Data Analytics Process: An Application Case on Predicting Student Attrition

2018 ◽  
pp. 31-65
Author(s):  
Dursun Delen
2014 ◽  
Vol 1 (3) ◽  
pp. 7-33 ◽  
Author(s):  
Everaldo Aguiar ◽  
G. Alex Ambrose Ambrose ◽  
Nitesh V. Chawla ◽  
Victoria Goodrich ◽  
Jay Brockman

As providers of higher education begin to harness the power of big data analytics, one very fitting application for these new techniques is that of predicting student attrition. The ability to pinpoint students who might soon decide to drop out, or who may be following a suboptimal path to success, allows those in charge to not only understand the causes for this undesired outcome, but it also provides room for the development of early intervention systems. While making such inferences based on academic performance data alone is certainly possible, we claim that in many cases there is no substantial correlation between how well a student performs and his or her decision to withdraw. This is especially true when the overall set of students has a relatively similar academic performance. To address this issue, we derive measurements of engagement from students' electronic portfolios and show how these features can be effectively used to augment the quality of predictions.


Author(s):  
Syaidatus Syahira Ahmad Tarmizi ◽  
◽  
Sofianita Mutalib ◽  
Nurzeatul Hamimah Abdul Hamid ◽  
Shuzlina Abdul Rahman

2019 ◽  
Vol 54 (5) ◽  
pp. 20
Author(s):  
Dheeraj Kumar Pradhan

2020 ◽  
Vol 49 (5) ◽  
pp. 11-17
Author(s):  
Thomas Wrona ◽  
Pauline Reinecke

Big Data & Analytics (BDA) ist zu einer kaum hinterfragten Institution für Effizienz und Wettbewerbsvorteil von Unternehmen geworden. Zu viele prominente Beispiele, wie der Erfolg von Google oder Amazon, scheinen die Bedeutung zu bestätigen, die Daten und Algorithmen zur Erlangung von langfristigen Wettbewerbsvorteilen zukommt. Sowohl die Praxis als auch die Wissenschaft scheinen geradezu euphorisch auf den „Datenzug“ aufzuspringen. Wenn Risiken thematisiert werden, dann handelt es sich meist um ethische Fragen. Dabei wird häufig übersehen, dass die diskutierten Vorteile sich primär aus einer operativen Effizienzperspektive ergeben. Strategische Wirkungen werden allenfalls in Bezug auf Geschäftsmodellinnovationen diskutiert, deren tatsächlicher Innovationsgrad noch zu beurteilen ist. Im Folgenden soll gezeigt werden, dass durch BDA zwar Wettbewerbsvorteile erzeugt werden können, dass aber hiermit auch große strategische Risiken verbunden sind, die derzeit kaum beachtet werden.


2020 ◽  
Vol 13 (2-3) ◽  
pp. 158-331
Author(s):  
Ljubiša Stanković ◽  
Danilo Mandic ◽  
Miloš Daković ◽  
Miloš Brajović ◽  
Bruno Scalzo ◽  
...  
Keyword(s):  

2021 ◽  
Author(s):  
Earl P. Duque ◽  
Steve M. Legensky ◽  
Brad J. Whitlock ◽  
David H. Rogers ◽  
Andrew C. Bauer ◽  
...  
Keyword(s):  

2020 ◽  
Author(s):  
Avinash Wesley ◽  
Bharat Mantha ◽  
Ajay Rajeev ◽  
Aimee Taylor ◽  
Mohit Dholi ◽  
...  

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