Educational Data Mining: En kvalitativ studie med inriktning på dataanalys för att hitta mönster i närvarostatistik
2019 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 20 credits / 30 HE credits
Student thesisAlternative title
Educational Data Mining : A qualitative study focusing on data analysis to find patterns in presence statistics (English)
Abstract [sv]
Studien fokuserar på att hitta olika mönster i närvarostatistik hos elever som inte närvarar i skolan. Informationen som resultatet ger kan därefter användas som ett beslutsunderlag för skolor eller till andra organisationer som är intresserade av EDM inom närvarostatistik.
Arbetet genomförde en kvalitativ metodansats med en fallstudie som bestod utav en litteraturstudie samt en implementation. Litteraturstudien användes för att få en förståelse över vanliga tillvägagångssätt inom EDM, som därefter låg till grund för implementationen som använde arbetssättet CRISP-DM.
Resultatet blev fem olika mönster som definieras genom dataanalys. Mönstren visar frånvaro ur ett tidsperspektiv samt per ämne och kan ligga till grund för framtida beslutsunderlag.
Abstract [en]
The study focuses on finding different patterns in attendance statistics for students who are not present at school. The information provided by the results can thereafter be used as a basis for decision-making for schools or for other organizations interested in EDM within attendance statistics.
The work carried out a qualitative method approach with a case study that consisted a literature study and an implementation. The literature study was used to gain an understanding of common approaches within EDM, which subsequently formed the basis for the implementation that used the working method CRISP-DM.
The project resulted in five different patterns defined by data analysis. The patterns show absence from a time perspective and per subject and can form the basis for future decision-making.
Place, publisher, year, edition, pages
2019. , p. 37
Keywords [en]
Data Mining, Educational Data Mining, Patterns
Keywords [sv]
Data Mining, Educational Data Mining, Mönster
National Category
Information Systems
Identifiers
URN: urn:nbn:se:his:diva-16987OAI: oai:DiVA.org:his-16987DiVA, id: diva2:1328732
Educational program
Information Systems - Business Intelligence
Supervisors
Examiners
2019-06-242019-06-232019-06-24Bibliographically approved