This research applied Data Mining t

This research applied Data Mining techniques to extract knowledge from student database of Prince of Songkla University, Trang Campus and to create academic performance prediction for freshmen in the first semester. This research is to be a guideline for planning and decision-making in student enrollment and education management. The data used in the work include student profiles and student grades. Three main approaches were used in this research including the Decision tree, Associated Rules, and Clustering by using WEKA v.3.6.10 as a tool. Finally, this research show that the result models obtain 80% of accuracy rate.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

งานวิจัยนี้ใช้เทคนิคการทำเหมืองแร่ข้อมูล เพื่อดึงความรู้จากฐานข้อมูลนักศึกษาของมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตตรัง และสร้างผลการศึกษาการคาดเดาสำหรับเฟรชเมนในภาคแรก งานวิจัยนี้จะเป็นแนวทางการวางแผนและตัดสินใจในการจัดการศึกษาและลงทะเบียนนักศึกษา ข้อมูลที่ใช้ในการทำงานรวมประวัตินักเรียนและนักเรียนเกรด สามแนวทางหลักที่ใช้ในงานวิจัยนี้รวมทั้งต้นไม้ตัดสินใจ กฎที่เกี่ยวข้อง และ Clustering โดยใช้ WEKA v.3.6.10 เป็นเครื่องมือ ในที่สุด งานวิจัยนี้แสดงว่า รูปแบบผลลัพธ์ที่ได้รับ 80% ของอัตราความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิจัยครั้งนี้ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อดึงความรู้จากฐานข้อมูลนักศึกษามหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์วิทยาเขตตรังและเพื่อสร้างการคาดการณ์ผลการดำเนินงานทางวิชาการสำหรับนักศึกษาในภาคการศึกษาแรก การวิจัยครั้งนี้คือเพื่อเป็นแนวทางในการวางแผนและการตัดสินใจในการลงทะเบียนเรียนและการจัดการการศึกษา ข้อมูลที่ใช้ในการทำงานรวมถึงประวัติของนักเรียนและนักเรียนเกรด สามวิธีหลักที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้รวมทั้งต้นไม้ตัดสินใจระเบียบที่เกี่ยวข้องและการจัดกลุ่มโดยใช้ v.3.6.10 WEKA เป็นเครื่องมือ ในที่สุดงานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองผลได้รับ 80% ของอัตราความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานวิจัยนี้ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลเพื่อสกัดความรู้จากฐานข้อมูลนักศึกษาของมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตตรัง และสร้างผลงานเพื่อทำนายนักศึกษาในเทอมแรก งานวิจัยนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้เป็นแนวทางในการวางแผนและตัดสินใจในการลงทะเบียนนักศึกษา และการจัดการศึกษาข้อมูลที่ใช้ในการทำงานรวมถึงโปรไฟล์ของนักเรียนและนักเรียนเกรด . สามวิธีหลักที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ ได้แก่ ต้นไม้ กฎการตัดสินใจเกี่ยวข้องและการจัดกลุ่มโดยใช้ Weka v.3.6.10 เป็นเครื่องมือ สุดท้าย งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าผลรุ่นให้ได้ 80% ของอัตราความถูกต้อง