Nowadays there is a serious problem in public and private universities to know the variations between entry and graduation of students. There are various factors that can influence these variations, but a detailed analysis of the information is required to determine the behavior of the data. This research will try to generate data analytics models to support decision-making in the Faculty of Accounting and Administrative Sciences of the Michoacana University of San Nicolás de Hidalgo, which are supported by various information technologies, such as: expert systems , data analytics, machine learning, among others. Expert systems represent techniques that allow, through computational intelligence, to emulate tacit knowledge in a specific and limited domain of human expertise. These systems are a very useful tool to process information since they can, for example, capture the knowledge of qualified employees in the form of a set of rules that can be programmed into an information system, which can be used in an automated way under similar conditions. The expert system rule set is added to an organization's decision-making information system. On the other hand, the data analytics research area is not really new. It reflects a field in which many disciplines come together, such as statistics, numerical calculus, telecommunications and computer science. In data analytics, several existing techniques are synthesized, such as: machine learning, artificial intelligence, information retrieval and computer vision.
En la actualidad existe una grave problemática en las Universidades públicas y privadas para conocer las variaciones entre ingreso y egreso de los estudiantes. Existen diversos factores que pueden influir en estas variaciones, pero se requiere de un análisis detallado de información que permita conocer el comportamiento de los datos. Esta investigación tratará de generar modelos de analítica de datos para apoyar la toma de decisiones en la Facultad de Contaduría y Ciencias Administrativas de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, los cuales se apoyan en diversas tecnologías de información, como son: los sistemas expertos, analítica de datos, aprendizaje de máquina, entre otras. Los sistemas expertos representan técnicas que permiten, mediante inteligencia computacional, emular el conocimiento tácito en un dominio específico y limitado, de la pericia humana. Estos sistemas son una herramienta muy útil para tratar la información ya que pueden, por ejemplo, capturar el conocimiento de los empleados calificados en forma de un conjunto de reglas que pueden ser programadas en un sistema de información, que puedan ser utilizados de forma automatizada bajo condiciones similares. El conjunto de reglas del sistema experto se agrega a un sistema de información de toma de decisiones de la organización. Por otro lado, el área de investigación de analítica de datos no es realmente nueva. Refleja un campo en el que se unen numerosas disciplinas, como lo son la estadística, el cálculo numérico, las telecomunicaciones y la informática. En la analítica de datos se sintetizan varias técnicas existentes, como lo son: el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la recuperación de información y la visión por computadora.
