การใช้งาน Linear Regression ในภาษา COBOL แบบง่าย ๆ พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน

Linear Regression หรือขั้นตอนการถ่ายโอนข้อมูลเชิงเส้น เป็นเทคนิคที่นิยมนำมาใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะในด้านการพยากรณ์และวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูลต่าง ๆ เทคนิคนี้สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในภาษาการเขียนโปรแกรมต่าง ๆ รวมถึง COBOL ซึ่งเป็นภาษาที่ถูกพัฒนามาเพื่อใช้ในการเขียนโปรแกรมทางธุรกิจโดยเฉพาะ โดย COBOL มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในบทความนี้ เราจะอธิบายหลักการทำงานของ Linear Regression พร้อมตัวอย่างโค้ดที่ใช้ภาษา COBOL และยกตัวอย่าง use case ที่เกี่ยวข้องในโลกแห่งความจริง

การทำงานของ Linear Regression

Linear Regression เป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (independent variable) และตัวแปรตาม (dependent variable) โดยมีสมการของเส้นตรงที่แทนความสัมพันธ์นี้คือ:

\[ y = mx + b \]

- \( y \) คือค่าที่จะต้องคาดการณ์ (dependent variable)

- \( m \) คือค่าความชันของเส้น (slope)

- \( x \) คือค่าตัวแปรอิสระ (independent variable)

- \( b \) คือค่าที่ตัดแกน (y-intercept)

เพื่อใช้ Linear Regression เราจำเป็นต้องหาค่าของ \( m \) และ \( b \) ด้วยการใช้สูตรทางคณิตศาสตร์ โดยทั่วไปจะใช้ Least Squares Method ในการคำนวณ

ตัวอย่างโค้ดในภาษา COBOL

ในโค้ดตัวอย่างนี้ เราจะใช้ COBOL เพื่อคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ \( m \) และ \( b \) จากข้อมูลตัวอย่าง เราจะพิจารณาค่า x และ y ที่เตรียมไว้ล่วงหน้า

        IDENTIFICATION DIVISION.
       PROGRAM-ID. LinearRegression.
       DATA DIVISION.
       WORKING-STORAGE SECTION.
       01  NumOfData       PIC 9(03) VALUE 5.
       01  XValues         TABLE OF 9(05) VALUE 0.
       01  YValues         TABLE OF 9(05) VALUE 0.
       01  Slope           PIC 9(05)V99 VALUE 0.
       01  Intercept       PIC 9(05)V99 VALUE 0.
       01  SumX            PIC 9(05)V99 VALUE 0.
       01  SumY            PIC 9(05)V99 VALUE 0.
       01  SumXY           PIC 9(10)V99 VALUE 0.
       01  SumXSquare      PIC 9(10)V99 VALUE 0.
       01  i               PIC 9(02).

       PROCEDURE DIVISION.
       MAIN-PROGRAM.
           MOVE 1 TO i
           MOVE 2 TO XValues(1)
           MOVE 3 TO YValues(1)
           MOVE 4 TO XValues(2)
           MOVE 5 TO YValues(2)
           MOVE 5 TO XValues(3)
           MOVE 5 TO YValues(3)
           MOVE 6 TO XValues(4)
           MOVE 7 TO YValues(4)
           MOVE 7 TO XValues(5)
           MOVE 8 TO YValues(5).

           PERFORM VARYING i FROM 1 BY 1 UNTIL i > NumOfData
               ADD XValues(i) TO SumX
               ADD YValues(i) TO SumY
               ADD (XValues(i) * YValues(i)) TO SumXY
               ADD (XValues(i) * XValues(i)) TO SumXSquare
           END-PERFORM.

           COMPUTE Slope = (NumOfData * SumXY - SumX * SumY) / (NumOfData * SumXSquare - SumX * SumX).
           COMPUTE Intercept = (SumY - Slope * SumX) / NumOfData.

           DISPLAY "Slope: " Slope.
           DISPLAY "Intercept: " Intercept.
           STOP RUN.

คำอธิบายโค้ด

Use Case ในโลกความจริง

1. การพยากรณ์ปริมาณการขาย

ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้ Linear Regression ในการพยากรณ์ปริมาณการขาย โดยใช้ข้อมูลการขายในอดีต เช่น วันที่ จำนวนสินค้าที่ขาย และวันหยุดหรือเทศกาลที่ทำให้ยอดขายขึ้นหรือลง ช่วยให้ธุรกิจวางแผนการสต็อกได้ดียิ่งขึ้น

2. การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของพนักงาน

องค์กรสามารถใช้การวิเคราะห์เพื่อดูความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานและปัจจัยที่มีผล เช่น ชั่วโมงการทำงาน หรือกำลังการผลิต เพื่อสร้างตัวชี้วัดที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการพัฒนาบุคลากร

3. การตัดสินใจทางการเงิน

บริษัทการเงินสามารถใช้ Linear Regression เพื่อประเมินความเสี่ยงและคาดการณ์การกลับคืนของการลงทุน โดยดูจากข้อมูลการลงทุนในอดีตและปัจจัยต่าง ๆ ที่ส่งผลต่อการลงทุน เพื่อลดความเสี่ยงและเพิ่มผลตอบแทนให้สูงสุด

สรุป

การเข้าใจและการประยุกต์ใช้ Linear Regression ในการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้คุณสามารถทำความเข้าใจข้อมูลและตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นในธุรกิจ การเงิน หรือแม้กระทั่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์ คอร์สการศึกษาในอาชีพโปรแกรมมิ่งอย่าง EPT (Expert-Programming-Tutor) สามารถช่วยให้คุณเรียนรู้เทคนิคเหล่านี้ได้แบบละเอียด รวมถึงการเขียนโปรแกรมในภาษา COBOL เพื่อความเชี่ยวชาญที่ยั่งยืนในสายงานของคุณ!

หากคุณสนใจในการเรียนรู้เกี่ยวกับ programming และการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ อย่าพลาดการลงทะเบียนที่ EPT เพื่อเข้าถึงข้อมูลและแนวทางการเรียนรู้ที่ดีที่สุด!

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