Please use this identifier to cite or link to this item: http://ir.mju.ac.th/dspace/handle/123456789/1351
Title: การสร้างแบบจำลองการแบ่งกลุ่มลักษณะลูกค้าที่ใช้บริการที่พักแบบการท่องเที่ยวเชิงนิเวศ ในประเทศไทย ด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล
Other Titles: Consumer characteristic Modeling in Ecotourism Accommodations in Thailand by Using Data Mining
Authors: ณัฐดนัย, เขียววาท
Keywords: ท่องเที่ยวเชิงนิเวศ
เทคนิคเหมืองข้อมูล
Online Review
Issue Date: 2018
Publisher: Chiangmai: Maejo University
Abstract: งานวิจัยในครั้งนี้ได้พัฒนาแบบจำลองข้อมูลลักษณะกลุ่มลูกค้าที่ใช้บริการที่พักแบบท่องเที่ยว เชิงนิเวศในประเทศไทยโดยเทคนิคเหมืองข้อมูล เทคนิคที่ทำการสร้างแบบจำลองข้อมูลเลือกใช้การ วิเคราะห์ข้อมูลแบบต้นไม้ตัดสินใจและการจัดกลุ่ม K-Mean เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ของข้อมูลและจำแนกกลุ่มของผู้ที่ใช้บริการที่พักเชิงนิเวศในประเทศไทย เมื่อการสำรวจข้อมูลจาก ผู้ใช้บริการที่พักเชิงนิเวศกระจายทุกภูมิภาคของประเทศไทยโดยมีการออกแบบสำรวจเพื่อจัดเก็บตัว แปรหลายด้านทั้งข้อมูลพื้นฐานของบุคคล ด้านระบบ Online Review ข้อมูลแหล่งที่พัก ด้านการ ประเมินระบบในแง่ต่างๆ ประกอบไปด้วย ประโยชน์ของการใช้งานระบบ Online Review ความง่ายใน การใช้งานระบบ Online Review ความเป็นส่วนตัวในการใช้งานระบบ Online Review สถานะทาง สังคมที่มีต่อการใช้งานระบบ Online Review ความเชื่อมั่นในการใช้งานระบบ Online Review ความปลอดภัยของระบบในการใช้งานระบบ Online Review ความเต็มใจที่จะใช้งานระบบ Online Review ความพึงพอใจในการใช้งานระบบ Online Review โดยการสำรวจข้อมูลเป็นการสำรวจข้อมูลบนระบบ ออนไลน์ ประเด็นคือการวิเคราะห์ข้อมูลของกลุ่มลูกค้าที่ใช้บริการที่พักแบบท่องเที่ยวเชิงนิเวศต่อการ ใช้งานระบบ Online Review จากต้นแบบกลุ่มลูกค้าที่ใช้บริการที่พักแบบท่องเที่ยวเชิงนิเวศโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลแบบ ต้นไม้การตัดสินใจจะได้ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกที่พักผ่านระบบ Online Review ลำดับความสำคัญ ของปัจจัย การจัดกลุ่มเพื่อหากลุ่มของลูกค้าเพื่อได้ลักษณะของลูกค้ากลุ่มหลักที่จะใช้บริการที่พักผ่าน ระบบงาน
URI: http://ir.mju.ac.th/dspace/handle/123456789/1351
Appears in Collections:RAE-Technical Report

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
natdanai_keawwat.pdf17.18 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.