Abstract-Data Mining är mest känd för sin analytiska och förutsägelse förmåga. Det används inom flera områden såsom bedrägeri upptäckt, förutsäga klientens beteende, pengamarknad beteende, konkurs förutsägelse. Det kan också bidra till att skapa ett utbildningsekosystem, som upptäcker användbar kunskap, och hjälpa pedagoger att fatta proaktiva beslut för att öka studenternas prestationer och anställbarhet. Denna uppsats presenterar en empirisk studie som jämför olika klassificeringsalgoritmer på två datauppsättningar av MCA-studenter (Masters in Computer Applications) som samlats in från olika anslutna högskolor vid ett känt statligt universitet i Indien. Ett dataset innehåller endast primära attribut, medan andra dataset matas med sekundära psykometriska attribut i det. Resultaten visar att enbart primära akademiska attribut inte leder till smart förutsägelse noggrannhet av elevernas anställbarhet, när de fyrkantiga mäter inom det första året av deras utbildning. I studien analyseras och betonas den roll som sekundära psykometriska attribut spelar för bättre förutsägelsenoggrannhet och analys av studenternas prestationer. Tidsmässig förutsägelse och analys av studenternas prestationer kan hjälpa ledningen, lärare och studenter att arbeta med sina gråzoner för bättre resultat och sysselsättningsmöjligheter.
Undersökningar återspeglar betydelsen av sekundära attribut för bättre förutsägelsenoggrannhet REF.
Role of Secondary Attributes to Boost the Prediction Accuracy of Students Employability Via Data Mining
{'venue': '(IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 6, No. 11, 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}