This study introduced the data mini

This study introduced the data mining approach to modeling
drop out feature and some implementation of this approach
The key to gaining a competitive advantage in the
educational industry is found in recognizing that student
databases, if properly managed, analyzed and exploited, are
unique, valuable assets. Data mining uses predictive
modeling, database segmentation, market basket analysis
and combinations to more quickly answer questions with
greater accuracy. New strategies can be developed and
implemented enabling the educational institutions to
transform a wealth of information into a wealth of
predictability, stability and profits.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาครั้งนี้ได้แนะนำวิธีการทำเหมืองข้อมูลเพื่อการสร้างแบบจำลองแบบเลื่อนสอบคุณสมบัติและการดำเนินการบางส่วนของวิธีการนี้กุญแจสำคัญในการดึงดูดความได้เปรียบในการแข่งขันในการอุตสาหกรรมการศึกษาที่พบในการรับรู้ว่านักเรียนฐานข้อมูลหากมีการจัดการอย่างถูกต้องวิเคราะห์และใช้ประโยชน์เป็นที่ไม่ซ้ำกันทรัพย์สินที่มีค่า. การทำเหมืองข้อมูลที่ใช้ทำนายการสร้างแบบจำลองฐานข้อมูลการแบ่งส่วนตลาดการวิเคราะห์ตะกร้าและการรวมกันให้มากขึ้นได้อย่างรวดเร็วตอบคำถามที่มีความแม่นยำมากขึ้น กลยุทธ์ใหม่ที่สามารถพัฒนาและซึ่งสร้างช่วยให้สถาบันการศึกษาที่จะเปลี่ยนความมั่งคั่งของข้อมูลในความมั่งคั่งของการคาดการณ์ความมั่นคงและผลกำไร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษานี้ใช้ข้อมูลเหมืองแร่แนวทางการสร้างแบบจำลอง
ออกจากคุณลักษณะและบางส่วนใช้วิธีการนี้
กุญแจสู่ความได้เปรียบเชิงแข่งขันในอุตสาหกรรมการศึกษาพบ

ฐานข้อมูลนักเรียนตระหนักว่าหากจัดการอย่างถูกต้อง วิเคราะห์และใช้ประโยชน์ ,
ทรัพย์สินที่มีค่าเฉพาะ การทำเหมืองข้อมูลฐานข้อมูลการใช้โมเดลทำนาย

, , การวิเคราะห์ตลาดกระเช้าและการรวมกันเพื่ออย่างรวดเร็วตอบคำถามด้วย
ความถูกต้องมากขึ้น กลยุทธ์ใหม่สามารถพัฒนาและดำเนินการให้สถานศึกษาให้

แปลงความมั่งคั่งของข้อมูลในความมั่งคั่งของ
ทำนายความมั่นคงและผลกำไร