducativo y existencia de convenios educativos. La segmentación obtenida puede servir de base para la toma de decisiones en política educativa y la asignación eficiente de recursos.Submitted by CARLOS JOSÉ CAMACHO ZABARAIN (carloscamachojz@unimagdalena.edu.co) on 2024-11-11T22:31:22Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 2 BI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado.pdf: 154348 bytes, checksum: 254354c8fea00ae5972b586a8482fe86 (MD5) Informe Diplomado Analítica de Datos - Carlos Camacho - Aplicación de Técnicas de Clusterización.pdf: 638556 bytes, checksum: e0e1a3dcd43c0e99dabb82d2d9f49b33 (MD5)Step: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Programa de Economía Programa de Economía(economia@unimagdalena.edu.co) on 2024-11-14T14:11:09Z (GMT)Step: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Mirlis Marina Bravo Zabaleta(mbravo@unimagdalena.edu.co) on 2024-11-14T14:30:32Z (GMT)Made available in DSpace on 2024-11-14T14:30:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 BI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado.pdf: 154348 bytes, checksum: 254354c8fea00ae5972b586a8482fe86 (MD5) Informe Diplomado Analítica de Datos - Carlos Camacho - Aplicación de Técnicas de Clusterización.pdf: 638556 bytes, checksum: e0e1a3dcd43c0e99dabb82d2d9f49b33 (MD5) Previous issue date: 2024texthttps://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/22019Universidad del MagdalenaUniversidad del MagdalenaFacultad de Ciencias Empresariales y EconómicasSanta MartaEconomíaAcceso Abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessAcceso Abiertohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/atribucionnocomercialsinderivarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2ClusterizaciónEducación formalSedes educativasAplicación de técnicas de clusterización a las sedes educativas de Colombia: Un análisis exploratoriobachelorThesishttps://vocabularies.coar-repositories.org/resource_types/c_7a1f/http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Grado de PregradospaPregradoLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82484https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/ac5a89cf-2199-4384-82a3-1a0c81e61b4a/download03de826a7ba30b30f95ba9233c6ed790MD52ORIGINALBI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado.pdfBI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado.pdfRestringidoapplication/pdf154348https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/543dbf2a-efee-42ee-8d98-6492588d8309/download254354c8fea00ae5972b586a8482fe86MD53Informe Diplomado Analítica de Datos - Carlos Camacho - Aplicación de Técnicas de Clusterización.pdfInforme Diplomado Analítica de Datos - Carlos Camacho - Aplicación de Técnicas de Clusterización.pdfapplication/pdf638556https://repositorio.unimagdalena.edu.co/bitstreams/982ff2cb-b5e1-4deb-9926-9311ae998415/downloade0e1a3dcd43c0e99dabb82d2d9f49b33MD54123456789/22019oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/220192024-11-23 18:07:19.554https://repositorio.unimagdalena.edu.coRepositorio Institucional UniMagdalenarepositorio@unimagdalena.edu.co |