By using some preprocessing techniq

By using some preprocessing techniques, such as
visualization, we can get some primary useful
knowledge. For example, using Knim, which is an open
source data mining system from university of Konstanz,
Germany, we visualized students' data [6]. From this
visualization some useful knowledge has been drawn
about the attributes before applying data mining
methods. By using histogram of the data as in graph
(figure 4.1), we discovered that attendance, students'
GPAs, and lab grades has a positive relationship with
the final grade. However, e-learning facilities such as erecourses
used by student, exercises and assignment
hardly affected the final grade of student.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยบางประมวลผลเบื้องต้นเทคนิค เช่นแสดงภาพประกอบเพลง เราจะได้รับบางหลักประโยชน์ความรู้ ตัวอย่าง ใช้ Knim ซึ่งเป็นที่เปิดหรือไม่ระบบการทำเหมืองข้อมูลต้นทางจากมหาวิทยาลัย Konstanzเยอรมนี เรา visualized ข้อมูลนักเรียน [6] จากนี้บางความรู้ที่มีประโยชน์การออกแสดงภาพประกอบเพลงเกี่ยวกับแอตทริบิวต์ก่อนที่จะใช้การทำเหมืองข้อมูลวิธี โดยใช้ฮิสโตแกรมของข้อมูลในกราฟ(รูปที่ 4.1), เราค้นพบว่าเข้า นักเรียนของอื่น GPAs และระดับปฏิบัติมีความสัมพันธ์ในเชิงบวกกับเกรดสุดท้าย อย่างไรก็ตาม การศึกษาอำนวย erecoursesนักเรียน แบบฝึกหัด และกำหนดแทบไม่ได้รับผลคะแนนของนักเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยใช้เทคนิคการประมวลผลเบื้องต้นเช่น
การสร้างภาพเราจะได้รับประโยชน์หลักบาง
ความรู้ ตัวอย่างเช่นการใช้ Knim ซึ่งเป็นเปิด
แหล่งที่มาของระบบการทำเหมืองข้อมูลจากมหาวิทยาลัย Konstanz,
เยอรมนีเรามองเห็นข้อมูลของนักเรียน [6] จากนี้
การมองเห็นบางความรู้ที่มีประโยชน์ได้รับการวาด
เกี่ยวกับคุณลักษณะก่อนที่จะใช้การทำเหมืองข้อมูล
วิธีการ โดยการใช้ histogram ของข้อมูลเป็นในกราฟ
(รูป 4.1) เราพบว่าการเข้าร่วมของนักเรียน
ผลการเรียนและเกรดห้องปฏิบัติการมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับ
คะแนนสุดท้าย อย่างไรก็ตามสิ่งอำนวยความสะดวก e-learning เช่น erecourses
ใช้โดยนักเรียน, การออกกำลังกายและการโอน
แทบจะไม่ได้รับผลกระทบคะแนนสุดท้ายของนักเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยการใช้เทคนิคบางอย่างที่ติดกัน เช่น
ภาพ เราสามารถเอาหลักประโยชน์
ความรู้ ตัวอย่างการใช้ knim ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลเปิด
ระบบการทำเหมืองข้อมูลจากมหาวิทยาลัย Konstanz
, เยอรมัน เรารับข้อมูลนักเรียน [ 6 ] จากภาพนี้

บางความรู้ที่เป็นประโยชน์ได้มา เกี่ยวกับคุณลักษณะก่อนที่จะใช้วิธีทำเหมือง
ข้อมูลโดยใช้ความถี่ของข้อมูลในกราฟ
( รูปที่ 7 ) พบว่ามีนักเรียนเข้า '
, และเกรด Lab มีความสัมพันธ์ทางบวกกับ
เกรดขั้นสุดท้าย อย่างไรก็ตาม ระบบเครื่อง เช่น erecourses
ใช้โดยนักเรียน แบบฝึกหัด และการบ้าน
แทบไม่มีผลต่อเกรดสุดท้ายของนักเรียน