Rising company’s efficiency through using customer’s data analytic tools: a case study of using churn analysis to predict student’s dropout

Abstract

To increase the efficiency of higher education institutions (HEI), the student centered education plan is introduced. The management of higher education institutions is inextricably linked to the rise and fall of the school’s overall growth. How the leadership can rely on the functioning of the evaluation mechanism to enable the school to construct strong programmes and activities to adapt to the competitive circumstances of the education market, these must be thoroughly thought-out strategies for problem-solving. The increase of e-learning resources, instrumental educational software, the use of the Internet in education, and the construction of student information databases has resulted in massive reservoirs of educational data. A well-done churn prediction model can help the higher education institutions track student’s academic progress, enrolment and drop-out in the most effective way in which the best result can be achieved. This purpose of this paper is to analyse the commonly used method of decision tree to predict and reduce the likelihood of students dropping out from higher education institutions (HEI). Businesses spend countless amounts in Informational Technologies (IT) deployment and update in the world of technology. The research methodology used will be based on different journals, articles, and reports to investigate the effectiveness of customer churn analysis using a qualitative approach.

Siekiant padidinti aukštųjų mokyklų (AMI) efektyvumą, įvedamas į studentą orientuotas mokymo planas. Aukštųjų mokyklų valdymas yra neatsiejamai susijęs su bendro mokyklos augimo kilimu ir kritimu. Kaip vadovybė gali pasikliauti vertinimo mechanizmo veikimu, kad mokykla galėtų kurti stiprias programas ir veiklas, kurios prisitaikytų prie konkurencinių švietimo rinkos aplinkybių, tai turi būti kruopščiai apgalvotos problemų sprendimo strategijos. Didėjant e. mokymosi ištekliams, instrumentinei mokomajai programinei įrangai, interneto naudojimui švietimo srityje, kuriant studentų informacines duomenų bazes, susidarė didžiuliai švietimo duomenų rezervuarai. Gerai atliktas studentų skaičiaus numatymo modelis gali padėti aukštojo mokslo institucijoms efektyviausiu būdu sekti studentų akademinę pažangą, priėmimą į studijas ir studijų metimą, kad būtų galima pasiekti geriausius rezultatus. Šio darbo tikslas – išanalizuoti dažniausiai taikomą sprendimų medžio metodą, leidžiantį prognozuoti ir sumažinti studentų iškritimo iš aukštųjų mokyklų (AMI) tikimybę. Įmonės išleidžia daugybę sumų informacinėms technologijoms (IT) diegti ir atnaujinti technologijų pasaulyje. Taikoma tyrimo metodika bus pagrįsta skirtingais žurnalais, straipsniais ir ataskaitomis, siekiant ištirti klientų lankomumo analizės efektyvumą taikant kokybinį metodą.