งานวิจัยนี้ได้นำเทคนิคเหมืองข้อมูลม

งานวิจัยนี้ได้นำเทคนิคเหมืองข้อมูลมาประยุกต์ใช้ในการเปรียบเทียบวิธีการทางเหมืองข้อมูลเพื่อทำนายการสำเร็จการศึกษาของนักศึกษา มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตตรัง เพื่อใช้เป็นแนวทางในการรับนักศึกษาและการดูแลนักศึกษา และช่วยในการตัดสินใจของอาจารย์ บุคคลากร และนักศึกษาได้ โดยผู้วิจัยได้จัดเก็บข้อมูลเป็น 2 ส่วนคือ ข้อมูลส่วนตัวของนักศึกษา และข้อมูลผลการเรียนของนักศึกษามหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตตรัง แล้วนำข้อมูลทั้ง 2 ส่วนมาเปรียบเทียบวิธีการทางเหมืองข้อมูลเพื่อทำนายการสำเร็จการศึกษาของนักศึกษาทั้งหมด 3 วิธีคือ การจำแนกด้วยต้นไม้ตัดสินใจ การจำแนกด้วยเทคนิค Naive Bayes และตัวแบบเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม โดยใช้โปรแกรม WEKA เวอร์ชั่น 3.6.10 เป็นเครื่องมือ
ผู้วิจัยได้ทำการทดลองศึกษาตัวแบบต่างๆ โดยผลของการศึกษาสามารถทำนายการสำเร็จการศึกษาของนักศึกษามหาวิทยาลัยสงขลานรินทร์ วิทยาเขตตรังได้ และผลของการใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลพบว่าตัวแบบที่สร้างขึ้นการเปรียบเทียบวิธีการทางเหมืองข้อมูลเพื่อทำนายการสำเร็จการศึกษาของนักศึกษา การวิจัยครั้งนี้ผู้วิจัยได้สร้างโมเดลพยากรณ์ด้วยเทคนิคการจำแนกคลาสแบบต่างๆ จำนวน 3 วิธี และทำการวิเคราะห์ประสิทธิภาพเปรียบเทียบกัน พบว่า โมเดลพยากรณ์ที่สร้าง ขึ้นด้วยวิธี Artificial Neural Network ให้ค่าความถูกต้องในการพยากรณ์มากที่สุด มีค่าความถูกต้องสูงที่สุดที่ 82.43 %

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

This research has application in data mining techniques to compare how to mine data to predict a student's academic success. Prince of songkla University, Trang campus To be used as a guide for students and student care and help in the decision of the teacher and students under the supervision of a researcher has data storage as part 2 is the personal information of students and student learning outcomes, Prince of songkla University campus and Trang.The 2 best way to compare to mine data to predict the success of all students study 3 ways: classification with decision trees. Naive Bayes classification techniques and artificial neural network techniques for using WEKA version 3.6.10 as implements. ผู้วิจัยได้ทำการทดลองศึกษาตัวแบบต่างๆ โดยผลของการศึกษาสามารถทำนายการสำเร็จการศึกษาของนักศึกษามหาวิทยาลัยสงขลานรินทร์ วิทยาเขตตรังได้ และผลของการใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลพบว่าตัวแบบที่สร้างขึ้นการเปรียบเทียบวิธีการทางเหมืองข้อมูลเพื่อทำนายการสำเร็จการศึกษาของนักศึกษา การวิจัยครั้งนี้ผู้วิจัยได้สร้างโมเดลพยากรณ์ด้วยเทคนิคการจำแนกคลาสแบบต่างๆ จำนวน 3 วิธี และทำการวิเคราะห์ประสิทธิภาพเปรียบเทียบกัน พบว่า โมเดลพยากรณ์ที่สร้าง ขึ้นด้วยวิธี Artificial Neural Network ให้ค่าความถูกต้องในการพยากรณ์มากที่สุด มีค่าความถูกต้องสูงที่สุดที่ 82.43 %

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

This research has led the data mining techniques applied to compare methods of data mining to predict the graduation of students. Prince of Songkla University Trang to guide the students and student care. And help in the decision of the faculty staff and students. The researchers collected data into two parts: the personal information of students. And academic performance of students, Prince of Songkla University, Trang and then bring the two parts are compared to the data mining to predict the graduate students of all three methods is the classification with decision trees. Naive Bayes classification techniques and neural network modeling techniques. Using WEKA version is 3.6.10
, the researchers conducted experiments to study the models. The results of the study can predict Narin University graduate student. Campus Trang And the effect of using data mining techniques that models created to compare data mining methods to predict the graduation of students. This study, the researchers created a model predictive techniques to identify different classes of three ways to analyze performance and compare the predictive model created by Artificial Neural Network provides the most accurate predictions. The highest accuracy at 82.43%.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

This research applied data mining techniques applied in the comparison of the เหมืองข้อมูลเพื่อ prediction of graduation of students. Prince of Songkla University.And help in decision making of teachers, staff, and students. The reliability of data 2 parts. The personal information of students. And the grade of Prince of Songkla University, Trang campus.The methods of data mining 2 compared to predict the graduation of all students 3 ways. Classification decision tree classification with technique and Naive Bayes model neural network techniques using the program WEKA.3.6.10 tool
.The result of study models The study can predict the graduation of university students Songkhla narin Trang campus.This research the forecasting model with technical classification of class models. The 3 method, and analyzed the efficiency comparison. Found that the prediction model built up with how Artificial Neural Network.Accuracy as high as 82.43%
.