Data mining of Students Withdrawal at University of Tehran, Focusing on Fee Paid Students (to prevent customer churn)

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 130

فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JITM-7-2_001

تاریخ نمایه سازی: 26 بهمن 1400

چکیده مقاله:

Student withdrawal in higher education is one the important challenges in universities. This paper considers the admission of fee paid students as a business and their withdrawals as customer churn. The aim is to investigate the attrition and predicted risk of attrition to adapt interventionist polices deterrent. This study is a descriptive an applicable technique that uses quantitative and qualitative data. It uses Crisp technology of data mining. The data are derived from educational system of University of Tehran including ۲۱۴۲۰ fee paid students accepted at ۲۰۱۰ to ۲۰۱۴. The main goal is to analyze the behavior that is at risk of attrition and withdrawal. After data analyze and construction of predictive modeling, the probability table of attrition and regression model will be presented. The final results show that the first and second semester (especially the age range ۲۴-۳۱) of M.Sc students are the most likely risk of withdrawal of happening. 

نویسندگان

سید علی اکبر احمدی

Prof. Faculty of Management , Payam Noor University West Unit, Tehran, Iran

داوود کریم زادگان

Assistant Prof. Faculty of Computer Engineering , Payam Noor University, Tehran, Iran

تورج خیراتی کازرونی

MSc. Student in Information Technology Management, Faculty of Manegent Payam Noor University of Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Baker, R. & Yacef, K. (۲۰۰۹). The state of educational ...
  • Barker, K., Trafalis, T. & Rhoads, T. (۲۰۰۴). IEEE Systems ...
  • Beck, J. & Mostow, J. (۲۰۰۸). A Case Study Empirical ...
  • Bienkowski, M., Feng M. & Means B. (۲۰۱۲). Enhancing Teaching ...
  • Bogard, M. (۲۰۱۳). A Data Driven Analytic Strategy for Increasing ...
  • Bogard, M., James, C., Helbig, T. & Huff, G. (۲۰۱۲). ...
  • Burez, J. & Van den Poel, D. (۲۰۰۷). Using analytical ...
  • Buttle, F. (۲۰۰۸). Customer Relationship Management, UK, Routledge ...
  • Campbell, J.P., Oblinger, D.G. (۲۰۰۷). Academic Analytics. Available in: http://net.educase.edu/ir/library/pdf/PUB۶۱۰۱.pdf ...
  • Dekker, G.W., Pechenizkiy, M. & Vleeshouwers J.M. (۲۰۰۹). Predicting student ...
  • Delen, D. (۲۰۱۰). A comparative analysis of machine learning ...
  • García, E., Romero, C., Ventura, S. & Castro, C. (۲۰۱۱). ...
  • Hadden, J., Tiwari, A., Roy, R. & Ruta, D. (۲۰۰۷). ...
  • Herzog, S. (۲۰۰۵). Measuring Determinants of Student Return VS. Dropout/ ...
  • Honigman, B. (۲۰۱۳). ۵ Secrets to Increasing Customer Retention ...
  • Kabakchieva, D., Stefanova, K. & Kisimov, V. (۲۰۱۱). Analyzing University ...
  • Lykourentzou, I., Giannoukos, I., Nikolopoulos, V., Mpardis, G. & Loumos, ...
  • Murphy, E.C. & Murphy, M.A. (۲۰۱۳). Lead­ing on the Edge ...
  • Nandeshwar, A. & Chaudhari, S. (۲۰۰۹). Enrollment prediction models using ...
  • Nandeshwar, A., Menzies, T. & Nelson, A. (۲۰۱۱). Learning patterns ...
  • Náplava, P. & Šnorek, M. (۲۰۰۳). Modeling of Student's Quality by ...
  • Pechenizkiy, M., Calders, T., Vasilyeva, E. & Bra, P. D. ...
  • Pittman, K. (۲۰۰۸). Comparison of data mining techniques used to ...
  • Romero, C. & Ventura, S. (۲۰۰۷). Educational data mining: A ...
  • Romero, C. (۲۰۰۸). Data mining algorithms to classify students. in ...
  • Romero, C., Ventura, S., Barnes, T. & Desmarais, M. (۲۰۰۹). ...
  • Scott, G., Shah, M., Grebennikov, L. & Singh, H. (۲۰۰۸). ...
  • Sujitparapitaya, S. (۲۰۰۶). Considering student mobility in retention outcomes. New ...
  • Superby, J., Vandamme, J. & Meskens, N. (۲۰۰۶). Determination of ...
  • Tantuco N. & Uy R. (۲۰۱۴). Creating Long-term Loyalty Relationships. ...
  • Wang, M.C. (۲۰۰۵). Using Data Mining Techniques to Predict Student ...
  • Yu, C. H., Digangi, S., Jannasch-pennell, A. & Kaprolet, C. ...
  • Yu, Ch. H., Digang, S., Jannasch, A., Kaprolet, Ch. (۲۰۱۰). ...
  • Zhang, Y., Oussena, S., Clark, T. & Kim, H. (۲۰۱۰). ...
  • نمایش کامل مراجع