การใช้งาน Graph Fitting ในภาษา COBOL แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE

ในยุคปัจจุบันที่ข้อมูลมีความหลากหลายและมากมาย การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการทำ Graph Fitting กลายเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้เราเข้าใจและเห็นภาพรวมของข้อมูลที่เรามี การสร้าง Graph Fitting ด้วยภาษา COBOL ถึงแม้จะไม่ใช่ภาษาที่นิยมสำหรับการสร้างกราฟ แต่ก็สามารถทำได้โดยใช้วิธีการที่เหมาะสม ในบทความนี้ เราจะมาเรียนรู้การทำ Graph Fitting ใน COBOL พร้อมกับตัวอย่างโค้ดที่ง่ายเพื่อให้เข้าใจมากยิ่งขึ้น

ทำความรู้จักกับ Graph Fitting

Graph Fitting คือ กระบวนการที่จะช่วยให้เราได้ฟังชั่นที่เหมาะสมซึ่งสามารถแทนข้อมูลที่เรามีอยู่ในรูปแบบของกราฟ กราฟที่เกิดขึ้นจะบอกให้เราเห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ เรามักจะนำกราฟไปใช้ในงานวิจัย การวิเคราะห์ตลาด ฯลฯ

การทำ Graph Fitting เป็นการประมาณค่า (Estimation) ของฟังก์ชันที่สามารถอธิบายความสัมพันธ์ในข้อมูลได้อย่างดีที่สุด โดยทั่วไปแล้วจะใช้ฟังก์ชันเชิงเส้น (Linear) และฟังก์ชันที่สูงกว่าเช่น Polynomial

การเตรียมข้อมูล

ก่อนอื่น คุณต้องเตรียมข้อมูลที่คุณจะใช้ในการ fitting ซึ่งประกอบไปด้วยคู่ของค่า x และ y ซึ่งอาจมาจากเซ็นเซอร์ หรือแม้แต่การบันทึกข้อมูลด้วยตนเอง เช่น ข้อมูลของอุณหภูมิที่บันทึกในช่วงเวลา หรือคำตอบจากแบบสอบถามต่างๆ

ตัวอย่างโค้ด

ในภาษา COBOL คุณสามารถใช้คำสั่งพื้นฐานในการสร้างตารางเพื่อจัดเก็บข้อมูลได้ และในการคำนวณการ fitting จะเริ่มต้นด้วยการคำนวณค่าความชันและการตัดเฉือนของเส้นตรง ตัวอย่างโค้ดด้านล่างนี้จะแสดงการคำนวณฟังก์ชันเชิงเส้น Simple Linear Regression โดยใช้ COBOL:

        IDENTIFICATION DIVISION.
       PROGRAM-ID. GraphFitting.
       DATA DIVISION.
       WORKING-STORAGE SECTION.
       01  COUNT        PIC 9(3) VALUE 5.
       01  X-VALUES     PIC 9(3) OCCURS 5 INDEXED BY IDX.
       01  Y-VALUES     PIC 9(3) OCCURS 5 INDEXED BY IDY.
       01  SUM-X       PIC 9(5) VALUE 0.
       01  SUM-Y       PIC 9(5) VALUE 0.
       01  SUM-XY      PIC 9(10) VALUE 0.
       01  SUM-X2      PIC 9(10) VALUE 0.
       01  SLOPE        PIC 9(5)V99 VALUE 0.
       01  INTERCEPT    PIC 9(5)V99 VALUE 0.

       PROCEDURE DIVISION.
           MOVE 1 TO IDX
           MOVE 1 TO IDY
           PERFORM UNTIL IDX > COUNT
               MOVE IDX TO X-VALUES(IDX)
               MOVE IDX + 2 TO Y-VALUES(IDY)
               ADD X-VALUES(IDX) TO SUM-X
               ADD Y-VALUES(IDY) TO SUM-Y
               ADD (X-VALUES(IDX) * Y-VALUES(IDY)) TO SUM-XY
               ADD (X-VALUES(IDX) * X-VALUES(IDX)) TO SUM-X2
               ADD 1 TO IDX
           END-PERFORM

           COMPUTE SLOPE = (COUNT * SUM-XY - SUM-X * SUM-Y) / (COUNT * SUM-X2 - SUM-X * SUM-X)
           COMPUTE INTERCEPT = (SUM-Y - SLOPE * SUM-X) / COUNT

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

การอธิบายโค้ด

- ในโค้ดด้านบน โปรแกรมจะรับข้อมูล x และ y ในรูปแบบของอาเรย์ (Arrays) แล้วใช้ลูปในการคำนวณค่าผลรวมต่าง ๆ ได้แก่ `SUM-X`, `SUM-Y`, `SUM-XY`, และ `SUM-X2`

- หลังจากนั้นจะคำนวณค่า Slope และ Intercept ซึ่งเป็นค่าที่จำเป็นสำหรับการสร้างฟังก์ชันเชิงเส้น

- สุดท้ายจะแสดงค่าความชัน (Slope) และจุดตัด (Intercept) ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล

Use Case ในโลกจริง

การใช้ Graph Fitting สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลายแวดวง เช่น:

ข้อดีและข้อเสียของการใช้งาน Graph Fitting

ข้อดี

- สามารถช่วยวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ได้

- สามารถช่วยในการตัดสินใจในด้านธุรกิจและอื่น ๆ ได้ดีขึ้น

ข้อเสีย

- การ fitting อาจไม่แม่นยำในกรณีที่ข้อมูลมีความ вариабิล높ับปัญหาการ overstating ที่จะทำให้คุณได้ noise มากกว่าข้อมูลเชิงลึก

สรุป

การทำ Graph Fitting ด้วย COBOL ถือเป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่น่าสนใจ แม้ว่า COBOL จะไม่ใช่ภาษาที่นิยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ฟังก์ชันที่ง่ายและเข้าถึงได้ช่วยให้เรามองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

หากคุณสนใจเรียนรู้เกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม ทำไมไม่ลองมาศึกษาที่ EPT (Expert Programming Tutor) ที่นี่เรามีคอร์สเรียนการเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย รวมถึงภาษาเว็บและการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะทำให้คุณก้าวสู่มืออาชีพในวงการเทคโนโลยีกันอย่างรวดเร็ว!

หวังว่าบทความนี้จะทำให้คุณเห็นถึงความสำคัญและความสามารถของการทำ Graph Fitting ใน COBOL และสามารถนำไปปรับใช้ในสายงานต่าง ๆ ที่มันจำเป็นอย่างสร้างสรรค์!

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