Machine learning com PowerBI: acessibilizando o complexo. Estudo de caso: previsão de evasão de alunos do ensino superior

Abstract

Nesta pesquisa foi aplicada a ferramenta de análise de dados mais popular da atualidade, o PowerBI, utilizando uma base de dados de alunos de curso superior de tecnologia da região de São José do Rio Preto, buscando predizer potenciais discentes evasores. O objetivo foi utilizar recursos específicos da ferramenta, de forma a não necessitar de programação (no-code) e englobar todo o processo de Machine Learning (ML), o qual envolve o tratamento de base, aplicação de algoritmo de inferência, análise dos dados e automatização do processo. Foram testados dois modelos com assertividade de até 92% na predição de evasores.

The research applied the currently most popular tool to data analysis, PowerBI, in the context of higher education, using a database of students from technology courses in the region of São José do Rio Preto, seeking to predict potential dropout students. The objective was to use key features of the tool, not needing programming, and encompass the entire Machine Learning process, which involves the basic treatment, application of algorithms, data analysis and process automation. Two models were created and tested, with an assertiveness of up to 92%.