Abstract:
งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์ในการศึกษาพยากรณ์คุณลักษณะสำคัญของรถกระบะที่มีผลต่อยอดขายในรถกระบะ 3 ตัวถัง ดังนี้ 1. ตอนเดียว 2. ตอนครึ่ง 3. สองตอน เพื่อเป็นแนวทางในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ทั้งปัจจุบันและในอนาคตสำหรับแก้ไขปัญหายอดขาย งานวิจัยนี้ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้สอนแบบการจำแนกประเภทด้วยวิธี Decision Tree, Random Forest และ Logistics Regression สำหรับการทำนายค่าความสำคัญของคุณลักษณะ โดยใช้ข้อมูลยอดขายและคุณลักษณะของรถกระบะแต่ละตัวถังในช่วงปี พ.ศ. 2561 2562 จากการวิเคราะห์ผลการทดลองพบว่าทั้ง 3 วิธี มีค่าความถูกต้องของการทำนายที่ร้อยละ 95 ในรถกระบะตอนเดียวและที่ร้อยละ 97 ของรถกระบะตอนครึ่งและสองตอนและพบว่าคุณลักษณะสำคัญที่มีผลต่อยอดขาย ได้แก่ 1. ด้านความปลอดภัยจำนวนระบบความปลอดภัยป้องกันก่อนเกิดอุบัติเหตุ 2. ด้านความสะดวกสบายและอื่น ๆ จำนวนช่องเก็บของอเนกประสงค์รวมไปถึงช่องใส่แก้วน้ำ 3. ด้านความสวยงามภายในและภายนอก สปอร์ตบาร์ กระจังหน้า กรอบไฟตัดหมอก ระบบการพับและกรอบกระจกมองข้าง วัสดุหุ้มเบาะ แผงคอนโซล คอนโซลหน้าฝั่งผู้โดยสาร
The purpose of the research is to predict feature importance, which has an impact on sales for pickup trucks for 3 types of cabin: 1. Single Cab 2. Club Cab 3. Double Cab, to determine an approach for the development of pickup trucks currently or in the future to improve sales volume. In this paper, Supervised Machine Learning as Classification is employed using a three model Decision Tree, Random Forest and Logistics Regression to predict Feature Importance by using sales volume and the attributes of pickup trucks in 2018 2019. The results reveal that the accuracy of prediction for all of models and single cab type was 95 percent, club cab and double cab types were 97 percent. The Important features are as follows; 1. Safety functions: the number of active safety functions. 2. Comfort function & other: the number of utility functions. 3. The function of interior and exterior: sport bar, front grille, cover fog lamp, folding and cover door mirror, seat cover material, console, console on the passenger side.