เทคโนโลยีสารสนเทศได้รับการพัฒนาอย่า

เทคโนโลยีสารสนเทศได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วเพื่อเพิ่มความสะดวกสบายให้แก่ผู้ใช้งาน ทั้งด้านการสื่อสาร ด้านการศึกษา หรือด้านความบันเทิง ระบบโลจิสติกส์ก็ได้รับประโยชน์จากการใช้เทคโนโลยีที่ได้รับการพัฒนา ระบบหน้าร้าน (Front Store) ซึ่งทำหน้าที่เชื่อมต่อร้านค้าปลีกเข้ากับระบบส่วนกลางเพื่อใช้ในการจัดการสินค้าคงคลัง บัญชี และอื่นๆ โดยที่มีระบบรหัสแท่งเป็นตัวช่วยในการเก็บข้อมูล ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มีประโยชน์ไม่เฉพาะสำหรับการบริหารงานเท่านั้น แต่ยังสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปต่อยอดเพื่อเพิ่มยอดขาย หรือปรับปรุงการพยากรณ์ความต้องการสินค้าให้มีความแม่นยำมากขึ้น ข้อมูลที่ถูกรวบรวมเหล่านี้สามารถนำมาหาความสัมพันธ์หรือความรู้ในฐานข้อมูลด้วยวิธี “การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) ซึ่งจะมีประโยชน์ในการจัดการและมีส่วนช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถตัดสินใจวางแผนงานต่างๆ ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการหาความสัมพันธ์ของรูปแบบข้อมูลและนำความรู้ที่ได้จากข้อมูลมาใช้ประโยชน์ การทำเหมืองข้อมูลอาศัยวิธีการจากปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ในการค้นหารูปแบบหรือพฤติกรรมจากกลุ่มของข้อมูล โดยแบ่งออกเป็นการหากฎความสัมพันธ์ (Association Rule) การจำแนกข้อมูล (Data Classification) การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data Clustering) และ จินตทัศน์ (Visualization) การทำเหมืองข้อมูลได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย ปัจจุบันได้มีนำระบบเหมืองข้อมูลเป็นโปรแกรม Add-Ins ในโปรแกรมกระดาษคำนวณ (Spreadsheet, i.e. Excel)
การทำเหมืองข้อมูลเริ่มถูกนำไปประยุกต์ในด้านโลจิสติกส์ อาทิเช่น
1) การจัดการคลังสินค้าซึ่งสินค้ากลุ่มสินค้าสองหรือสามกลุ่มอาจจะไม่มีนัยยะทางสถิติต่อกันเลย แต่หลายครั้งที่สินค้าทั้งสองกลุ่มนี้ถูกเรียกจากคลังสินค้าพร้อมกัน ระบบเหมืองข้อมูลจะใช้วิธีการหากฎความสัมพันธ์ และให้ผู้รับผิดชอบคลังสินค้านำกฎเหล่านี้ไปปรับตำแหน่งการเก็บสินค้าเพื่อให้การเดินทางไปหยิบสินค้าจากที่เก็บใช้ระยะเวลาเดินทาง และการหาสินค้าน้อยลง อีกตัวอย่างหนึ่งคือ การจัดชั้นวางสินค้าในร้านค้าปลีกแบบซุปเปอร์มาร์เก็ต สินค้าบางประเภทไม่น่าจะเข้าคู่กันได้เช่น ผ้าอ้อมกับเบียร์จะถูกจัดวางไว้ในตำแหน่งที่ใกล้กัน เนื่องจากการทำเหมืองข้อมูลพบว่าคนที่ซื้อผ้าอ้อมส่วนใหญ่จะทำการซื้อเบียร์ด้วย (เหตุผลเพราะว่าพ่อบ้านถูกแม่บ้านใช้ให้ไปซื้อผ้าอ้อมและพ่อบ้านก็จะทำการซื้อเบียร์ติดกลับมาด้วย)
2) การเพิ่มประสิทธิภาพการพยากรณ์ความต้องการของลูกค้าโดยจะเป็นการหาลักษณะแนวโน้มความต้องการสินค้าของผู้บริโภคที่มีข้อจำกัดในการคำนวณด้วยวิธีทางสถิติ
3) การวิเคราะห์ความสามารถของผู้จัดส่งวัตถุดิบ (Supplier) โดยอาศัยข้อมูลอาทิเช่น ด้านราคา ด้านระยะเวลาการส่งมอบ ด้านคุณภาพของวัตถุดิบ ผู้จัดซื้อสามารถใช้วิธีการแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data Clutering) ในการแบ่งกลุ่มของผู้จัดส่งวัตถุดิบ
วิธีการทำเหมืองข้อมูลยังได้ถูกนำไปใช้ประโยชน์ในอีกหลายด้าน ยกตัวอย่างเช่น ธนาคารสามารถใช้วิธีการจำแนกข้อมูล (Data Classification) ในการวิเคราะห์ว่า กลุ่มคนประเภทใดที่มีความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้เพื่อช่วยในการพิจารณาให้สินเชื่อ การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (Customer Relationship Management) เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ว่า ลูกค้าลักษณะใดมีแนวโน้มจะตอบรับการประชาสัมพันธ์ผ่านจดหมายหรือใบปลิว แทนที่จะส่งใบปลิวออกไปเป็นจำนวนมาก อีกทั้งยังใช้ในการแบ่งกลุ่มลูกค้าตามความต้องการในการใช้ผลิตภัณฑ์ การทำเหมืองข้อมูลคงจะเริ่มเข้ามาแพร่หลายในบ้านเราในเวลาอีกไม่นานนัก ดังนั้นการทำความเข้าใจและการเลือกใช้วิธีต่างๆของเหมืองข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญในการเลือกใช้ซอฟแวร์การทำเหมืองข้อมูลเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อทั้งเงินที่ลงทุนและผลตอบแทนที่จะได้รับ.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Information technology has been developed rapidly to increase as both communication entertainment education. The logistics, they benefit from the technology that has been developed. Shop system (Store Front), which serves to connect retailers with a centralized system to manage inventory. Accounting and other systems bar code is in the data store. That this information is useful not only for administration purposes only. But these data can also be beneficial to increase sales or improve the prediction of demand, with more accuracy. These data can be collected for or knowledge of database approach. "Data mining (Data Mining), which can be useful to manage and contribute to a practitioner can decide to plan more effectively.Data mining is the process of finding a relationship and bring knowledge from data use. Data mining relies on methods from artificial intelligence (Artificial Intelligence) to search for patterns or behavior by a group of data. By looking into the relationship (Association Rule) rules for the classification data (Data Classification) groups information (Data Clustering), and speculative (Visualization), tv, data mining has been popular. The current system has led to mine data as Add-Ins in spreadsheet programs (i.e., Excel Spreadsheet).Data mining is applied in logistics.1) การจัดการคลังสินค้าซึ่งสินค้ากลุ่มสินค้าสองหรือสามกลุ่มอาจจะไม่มีนัยยะทางสถิติต่อกันเลย แต่หลายครั้งที่สินค้าทั้งสองกลุ่มนี้ถูกเรียกจากคลังสินค้าพร้อมกัน ระบบเหมืองข้อมูลจะใช้วิธีการหากฎความสัมพันธ์ และให้ผู้รับผิดชอบคลังสินค้านำกฎเหล่านี้ไปปรับตำแหน่งการเก็บสินค้าเพื่อให้การเดินทางไปหยิบสินค้าจากที่เก็บใช้ระยะเวลาเดินทาง และการหาสินค้าน้อยลง อีกตัวอย่างหนึ่งคือ การจัดชั้นวางสินค้าในร้านค้าปลีกแบบซุปเปอร์มาร์เก็ต สินค้าบางประเภทไม่น่าจะเข้าคู่กันได้เช่น ผ้าอ้อมกับเบียร์จะถูกจัดวางไว้ในตำแหน่งที่ใกล้กัน เนื่องจากการทำเหมืองข้อมูลพบว่าคนที่ซื้อผ้าอ้อมส่วนใหญ่จะทำการซื้อเบียร์ด้วย (เหตุผลเพราะว่าพ่อบ้านถูกแม่บ้านใช้ให้ไปซื้อผ้าอ้อมและพ่อบ้านก็จะทำการซื้อเบียร์ติดกลับมาด้วย)2) การเพิ่มประสิทธิภาพการพยากรณ์ความต้องการของลูกค้าโดยจะเป็นการหาลักษณะแนวโน้มความต้องการสินค้าของผู้บริโภคที่มีข้อจำกัดในการคำนวณด้วยวิธีทางสถิติ3) การวิเคราะห์ความสามารถของผู้จัดส่งวัตถุดิบ (Supplier) โดยอาศัยข้อมูลอาทิเช่น ด้านราคา ด้านระยะเวลาการส่งมอบ ด้านคุณภาพของวัตถุดิบ ผู้จัดซื้อสามารถใช้วิธีการแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data Clutering) ในการแบ่งกลุ่มของผู้จัดส่งวัตถุดิบวิธีการทำเหมืองข้อมูลยังได้ถูกนำไปใช้ประโยชน์ในอีกหลายด้าน ยกตัวอย่างเช่น ธนาคารสามารถใช้วิธีการจำแนกข้อมูล (Data Classification) ในการวิเคราะห์ว่า กลุ่มคนประเภทใดที่มีความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้เพื่อช่วยในการพิจารณาให้สินเชื่อ การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (Customer Relationship Management) เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ว่า ลูกค้าลักษณะใดมีแนวโน้มจะตอบรับการประชาสัมพันธ์ผ่านจดหมายหรือใบปลิว แทนที่จะส่งใบปลิวออกไปเป็นจำนวนมาก อีกทั้งยังใช้ในการแบ่งกลุ่มลูกค้าตามความต้องการในการใช้ผลิตภัณฑ์ การทำเหมืองข้อมูลคงจะเริ่มเข้ามาแพร่หลายในบ้านเราในเวลาอีกไม่นานนัก ดังนั้นการทำความเข้าใจและการเลือกใช้วิธีต่างๆของเหมืองข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญในการเลือกใช้ซอฟแวร์การทำเหมืองข้อมูลเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อทั้งเงินที่ลงทุนและผลตอบแทนที่จะได้รับ.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Information technology has achieved rapid development in order to increase the comfort for the user. All communication, education or entertainment. Logistics system can benefit from the use of technology that has been developed.(Front Store) which serves connecting retailers with central system for use in inventory management, accounting, etc. by the bar code system is to collect the data.But also can use this information to the sales to increase sales. Or improve forecasting product needs to be more accurate. The information is collected, these can be used to correlate with or knowledge of the database method.(Data Mining), which will be helpful in the management and contribute to the operator can decide how various work, more efficient
.Data mining is the process of finding the relationship of the data format and the knowledge from the มูลม use. Data mining based on the method of artificial intelligence (Artificial Intelligence).Divided into finding association rules (Association Rule) classification (Data Classification) classification (Data Clustering). And visualization (Visualization). Data mining has been widely popular.Add-Ins in spreadsheet programs, (SpreadsheetI.e. Excel)
data mining began to be applied in the logistics, such as
.1) warehouse management the product group, two or three groups may not have statistical significance ต่อกันเลย. But many times the two product this group was called from the warehouse at the same time. Data mining is used to find the association rules.And finding the product less, is another example. The shelves in a supermarket retailer Some products are unlikely to match types such as A diaper and beer will be placed in the position near each other.(reason because Butler was used to buy diapers Butler and maid is to buy beer back on me)
.2) to enhance forecasting customer needs by will find the trend to consumer with limitations in computing statistical
.3) analysis of the ability of shipping raw materials (Supplier) data such as the price, ด้านระยะเวลา delivery, the quality of raw materials. The purchasing can use method classification (Data Clutering).Method of data mining are also useful in many aspects, for example, the bank can use data classification methods (Data Classification). In the analysis.