หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ ปี พ.ศ. 2558
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2557
ประเภทโครงงาน
การศึกษาค้นคว้าอิสระ
ชื่อโครงงานภาษาไทย
ระบบสนับสนุนการวิเคราะห์สมาชิก กรณีศึกษา สหกรณ์ออมทรัพย์นาวิกโยธิน จำกัด
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Support system for analysis of member characteristics
Case study of Marine Corps Savings And Credit Cooperative.,Limited.
ผู้พัฒนา
5614550798 พงศ์พิชา ชำนาญคิด
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
กฤษณะ ไวยมัย
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
ศิริพร อ่องรุ่งเรือง
บทคัดย่อ
สหกรณ์ออมทรัพย์นาวิกโยธิน เป็นธุรกิจให้บริการสินเชื่อเงินกู้ของสมาชิก ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับสมาชิกจำนวนมาก เช่น ข้อมูลเงินฝาก, เงินกู้ และหุ้น แต่ทางสหกรณ์นั้นไม่มีการนำข้อมูลสมาชิกที่จัดเก็บมาวิเคราะห์เพื่อให้เกิดประโยชน์ หากมีการนำข้อมูลมาประมวลผลและวิเคราะห์ในกระบวนการอนุมัติสินเชื่อด้วยเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล จะช่วยส่งเสริมการสนับสนุนการตัดสินใจที่เหมาะสมสำหรับผู้อนุมัติสินเชื่อ ดังนั้นผู้วิจัยจึงมีแนวคิดในการนำระบบสารสนเทศมาประยุกต์ใช้ในการออกแบบและพัฒนาระบบสนับสนุนการการวิเคราะห์สมาชิก
ทางผู้วิจัยนำเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลมาประยุกต์ใช้กับกระบวนการอนุมัติสินเชื่อ โดยมีวัตถุประสงค์ออกแบบและพัฒนาระบบสนับสนุนการวิเคราะห์สมาชิก สำหรับการอนุมัติสินเชื่อ ในการพัฒนาระบบจะสร้างโมเดลโดยใช้เทคนิคการจำแนกข้อมูล Data Classification ในรูปแบบ Decision Tree โดยมีขั้นตอนการพัฒนาได้แก่ Data preparation ,Data Transformation และ Modeling จะได้ผลลัพธ์เป็น Model ที่มีความแม่นยำ นำไปทดสอบกับข้อมูลจริงโดยมีระดับความแม่นยำเกิน 70.0%
จากนั้นจึงพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support System) ผ่าน Web Application เพื่อประกอบการพิจารณาอนุมัติสินเชื่อและพยากรณ์ลูกค้ารายใหม่ ซึ่งคาดว่าน่าจะช่วยลดปัญหาหนี้เสียเนื่องจากระบบสมารถวิเคราะห์การชำระหนี้ของลูกค้าได้ ส่งผลให้การทำงานบรรลุเป้าหมายขององค์กร
Abstract
Marine Crops Savings and Credit Cooperative provides loan for their members. Various data types related to customer members are stored such as deposit, load and stock data.
Processing and analyzing those data should be very beneficial to support the loan approval process. Objective of this independent study is to design and develop a member analysis support system for loan approval. A model for predicting loan approval is constructed using Decision Tree data mining technique. The knowledge discovery process composed of data preparation, data transformation, data modeling, model verification and deployment is applied. Tested on real-world dataset, 70.0% of precision is obtained. Then, a decision-support web application is developed for loan approval of new customers is implemented.
คำสำคัญ (Keywords)
Data mining
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
-
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
-
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
พงศ์พิชา
ชำนาญคิด
(g5614550798)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ June 9, 2015, 1:16 p.m. โดย
พงศ์พิชา
ชำนาญคิด
(g5614550798)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ