การใช้งาน Linear Regression ในภาษา Node.js แบบง่ายๆ

ในยุคที่ข้อมูลถือเป็นทรัพยากรที่มีค่ามากที่สุด การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์อนาคตจึงกลายเป็นสิ่งที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในวงการธุรกิจ การคาดการณ์ยอดขาย การประเมินราคาอสังหาริมทรัพย์ หรือแม้กระทั่งการทำนายผลการสอบของนักเรียน ซึ่งมีเครื่องมือที่ช่วยในการคาดการณ์หลากหลายแบบ แต่แบบที่ง่ายและเข้าใจง่ายที่สุดคงไม่พ้น "Linear Regression" หรือการถดถอยเชิงเส้น

Linear Regression คืออะไร?

Linear Regression คือเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวขึ้นไป ในที่นี้เราจะพูดถึง "ตัวแปรอิสระ" (Independent Variable) และ "ตัวแปรตาม" (Dependent Variable) โดยเราจะสร้างสมการเส้นตรงที่ใช้ทำนายค่าของตัวแปรตามจากตัวแปรอิสระ โดยทั่วไปแล้วรูปแบบของสมการจะมีลักษณะดังนี้:

\[

Y = aX + b

\]

ที่เพราะว่า \( Y \) คือค่าที่เราต้องการ (Dependent Variable), \( X \) คือค่าตัวแปรอิสระ (Independent Variable), \( a \) คือความลาดชัน (Slope) และ \( b \) คือค่าที่ตัดแกน Y (Y-intercept)

ขั้นตอนการใช้งาน Linear Regression ใน Node.js

ถ้าคุณยังไม่มี Node.js ติดตั้งในเครื่อง สามารถดาวน์โหลดได้จาก [Node.js Official Website](https://nodejs.org/en/)

ในการทำ Linear Regression เราต้องมีแพ็กเกจที่ช่วยในการคำนวณ ซึ่งเราจะแนะนำชุดเครื่องมือชื่อว่า `simple-statistics` ซึ่งง่ายต่อการใช้งาน

สำหรับการติดตั้งคุณสามารถใช้คำสั่งดังนี้:

```bash

npm install simple-statistics

```

มาดูตัวอย่างโค้ดกันเลยดีกว่า เราจะสร้าง Linear Regression ในการทำนายผลการสอบของนักเรียนจากชั่วโมงการอ่านหนังสือ

```javascript

const ss = require('simple-statistics');

// ข้อมูล ตัวแปรต้น (Hours Spent Studying) และ ตัวแปรตาม (Scores)

const hoursStudied = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

const scores = [50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95];

// คำนวณค่าต่างๆ

const regressionLine = ss.linearRegression([

[hoursStudied[0], scores[0]],

[hoursStudied[1], scores[1]],

[hoursStudied[2], scores[2]],

[hoursStudied[3], scores[3]],

[hoursStudied[4], scores[4]],

[hoursStudied[5], scores[5]],

[hoursStudied[6], scores[6]],

[hoursStudied[7], scores[7]],

[hoursStudied[8], scores[8]],

[hoursStudied[9], scores[9]],

]);

const slope = regressionLine.m; // ความลาดชัน

const intercept = regressionLine.b; // ตัดแกน Y

console.log(`สมการการถดถอยเชิงเส้นคือ: Y = ${slope}X + ${intercept}`);

// ทำนายผลการสอบเมื่อใช้เวลาอ่าน 7.5 ชั่วโมง

const hours = 7.5;

const predictedScore = slope * hours + intercept;

console.log(`คาดการณ์ผลการสอบเมื่ออ่านหนังสือ ${hours} ชั่วโมง: ${predictedScore}`);

```

ในโค้ดด้านบน เราได้ทำการเก็บข้อมูลชั่วโมงการศึกษาของนักเรียนและคะแนนที่ได้ในการสอบไว้ในอาร์เรย์ โดยใช้ `simple-statistics` ในการคำนวณสมการ Linear Regression จากข้อมูล ซึ่งทำให้เราได้ค่าความลาดชัน `m` และค่าที่ตัดแกน Y `b` นอกจากนี้เรายังสามารถใช้สมการนี้ในการคาดการณ์ผลการสอบของนักเรียนจากจำนวนชั่วโมงที่อ่านหนังสือได้อีกด้วย

Use Case ในโลกจริง

ตัวอย่าง Use Case ที่น่าสนใจคือ การทำนายยอดขายสินค้าในธุรกิจค้าปลีก โดยการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างเงินลงทุนในการตลาดและยอดขายที่ได้ การวิเคราะห์นี้จะช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ว่าควรลงทุนในช่องทางไหนที่จะทำให้ได้ยอดขายที่สูงที่สุด โดยนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ผ่าน Linear Regression

สถานการณ์:

สรุป

Linear Regression เป็นเครื่องมือที่สำคัญที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์อนาคตอย่างมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้เราได้เรียนรู้การใช้งาน Linear Regression ในภาษา Node.js พร้อมกับตัวอย่างโค้ดที่เข้าใจง่าย ภายในไม่กี่ขั้นตอนคุณก็สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในโปรเจคของคุณได้แล้ว

หากคุณสนใจในการศึกษาหาความรู้เพิ่มเติมและต้องการพัฒนาทักษะในด้านต่าง ๆ ของการเขียนโปรแกรม สามารถสมัครเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ได้ รับรองว่าคุณจะได้เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญและขยายโอกาสในการทำงานได้อย่างมากมาย!

ขอบคุณที่ติดตามอ่าน

หวังว่าบทความนี้จะมีประโยชน์สำหรับคุณในการเริ่มต้นใช้งาน Linear Regression ใน Node.js และอย่าลืมกล้าลงมือเขียนโค้ดทดลองไปด้วยนะ!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง