หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ ปี พ.ศ. 2549
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2548
ประเภทโครงงาน
การศึกษาค้นคว้าอิสระ
ชื่อโครงงานภาษาไทย
ต้นแบบระบบสนับสนุนการตัดสินใจเพื่อการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Decision Support System Prototype for Customer Behavior Analysis
ผู้พัฒนา
47653860 โสภิต ศิลปเจริญ
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
กฤษณะ ไวยมัย
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
ในการศึกษาค้นคว้าอิสระด้วยตนเองนี้ เป็นการศึกษาค้นคว้าและพัฒนาต้นแบบระบบสนับสนุนการตัดสินใจเพื่อการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค ประการแรกซึ่งเป็นการนำข้อมูลการขายสินค้าของซุปเปอร์มาร์เก็ตแห่งหนึ่งที่เกิดขึ้นในแต่ละวันมาเก็บรวบรวมและสร้างเป็นคลังข้อมูล (Data Warehouse) เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย โดยข้อมูลการขายนี้ประกอบด้วย วันเวลา จำนวนสินค้า ราคาต่อหน่วย เป็นต้น โดยนำข้อมูลเหล่านี้ไปจัดเก็บโดยจำแนกตามมิติของเวลา มิติของกลุ่มสินค้าหรือประเภทสินค้า เป็นต้น ประการที่สองนำข้อมูลการขายที่มีไปสร้างเหมืองข้อมูลที่ช่วยในการส่งเสริมการขายแบบอัตโนมัติ ซึ่งใช้วิธีการที่เรียกว่า Association Analysis ซึ่งนิยมใช้ในการวิเคราะห์ Market Basket Analysis ซึ่งเป็นการวิเคราะห์หาพฤติกรรมการซื้อสินค้า เพื่อที่จะทำให้ทราบถึงความนิยมในการซื้อสินค้าของผู้บริโภค โดยผลลัพธ์ที่ได้นั้นจะทำให้ทราบถึงความสัมพันธ์ในการซื้อสินค้าของผู้บริโภค และสามารถนำผลลัพธ์ที่ได้ไปช่วยในการจัดทำรายการส่งเสริมการขาย ได้แก่ การจัดทำแพ็คเกจสินค้า การจัดทำโปรโมชั่นต่างๆ ทั้งยังรวมไปถึงการจัดวางสินค้าเพื่อให้เกิดความสะดวกและรวดเร็วแก่ผู้บริโภคในการเลือกซื้อสินค้าต่างๆ อีกด้วย โดยมุ่งหวังว่าระบบสารสนเทศที่พัฒนาขึ้นนี้จะอำนวยความสะดวกในการใช้งานให้แก่ผู้บริหารและเจ้าหน้าที่ระดับปฏิบัติงานสามารถดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดและก่อเกิดประโยชน์แก่ธุรกิจสูงสุด
Abstract
The objective of this independent study is to design and develop a decision support system prototype for customer behavior analysis. The developed system is composed of two principal components which are sale analysis data warehouse and market basket analysis. In the first component, daily sale data are extracted, transformed and loaded into a data warehouse. Date, time and product are chosen for the dimensions and sale quantity and sale unit are measures. In the second component, a well-known data mining technique which is association rule mining has been applied for analysis of customer behavior. Associations between bought products are used for assisting in sale promotion planning and product placement. Usage of the developed system will support both executive users and operational users for decision making.
คำสำคัญ (Keywords)
-
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
-
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
-
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
โสภิต
ศิลปเจริญ
(g47653860)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ March 1, 2006, 10 a.m. โดย
โสภิต
ศิลปเจริญ
(g47653860)
สถานะการอนุมัติ
อนุมัติแล้ว โดย
กฤษณะ
ไวยมัย
(fengknw)
เมื่อ March 1, 2006, 10 a.m.