การวิเคราะห์ข้อมูลใบเสร็จ7-elevenด้วย WEKA จัดทำโดย กรรณิกา เชื้อรุ่ง รหัส 55102010984 คณะวิทยาศาสตร์ สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ

1. การวิเคราะห์ข้อมูลใบเสร็จ
7-eleven ด้วย Weka
นางสาว กรรณิกา เชื้อรุ่ง 55102010984

2. Agenda
 การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data Clustering)
 การจาแนกประเภทข้อมูล (Data Classification)
 การหากฎความสัมพันธ์ (Association Rules)

3. Clustering
 การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Clustering) โดยใช้ Simple K-Means นาข้อมูลใบเสร็จ 7-
eleven ที่เตรียมไว้เพื่อมาทาการแบ่งกลุ่ม

4. Clustering
 Number of Cluster 2 (Within cluster sum of squared errors: 259.0)

5. Clustering
 Number of Cluster 3 (Within cluster sum of squared errors: 234.0)

6. Clustering
 Number of Cluster 4 (Within cluster sum of squared errors: 214.0)

7. Clustering
 Number of Cluster 5 (Within cluster sum of squared errors: 188.0)

8. Clustering
 Number of Cluster 6 (Within cluster sum of squared errors: 182.0)

9. Clustering
 Number of Cluster 7 (Within cluster sum of squared errors: 175.0)

10. Clustering
 Number of Cluster 8 (Within cluster sum of squared errors: 173.0)

11. Clustering
 Number of Cluster 9 (Within cluster sum of squared errors: 159.0)

12. Clustering
 Number of Cluster 10 (Within cluster sum of squared errors: 151.0)

13. Clustering
 Graph แสดง Knee Curve = 5

14. การทา Classification โดยใช้Function :
MultilayerPerceptron
 การเตรียมข้อมูล

15. Classification
 วิเคราะห์ข้อมูลจากใบเสร็จ 7-eleven
 “ วิเคราะห์ ข้อมูลของสมาชิกลุ่มทานายการซื้อสินค้าจาก 7-eleven ว่า สมาชิกอยู่
บ้าน ที่กรุงเทพฯ (bangkok) หรือ ต่างจังหวัด (Countryside)”

16. Classification
 Epoch = 200

17. Classification

18. Classification
 Result ArffView Epoch = 200

19. Classification
 Epoch = 500

20. Classification

21. Classification
 Result ArffView Epoch = 500

22. การทา Association โดยใช้Apriori
 เปิดไฟล์csv ของข้อมูลใบเสร็จ 7-eleven ที่เราได้เตรียมไว้

23. Association
 เลือก Associate และเลือก Associator เป็น Apriori จากนั้น กด Start

24. Association
 ผลลัพธ์

25. Association
 ผลลัพธ์การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้กฎความสัมพันธ์ (Association Rules)
 Best rules found:
 1. Ice-Cream=t 43 ==> Water=t 43 <conf:(1)> lift:(1.88) lev:(0.21) [20] conv:(20.16)
 2. Ice-Cream=t Sandwich=t 36 ==> Water=t 36 <conf:(1)> lift:(1.88) lev:(0.18) [16]
conv:(16.88)
 3. Milk=t Ice-Cream=t 28 ==> Water=t 28 <conf:(1)> lift:(1.88) lev:(0.14) [13] conv:(13.13)
 4. Milk=t Ice-Cream=t Sandwich=t 24 ==> Water=t 24 <conf:(1)> lift:(1.88) lev:(0.12) [11]
conv:(11.25)
 5. Yoghurt=t Ice-Cream=t 17 ==> Water=t 17 <conf:(1)> lift:(1.88) lev:(0.08) [7] conv:(7.97)

26. Association
 Best rules found ( ต่อ ):
 6. TissuePaper=t Ice-Cream=t 17 ==> Water=t 17 <conf:(1)> lift:(1.88) lev:(0.08) [7] conv:(7.97)
 7. Yoghurt=t Ice-Cream=t Sandwich=t 14 ==> Water=t 14 <conf:(1)> lift:(1.88) lev:(0.07) [6]
conv:(6.56)
 8. Water=t Yoghurt=t Sandwich=t 14 ==> Ice-Cream=t 14 <conf:(1)> lift:(2.23) lev:(0.08) [7]
conv:(7.73)
 9. TissuePaper=t Ice-Cream=t Sandwich=t 14 ==> Water=t 14 <conf:(1)> lift:(1.88) lev:(0.07) [6]
conv:(6.56)
 10. Sandwich=t 42 ==> Water=t 41 <conf:(0.98)> lift:(1.84) lev:(0.19) [18] conv:(9.84)

27. THANK YOU 