การทำเหมืองกระบวนการเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมที่เกิดจากการซื้ออาหารนอกเวลาที่โรงเรียนกำหนด

Last modified: October 20, 2022
You are here:
Estimated reading time: 2 min
หัวข้อสารนิพนธ์:
Project Title:
การทำเหมืองกระบวนการเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมที่เกิดจากการซื้ออาหารนอกเวลาที่โรงเรียนกำหนด
Applying Process Mining to Analyze the Purchasing Behavior for Food Outside School Mealtimes
ชื่อนักศึกษา:
Author:
นางสาวฐิรกานต์   เวียงคำ
Miss Thirakan   Veingkan
อาจารย์ที่ปรึกษา:
Advisor:
ศาสตราจารย์ ดร.วิเชียร   เปรมชัยสวัสดิ์
Prof. Dr. Wichian Premchaiswadi
ระดับการศึกษา:
Degree:
วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (วท.ม.)
Master of Science (Ms.IT)
สาขาวิชา:
Major:
เทคโนโลยีสารสนเทศ
Information Technology
คณะ:
Faculty:
บัณฑิตวิทยาลัย
Graduate Schools
ปีการศึกษา:
Academic year:
2562
2019
URL:
Published แหล่งเผยแพร่ผลงาน
แหล่งเผยแพร่ผลงาน
IEEE ICT & Knowledge Engineering 2019 Conference November 20-22 2019, Siam University

การอ้างอิง|Citation

ฐิรกานต์ เวียงคำ. (2562). การทำเหมืองกระบวนการเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมที่เกิดจากการซื้ออาหารนอกเวลาที่โรงเรียนกำหนด. (การค้นคว้าอิสระวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต). กรุงเทพฯ: บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยสยาม.

Veingkan T. (2019). Applying process mining to analyze the purchasing behavior for food outside school mealtimes. (Master’s independent study). Bangkok: Graduate Schools, Siam University.


บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้นำเสนอการใช้เหมืองกระบวนการเพื่อค้นหาพฤติกรรมการซื้ออาหารนอกเวลาที่กำหนด โดยศึกษาจากข้อมูลการจำหน่ายสินค้าและอาหารภายในโรงเรียน ขั้นตอนการวิจัยมีดังนี้ 1. การรวบรวมข้อมูลการจำหน่ายสินค้าในโรงเรียน 2. การนำเข้าข้อมูล 3. การวิเคราะห์ข้อมูลจากการวิเคราะห์ด้วยโปรแกรมการทำเหมืองกระบวนการ โดยโปรแกรม Disco ผลการวิจัยพบว่า 1. เวลาที่นักเรียนซื้ออาหารนอกเวลาที่กำหนด 2.มีรายวิชาที่เลิกเรียนก่อนเวลาที่กำหนด 3. ร้านอาหารที่มีการจัดจำหน่ายอาหารนอกเวลาที่กำหนด ทำให้สามารถเห็นได้ว่า มีนักเรียนรายบุคคลใดที่มีการซื้ออาหารนอกเวลาในช่วงรายวิชาอาจารย์ท่านไหนและร้านค้าใดที่จำหน่ายสินค้านอกเวลา ซึ่งเป็นการทำผิดระเบียบข้อกำหนดของโรงเรียน ผลการวิจัยนี้สามารถนำไปหาแนวทางในการแก้ไขปัญหาตามความเหมาะสมของทางโรงเรียน


Abstract

This research presents the application of process mining to explore purchasing behavior of food products outside school the meal time, by investigating and comparing datasets. The research includes the following phases: 1) Gathering and collecting data about the students’ food purchase behavior and about the vendors of food products at a private school in Thailand, 2) Importing and filtering the data into Disco Fluxicon platform, which is a process mining tool, and 3) Analyzing the data through Fuzzy algorithm and based on the students’ food (digital) purchase cards, students’ study schedules, and teachers’ teaching schedules. Based on the analysis done with Disco the study found that: 1) The timestamps were capable of indicating when a student has purchased food from which vendors in the schools’ vicinity and on what specified time, 2) In some cases, the students were dismissed (or left the classrooms) much earlier before the end of the regular study periods, and 3) Some vendors have been selling food outside the restricted time. One of the advantages of the applied approach was provision of information regarding any student who has individually purchased food during the class of any teacher and from any vendor who has been selling products outside of the restricted time, which considered to be the violation of the school’s rules and regulations. In the future, the findings obtained from this study may be applied to develop further guidelines to address and solve problems followed by illegal selling of food products outside of the study periods.

Keyword: Purchasing Behavior Analysis, Processing Mining, Food Digital Data.


  การทำเหมืองกระบวนการเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมที่เกิดจากการซื้ออาหารนอกเวลาที่โรงเรียนกำหนด | Applying Process Mining to Analyze the Purchasing Behavior for Food Outside School Mealtimes

Master of Science in Information Technology, Siam University, Bangkok, Thailand

Related:

Tags:
Was this article helpful? บทความนี้เป็นประโยชน์หรือไม่?
ไม่ / Dislike 0
Views: 186
Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Email
Print

QR code for article

QR Code