Please use this identifier to cite or link to this item: https://ir.stou.ac.th/handle/123456789/12883
Title: การวิเคราะห์เชิงทำนายการสมัครเรียนของนักศึกษาใหม่ด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงใหม่
Other Titles: Predictive analytics for new student application using data mining techniques in Faculty of Education of Chiang Mai Rajabhat University
Authors: ณัฐพร เห็นเจริญเลิศ
ปรัชญารัก เวียงสงค์, 2524-
มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. สำนักบัณฑิตศึกษา
วรัญญา ปุณณวัฒน์
Keywords: มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. สาขาวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี--วิทยานิพนธ์
มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. แขนงวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร--วิทยานิพนธ์
เหมืองข้อมูล
Issue Date: 2564
Publisher: มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช
Abstract: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อวิเคราะห์และคัดเลือกคุณลักษณะสำคัญที่สัมพันธ์กับการสมัครเรียนของนักศึกษาใหม่ คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงใหม่ 2) เพื่อสร้างแบบจำลองและประเมินประสิทธิภาพในการวิเคราะห์เชิงทำนายการสมัครเรียนของนักศึกษาใหม่ด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงใหม่ ข้อมูลการศึกษาประกอบด้วยข้อมูลพื้นฐานของผู้สมัครได้แก่ ปีที่สมัคร เพศ เกรดเฉลี่ยอาชีพบิดามารดา สาขาที่สมัครและข้อมูลอื่นที่เกี่ยวข้อง จำนวนทั้งหมด 17 คุณลักษณะมาหาค่าความสำคัญและคัดเลือกคุณลักษณะสำคัญด้วยวิธี Information Gain จากนั้นนำคุณลักษณะมาสร้างแบบจำลองด้วยเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ เทคนิคนาอีฟเบย์และเทคนิคป่าสุ่ม และลดจำนวนคุณลักษณะที่มีค่าความสำคัญน้อยลงให้คงเหลือจำนวนคุณลักษณะที่สำคัญและสัมพันธ์กับการสมัครมากที่สุด นำวัดประสิทธิภาพแบบจำลองทั้งหมดด้วยวิธี 5-fold Cross Validation วิธี 10-fold Cross Validation วิธี Split Validation (70:30) และวิธี Split Validation (80:20) เพื่อประเมินประสิทธิภาพแบบจำลองด้วยเทคนิคต่าง ๆ โดยใช้โปรแกรม RapidMiner ผลการวิจัยพบว่า 1) คุณลักษณะที่มีค่ามากที่สุด 5 คุณลักษณะคือ แผนการเรียนที่จบจากระดับมัธยม มีค่าน้ำหนักสูงสุดที่ 0.522 รองลงมากคือ เกรดเฉลี่ยมีค่าน้ำหนักที่ 0.290 เพศ มีค่าน้ำหนักที่ 0.207 อาชีพผู้ปกครองมีค่าน้ำหนักที่ 0.056 อาชีพมารดามีค่าน้ำหนักที่ 0.055 2) แบบจำลองด้วยเทคนิคป่าสุ่มมีความเหมาะสมมากที่สุด มีค่าความถูกต้องคิดเป็นร้อยละ 75.84 มีค่าความแม่นยำในการทำนายคิดเป็นร้อยละ 76.01 มีค่าความครบถ้วนคิดเป็นร้อยละ 75.71 และมีค่าความถ่วงดุลหรือค่าประสิทธิภาพโดยรวมคิดเป็นร้อยละ 75.85
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม. (เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร))--มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช, 2564
URI: https://ir.stou.ac.th/handle/123456789/12883
Appears in Collections:Science Tech - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
FULLTEXT.pdfเอกสารฉบับเต็ม14.46 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons