Skip to main content

ฉลาดด้วยข้อมูล ใครๆ ก็ทำได้ (คลังข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล)

Enrollment is Closed

ฉลาดด้วยข้อมูล ใครๆก็ทำได้

About This Course

วิชานี้มุ่งเน้นสอนการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจบนโครงสร้างข้อมูลที่ออกแบบพิเศษ โดยใช้ศาสตร์ใหม่ อาทิเช่น คลังข้อมูล เหมืองข้อมูล ที่จะสามารถตอบโจทย์ทางธุรกิจ และการนำไปใช้งานในชีวิตจริงได้ดีกว่า ฐานข้อมูลทั่วไป อาทิเช่น การ ค้นหากฎของความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล การจำแนกประเภทข้อมูลและการทำนาย การจัดกลุ่มข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลที่มีความซับซ้อน การ ประยุกต์ ใช้เหมืองข้อมูล แนวโน้มของการทำเหมืองข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลอักษรและเว็บไซต์และการใช้เครื่องมือในการทำวิเคราะห์ข้อมูล เช่น MSSQL, Power BI, Excel, WEKA เป็นต้น .


ตัวอย่างการวิเคราะห์ในรายวิชานี้

  • Customer Segmentation
  • Customer Retention/ Churn Analysis
  • Cross-Sell Analysis
  • Direct Marketing Models
  • Fraud Detection
  • Market Share Analysis
  • Client Targeting
  • Marketing Strategy

วิชานี้จึงเหมาะสมกับ ผู้บริหาร เจ้าของธุรกิจ นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ระบบ นักเรียน นักศึกษาทั่วไป

Course Staff

/assets/courseware/v1/752fcc1b41a37971ee92b5a6b16a42d5/asset-v1:RSU+RSU001+2018_T1+type@asset+block/Instructor1.jpg

ผศ. ดร. เชฏฐเนติ ศรีสอ้าน

คณบดี วิทยาลัยเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื้อสาร มหาวิทยาลัยรังสิต

email: chetneti@rsu.ac.th

ข้อมูลเพิ่มเติม

เวลาในการศึกษา : 10 ชั่วโมงการเรียนรู้
เวลาในการศึกษาต่อสัปดาห์ : 2 ชั่วโมงการเรียนรู้ (เรียนแบบออนไลน์ 100%)
ประเภทของการเรียนในรายวิชา : เรียนด้วยตนเอง
กำหนดการสอน :  1 สิงหาคม 2560 - 10 ตุลาคม 2560
* เนื้อหาทั้งสิ้น 10 บท โดย 1 บทใช้เวลาเรียน 1 ชั่วโมงการเรียนรู้
* ใช้เวลาเรียน 10 สัปดาห์ ไม่รวมแนะนำรายวิชาและการทำข้อสอบประมวลความรู้
ค่าธรรมเนียมการเรียน : ไม่มี
สื่อการเรียนรู้ : วีดิทัศน์สื่อการเรียนรู้ เอกสารประกอบการสอน กรณีศึกษา
และแบบทดสอบที่ใช้ในการเรียนการสอน
ภาษาหลักของสื่อการสอน : ภาษาไทย
ระดับความยากง่ายของเนื้อหา : ระดับเบื้องต้น
ความรู้พื้นฐานที่ต้องมี : -
คุณสมบัติผู้เรียน : สามารถใช้งานคอมพิวเตอร์ โปรแกรมพื้นฐานทั่วไป
สามารถเชื่อมต่ออินเตอร์เน็ตได้
วัตถุประสงค์การเรียนรู้ :  1: เพื่อให้ผู้เรียนมีความรู้ ความเข้าใจ ในหลักการจัดการคลังข้อมูล และเหมืองข้อมูล เบื้องต้น 2: เพื่อให้ผู้เรียนทราบถึงการบริหารจัดการคลังข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และ การทำนาย 3: เพื่อให้ผู้เรียนทราบถึงกิจกรรมต่างๆด้านคลังข้อมูล และ เหมืองข้อมูล 4. เพื่อให้ผู้เรียน สามารถ การนำ ผลการวิเคราะห์ จาก เหมืองข้อมูล ไปใช้งานด้านต่างๆ
รายวิชานี้เหมาะสมกับ :  นิสิต-นักศึกษาระดับปริญญาตรี ไม่จำกัดสาขา / นักเรียน / ประชาชนทั่วไป
เกณฑ์การผ่านวิชา และได้ใบประกาศนียบัตร (หากมี): ผู้เรียนได้รับประกาศนียบัตรอิเล็คทรอนิกส์ (ถ้ามี) เมื่อเข้าร่วมกิจกรรมพร้อมผ่านการวัดผลทั้งหมด และได้ผลารปรเมินไม่น้อยกว่า 50% โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่ม


ปฏิทินการสอน

เสาร์ 1 สิงหาคม 2560

  • แนะนำรายวิชา และทำกิจกรรมก่อนการเรียนรู้

1 สิงหาคม 2560 - 15 สิงหาคม 2560

  • บทที่ 1 -คลังข้อมูล (Data Warehouse)
  • บทที่ 2 -การออกแบบและสร้างคลังข้อมูล

15 สิงหาคม 2560 - 29 สิงหาคม 2560

  • บทที่ 3 -การประมวลผลเชิงวิเคราะห์แบบออนไลน์ (Online Analytical Processing: OLAP)
  • บทที่ 4 -หลักการสร้าง MOLAP ด้วย SQL Server Business Intelligence Development Studio

29 สิงหาคม 2560 - 5 กันยายน 2560

  • บทที่ 5 -Business Intelligence (BI)
  • บทที่ 6 -เหมืองข้อมูล (Data Mining)

5 กันยายน 2560 - 19 กันยายน 2560

  • บทที่ 7 -กฎความสัมพันธ์ (Association Rule)
  • บทที่ 8 -การจำแนกประเภทข้อมูล (Classification)

19 กันยายน2560 - 3 ตุลาคม 2560

  • บทที่ 9 -แผนภูมิต้นไม้ (Decision Tree)
  • บทที่ 10 -เครื่องมือการสร้างเหมืองข้อมูล (Tool of Data Mining)

10 ตุลาคม 2560

  • ช่วงเวลาทำข้อสอบประมวลความรู้ (ออนไลน์) 30 ข้อแบบสุ่ม ทุกคนจะได้ข้อสอบไม่เหมือนกัน โดยอาจจะสลับข้อกัน

เครือข่ายอุดมศึกษาภาคกลางตอนบน

พัฒนาในกรอบความร่วมมือของ เครือข่ายอุดมศึกษาภาคกลางตอนบน

 
Office of Online Education at RSU
 
Rangsit University
 
CC-BY-NC-SA