In the real-life there are many aca

In the real-life there are many academic situations, where relatively
small data sets are normal, at least from the HEIs point of
view. Therefore, the data which is collected on courses that students
take is a good example of such situation. Even if the course
is attended by a relatively large group of students the relevant data
is considered to be a small dataset.
Andonie (2010) even suggested that there is no universal optimal
solution to the problem of small datasets. So what possibilities
are available to the HEIs if they want to explore the success rate of
students in various courses using contemporary but widely available
data mining tools? Student’s data, available to HEIs is limited
and clearly fall into the category of small data set (Table 1). The
described approach in this study is very popular and well supported
by data mining tools.
The research goal is to focus

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในชีวิตจริง มีหลายทางวิชาการ ซึ่งค่อนข้างชุดข้อมูลขนาดเล็กเป็นปกติ น้อยจากจุด HEIsดู ดังนั้น ข้อมูลที่เก็บรวบรวมในหลักสูตรที่นักเรียนใช้เป็นตัวอย่างที่ดีของสถานการณ์ดังกล่าว แม้ว่าหลักสูตรเข้าร่วม โดยศึกษาข้อมูลที่เกี่ยวข้องค่อนข้างมากจะถือเป็นชุดข้อมูลขนาดเล็กAndonie (2010) ได้แนะนำว่า มีเป็นสากลไม่เหมาะสมแก้ไขปัญหาของ datasets ขนาดเล็ก ดังนั้นเพื่ออะไรมี HEIs หากพวกเขาต้องการสำรวจอัตราความสำเร็จของนักศึกษาในหลักสูตรต่าง ๆ ที่ใช้ร่วมสมัยแต่แพร่หลายเครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลหรือไม่ ข้อมูลของนักเรียน เพื่อ HEIs เป็นจำกัดและชัดเจนจัดอยู่ในประเภทของชุดข้อมูลขนาดเล็ก (ตาราง 1) ที่วิธีการอธิบายไว้ในการศึกษานี้จะนิยมมาก และได้รับการสนับสนุนอย่างดีโดยเครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลเป้าหมายการวิจัยคือการโฟกัส

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในชีวิตจริงมีสถานการณ์ทางวิชาการจำนวนมากที่ค่อนข้าง
ชุดข้อมูลขนาดเล็กเป็นปกติอย่างน้อยจากจุดที่เมลิสซ่าของ
มุมมอง ดังนั้นข้อมูลที่เก็บรวบรวมเกี่ยวกับหลักสูตรที่นักเรียน
ใช้เป็นตัวอย่างที่ดีของสถานการณ์ดังกล่าว แม้ว่าการเรียนการสอน
สามารถเข้าร่วมโดยกลุ่มที่ค่อนข้างใหญ่ของนักเรียนข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
จะถือเป็นชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็ก.
Andonie (2010) ชี้ให้เห็นว่าแม้ไม่มีที่ดีที่สุดสากล
วิธีการแก้ปัญหาที่เกิดจากชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็ก ดังนั้นสิ่งที่เป็นไปได้ที่
มีอยู่ให้กับเมลิสซ่าหากพวกเขาต้องการที่จะสำรวจอัตราความสำเร็จของ
นักเรียนในหลักสูตรต่าง ๆ ที่ใช้ในปัจจุบัน แต่สามารถใช้ได้อย่างกว้างขวาง
เครื่องมือการทำเหมืองข้อมูล? ข้อมูลของนักเรียน, เมลิสซ่าพร้อมที่จะถูก จำกัด
อย่างชัดเจนและตกอยู่ในประเภทของชุดข้อมูลขนาดเล็ก (ตารางที่ 1)
วิธีการที่อธิบายไว้ในการศึกษาครั้งนี้เป็นที่นิยมและได้รับการสนับสนุนอย่างดี
จากข้อมูลเครื่องมือเหมืองแร่.
เป้าหมายของการวิจัยคือการมุ่งเน้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในชีวิตจริงมีสถานการณ์วิชาการหลายอย่างที่ค่อนข้าง
ขนาดเล็กชุดข้อมูลเป็นปกติอย่างน้อยจากจุดลิฟท์ของ
มุมมอง ดังนั้น ข้อมูลที่ถูกเก็บรวบรวมในหลักสูตรที่นักศึกษา
เอาเป็นตัวอย่างที่ดีของสถานการณ์ดังกล่าว แม้ว่าหลักสูตร
ที่จัดขึ้นโดยกลุ่มที่ค่อนข้างใหญ่ของนักศึกษา
ข้อมูลถือว่าเป็นชุดข้อมูลขนาดเล็ก .
andonie ( 2010 ) ชี้ให้เห็นว่าแม้ไม่มีสากลที่ดีที่สุด
แก้ไขปัญหาของข้อมูลขนาดเล็ก ดังนั้น ความเป็นไปได้อะไร
พร้อมลิฟท์หากพวกเขาต้องการที่จะศึกษาอัตราความสำเร็จของนักศึกษาในหลักสูตรต่าง ๆที่ใช้

แต่ใช้ได้อย่างกว้างขวางในปัจจุบันเครื่องมือเหมืองแร่ข้อมูล ข้อมูลนักเรียน พร้อมลิฟท์จำกัด
อย่างชัดเจนและตกอยู่ในประเภทของชุดข้อมูลขนาดเล็ก ( ตารางที่ 1 )
อธิบายวิธีการในการศึกษานี้เป็นที่นิยมมากและได้รับการสนับสนุนโดยเครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลด้วย
.
เป้าหมายการวิจัยคือการมุ่งเน้น