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La efectividad educativa de utilizar datos grandes y su evaluación con análisis de clúster y marco de cualificación en servicios financieros y gestión

Autores: Jiao, Yujie; Zhang, Ruiting; Zhu, Ying

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

La efectividad educativa de utilizar datos grandes y su evaluación con análisis de clúster y marco de cualificación en servicios financieros y gestión


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería General

Palabras clave

Evaluado
Predicho
Servicios financieros
Gestión profesional
Análisis de conglomerados
TF-IDF

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Evaluamos y predecimos la calidad de los servicios financieros y la gestión profesional utilizando análisis de conglomerados. Mediante el análisis de conglomerados K-prototype y métodos de frecuencia de palabras TF-IDF, se analizaron las diferencias en las diferentes evaluaciones de posiciones laborales y requisitos de habilidades vocacionales de graduados universitarios. Los graduados con mejores planes de estudio y mayor racionalidad tendían a tener habilidades basadas en el conocimiento. La capacidad de aprendizaje de conocimientos profesionales, el nivel de conocimientos teóricos, la capacidad de ejecución de proyectos y la capacidad de coordinación organizativa eran importantes en los requisitos de habilidades de aprendizaje. La capacidad de analizar datos y llevar a cabo investigaciones y desarrollo es importante en el desarrollo de la tecnología financiera digital. Es necesario construir una base profesional, enseñar habilidades laborales, mantenerse al día con la tecnología reciente y optimizar los estándares para mejorar la efectividad educativa en la educación de servicios financieros y gestión.

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