หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ ปี พ.ศ. 2549
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2548
ประเภทโครงงาน
การศึกษาค้นคว้าอิสระ
ชื่อโครงงานภาษาไทย
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มราคาสินค้าเกษตรกรรมเพื่อการส่งออก
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Decision Support System for Price Analysis of Exported Agriculture Product
ผู้พัฒนา
47653530 พิณใจ ตันติสัมมารักษ์
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
ชัยยงค์ วงศ์ชัยสุวัฒน์
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
โครงงานการศึกษาค้นคว้าอิสระนี้ เป็นการศึกษาและวิเคราะห์รูปแบบของแนวโน้มราคาสินค้าเกษตรกรรมเพื่อการส่งออก เพื่อช่วยสนับสนุนการตัดสินใจให้กับผู้วิเคราะห์ฯในการกำหนดราคาขายสินค้าล่วงหน้า โดยนำเทคนิคดาต้าไมน์นิ่ง(Data Mining) มาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์แนวโน้มราคา ซึ่งจะศึกษาเฉพาะสินค้าที่เป็นรายการผักบางชนิดเท่านั้น ได้แก่ ถั่วแขก, ผักกาดหอม, ผักชีไทย, ต้นหอม และพริกขี้หนูแดง เพื่อให้การคาดการณ์แนวโน้มมีความแม่นยำสูง จึงได้มีการใช้เทคนิคของเดต้าไมน์นิ่ง (Data Mining) 2 เทคนิค คือ เทคนิคการจำแนกข้อมูล (Classification) และเทคนิคการทำนาย (Prediction) เพื่อทำการทดสอบว่า เทคนิคของเดต้าไมน์นิ่ง (Data Mining) เทคนิคใดจะสามารถทำให้ผลการคาดการณ์แนวโน้มราคาสินค้าในอนาคตมีความแม่นยำสูงสุด โดยผลที่ได้จากการวิเคราะห์จะถูกนำเสนอในรูปแบบของโปรแกรมประยุกต์ที่ผู้ใช้งานสามารถเลือกรายการผักที่สนใจได้ และสามารถวิเคราะห์แนวโน้มราคาสินค้าได้ 3 ช่วงเวลา คือ 7 วัน, 15 วัน และ 1 เดือน จากการทดสอบพบว่ามีค่าความถูกต้องมากกว่า 70 เปอร์เซ็นต์ ดังนั้นผลที่ได้จากการศึกษาค้นคว้าอิสระในครั้งนี้ คือ ระบบที่สามารถช่วยให้ผู้วิเคราะห์ใช้ในการประกอบการตัดสินใจในการกำหนดราคาขายสินค้าล่วงหน้า ซึ่งมีผลให้การทำงานมีความรวดเร็ว ถูกต้อง และแม่นยำมากยิ่งขึ้น
Abstract
This independent study is a study and analyze pattern of exported agriculture product price in the future. In order to support analyzer for making decisions, we apply data mining technique for efficiency analyze trend price in the future.
In this project, we apply to mine the data from few vegetable such as Thai French Bean, Thai Local Lettuce, Thai Chinese Parsley, Thai Spring Onion and Thai Red Chili Padi. Using Technique is Data Classification Technique and Prediction Technique for testing both technique is the best of analyze correct trend price.
Output of this project present in the application platform that can analyze trend for each vegetable.
From Mining, we using trend analysis for 7 days, 15 days and 1 month. After test and tune, a model has accuracy more than 70 percent.
The result of this independent study is system to decision support for user to predict correct price in the future.
คำสำคัญ (Keywords)
-
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
-
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
-
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
พิณใจ
ตันติสัมมารักษ์
(g47653530)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ March 1, 2006, 10 a.m. โดย
พิณใจ
ตันติสัมมารักษ์
(g47653530)
สถานะการอนุมัติ
อนุมัติแล้ว โดย
ชัยยงค์
วงศ์ชัยสุวัฒน์
(cww)
เมื่อ March 1, 2006, 10 a.m.