In this study, a decision support s

In this study, a decision support system (DSS) for usability assessment and design of web-based information systems (WIS) is proposed. It employs three machine learning methods (support vector machines, neural networks, and decision trees) and a statistical technique (multiple linear regression) to reveal the underlying relationships between the overall WIS usability and its determinative factors. A sensitivity analysis on the predictive models is performed and a new metric, criticality index, is devised to identify the importance ranking of the determinative factors. Checklist items with the highest and the lowest contribution to the usability performance of the WIS are specified by means of the criticality index. The most important usability problems for the WIS are determined with the help of a pseudo-Pareto analysis. A case study through a student information system at Fatih University is carried out to validate the proposed DSS. The proposed DSS can be used to decide which usability problems to focus on so as to improve the usability and quality of WIS.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการศึกษานี้ มีเสนอระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (DSS) สำหรับการประเมินการใช้งานและออกแบบระบบข้อมูล (WIS) มันใช้วิธีเรียนรู้เครื่องสาม (สนับสนุนเครื่องแบบเวกเตอร์ เครือข่ายประสาท และต้นไม้ตัดสินใจ) และเทคนิคทางสถิติ (หลายถดถอยเชิงเส้น) เพื่อเปิดเผยความสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างใช้งาน WIS โดยรวมและปัจจัยของ determinative ดำเนินการวิเคราะห์ความไวในรูปแบบงาน และการวัดใหม่ ประการที่สามคือดัชนี เป็นชิ้นเพื่อระบุการจัดอันดับความสำคัญของปัจจัย determinative รายการตรวจสอบกับสูงสุดและสัดส่วนที่ต่ำสุดเพื่อประสิทธิภาพการใช้งานของ WIS ที่ระบุ โดยดัชนีประการที่สามคือ มีกำหนดปัญหาใช้งานสำคัญที่สุด WIS ช่วยวิเคราะห์หลอก Pareto กรณีศึกษาผ่านระบบข้อมูลนักเรียนที่เฟธมหาวิทยาลัยจะดำเนินการตรวจสอบ DSS เสนอ DSS จะนำเสนอสามารถใช้การตัดสินใจปัญหาที่ใช้การโฟกัสเพื่อปรับปรุงการใช้งานและคุณภาพของ WIS.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการศึกษานี้ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (DSS) สำหรับการประเมินการใช้งานและการออกแบบของระบบสารสนเทศบนเว็บ (รู้) จะเสนอ มันมีพนักงานสามวิธีการเรียนรู้เครื่อง (สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์เครือข่ายประสาทและต้นไม้ตัดสินใจ) และเทคนิคทางสถิติ (หลายถดถอยเชิงเส้น) ที่จะเปิดเผยความสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างการใช้งานโดยรวมรู้และปัจจัยที่กำหนดของ การวิเคราะห์ความไวในรูปแบบการพยากรณ์ที่มีการดำเนินการและใหม่ตัวชี้วัดดัชนีความสำคัญคือการวางแผนในการระบุการจัดอันดับความสำคัญของปัจจัยที่กำหนด รายการตรวจสอบที่มีส่วนร่วมสูงสุดและต่ำสุดเพื่อประสิทธิภาพการใช้งานของรู้ที่ระบุไว้โดยดัชนีวิกฤต ปัญหาการใช้งานที่สำคัญที่สุดสำหรับรู้จะถูกกำหนดด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์หลอก Pareto กรณีศึกษาผ่านระบบข้อมูลนักเรียนที่ Fatih มหาวิทยาลัยจะดำเนินการในการตรวจสอบ DSS เสนอ เสนอ DSS สามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจที่ปัญหาการใช้งานที่จะมุ่งเน้นเพื่อที่จะปรับปรุงการใช้งานและคุณภาพของการรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการศึกษานี้ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจในการประเมินการใช้งานและออกแบบระบบสารสนเทศบนเว็บ ( WIS ) เสนอ มันใช้ 3 เครื่อง วิธีเรียน ( สนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักร , ระบบเครือข่าย ,และต้นไม้การตัดสินใจ ) และเทคนิคทางสถิติ ( การถดถอยเชิงเส้นพหุ ) เปิดเผยถึงความสัมพันธ์ระหว่างปีเตอร์และโดยรวมการใช้งานของตัวกำหนดปัจจัย การวิเคราะห์ความไวในตัวแบบทำนายจะดําเนินการและเป็นระบบใหม่ ดัชนี คือ การวางแผนเพื่อระบุลำดับความสำคัญของปัจจัยตัวกำหนด .รายการตรวจสอบรายการที่มีมากที่สุดและถูกที่สุดเพื่อสนับสนุนสมรรถนะการใช้งานของ WIS จะถูกระบุโดยใช้ดัชนีความวิกฤต . ที่สำคัญปัญหาการใช้งานสำหรับ WIS ถูกกำหนดด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์แบบพาเรโตหลอก ศึกษาเฉพาะกรณีนักเรียนที่ผ่านระบบการตรวจสอบคือ ฟาติมหาวิทยาลัยเสนอระบบสนับสนุนการตัดสินใจเสนอระบบสนับสนุนการตัดสินใจสามารถใช้ตัดสินใจที่จะมุ่งเน้นที่การใช้งานปัญหาเพื่อปรับปรุงการใช้งานและคุณภาพของสิงคโปร์ .