Aplicación de minería de datos como una metodología para estimar las principales causas de desempleo y subempleo profesional de los egresados de las universidades

Abstract

Esta investigación está orientada a estudiar los problemas de desempleo y subempleo profesional universitario y mediante el uso de una metodología de minería de datos poder estimar las principales causas de ambos problemas laborales y de predecir los índices de desempleo y subempleo profesional en los próximos años. La minería de datos permite preparar, sondear y explorar los datos para sacar la información oculta en ellos de manera automatizada, y de esta forma buscar comportamientos parecidos en los mismos, describirlos, y orientarlos hacia la obtención de algún beneficio; y por esta razón la investigación se fundamenta en las diferentes aplicaciones que tiene la minería de datos, y la efectividad de los algoritmos utilizados en la misma para poder realizar predicciones de interés en los datos analizados. Adicionalmente se realiza un estudio de las principales causas del desempleo y subempleo profesional que se presentan en el país, y a través del uso de minería de datos realizar predicciones que permitan a las autoridades universitarias o los distintos entes del gobierno realizar un análisis más profundo para conocer y emprender acciones para reducir los índices de desempleo o subempleo profesional.