Behavior analysis affecting purchasing coconut oil products, in Prachuap Khiri Khan Province using data

Main Article Content

รุจิโรจน์ ฮิโรเซะ
เพียงฤทัย หนูสวัสดิ์
กรรณิกา บุญเกษม
นพดล สายคติกรณ์

Abstract

This research is the application of data mining techniques. For the purpose 1). Study and analyze factors affecting the purchasing behavior of coconut oil products in Prachuap Khiri Khan Province.        2). Create a model to predict the opportunity to buy coconut oil products in Prachuap Khiri Khan Province. Using the decision tree technique. 3). Establish relationship rules to analyze customers' product purchase demand. Using the technique of providing relationship rules Information used in the research Is the purchasing behavior of coconut oil products from a survey of 600 sets of customers in Prachuap Khiri Khan province. Through the process of modeling using Rapid miner studio program.


    The research results were found that Factors affecting Lou's shopping behavior the top 3 traders were the price, education level and income of the model to predict the opportunity to buy coconut oil products in Prachuap Khiri Khan province. Using the decision tree technique Through the Cross Validation data segmentation method, the highest accuracy was 69.50%. And the results of checking customer demand for products showed that the products that customers have the highest purchase demand are oil pipes with Support = 31.2% and the products that customers tend to buy the most at the same time are coconut oil and oil. Coconut from support = 2.7% and confidence 64%.

Article Details

How to Cite
ฮิโรเซะ ร., หนูสวัสดิ์ เ., บุญเกษม ก., & สายคติกรณ์ น. (2021). Behavior analysis affecting purchasing coconut oil products, in Prachuap Khiri Khan Province using data . Rattanakosin Journal of Science and Technology, 2(3), 26–46. Retrieved from https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/RJST/article/view/243476
Section
Research Articles

References

[1] กรมเศรษฐกิจระหว่างประเทศ กระทรวงการต่างประเทศ, สืบค้นวันที่ 17 พฤศจิกายน 2563, จาก http://www.thaibiz.net/th/business/387/

[2] วิณิชาแผลงรักษา และนิเวศ จิระวิขิตชัย. การแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้เทคนิคการทำคลัสเตอร์แบบเคมีน สำหรับการบริหารลูกค้าสัมพันธ์. 2562. หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม

[3] J.Han, J. Pei, and Y. Yin (2000). Mining Frequent Patterns Without Candidate Generation. Proc. ACM-SIGMOD Int’l Conf, Management of Data. pp. 1-12, May 2000.

[4] วิภาวรรณ บัวทอง. ชื่อเรื่อง Association Rule. [ออนไลน์] 2557. [สืบค้นวันที่ 11 พฤศจิกายน 2563] จาก https://wipawanblog.files.wordpress.com/2014/06/chapter-4-association-rule.pdf

[5] Kapadia, G. and Kalyandurgmath, K. (2015). Market Basket Analysis of Consumer Buying Behavior of a Lifestyle Store, paper presented in the International Conference on Technology and Business Management (ICTBM-2015), Dubai, United Arab Emirates

[6] TECHNOLOGY CHAOBAN, สืบค้นวันที่ 18 พฤศจิกายน 2563, จาก https://www.technologychaoban.com/news- slide/article_7894

[7] ณัฏญาพร ชื่นมัจฉา. “การสร้างแบบจำลองกฎความสัมพันธ์สำหรับฐานข้อมูลการสั่งซื้อสินค้าโดยใช้เทคนิค FP-Growth”. 2559. หลักสูตรวิทยาศาสตร มหาบัณฑิต สาขาวิชาระบบสารสนเทศ คอมพิวเตอร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม

[8] จารุวรรณ กาญจนศุภวรรณ. “การสร้างแบบจำลองปัจจัยการซื้อผลิตภัณฑ์ทำผมของผู้ประกอบการธุรกิจร้านทำผมโดยใช้เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสองขั้นตอน”. วารสารบริหารธุรกิจ เศรษฐศาสตร์และการสื่อสาร ปีที่ 11, ฉบับที่ 1 (1 มกราคม – มิถุนายน 2559). หน้า 6

[9] จิรวดี โยยรัมย์, สุธีรา สุนทรารักษ์ และกมลรัตน์ สมใจ. “การวิเคราะห์ปัจจัยผู้บริโภคที่มีผลต่อการซื้อผลิตภัณฑ์จากดักแด้ไหมของชุมชนบ้านหัวสะพาน ตำบลบ้านยาง อำเภอพุทไธสง จังหวัดบุรีรัมย์ ด้วยเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล”. การประชุมวิชาการระดับชาติการจัดการเทคโนโลยีและนวัตกรรม ครั้งที่ 6, (12 มีนาคม 2563). หน้า 1

[10] พรรณธิดา เพชรบุญมี, ดวงกมล โพธิ์นาค และมนต์ชัย เทียนทอง. “การพยากรณ์รูปแบบการเรียนรู้ตามประสบการณ์ของเดวิด โคล์ป โดยใช้กฎการจำแนกเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ”. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ปีที่ 21, ฉบับที่ 6 (2556). น. 550