การใช้งาน Linear Regression ในภาษา ABAP แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน

บทนำ

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญในการตัดสินใจของธุรกิจ และหนึ่งในเครื่องมือที่มีประโยชน์มากที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติคือ 'Linear Regression' หรือการถดถอยเชิงเส้น ในบทความนี้เราจะเจาะลึกวิธีการใช้ Linear Regression ในภาษา ABAP ซึ่งเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้ในระบบ SAP นอกจากนี้เราจะพูดถึง use case ในโลกจริง พร้อมตัวอย่างโค้ดที่เข้าใจง่าย

Linear Regression คืออะไร?

Linear Regression คือ เทคนิคทางสถิติที่ใช้เพื่อสร้างโมเดลเชิงเส้นที่เหมาะสมกับชุดข้อมูลที่เรามี โดยหลักการคือ การหาเส้นตรงที่สามารถทำนายค่า Y (dependent variable) จากค่า X (independent variable) ซึ่งมีรูปแบบดังนี้:

\[ Y = aX + b \]

โดยที่ **a** คือ ความชันของเส้น และ **b** คือ จุดตัดแกน Y

วัตถุประสงค์ของการใช้ Linear Regression

การใช้งาน Linear Regression มีหลายประโยชน์ เช่น:

- ทำนายแนวโน้มข้อมูลในอนาคต

- วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

- ช่วยในการทำการตัดสินใจที่มีข้อมูลเป็นฐาน

ตารางการทดสอบข้อมูล

ก่อนจะพัฒนาโค้ด เรามาตั้งค่าตัวแปรที่เราจะใช้ในการคำนวณ โดยเราจะใช้ค่า X และ Y จากชุดข้อมูลที่เราต้องการ

 |   X   |   Y   |
|-------|-------|
|  1    |  2   |
|  2    |  3   |
|  3    |  5   |
|  4    |  4   |
|  5    |  5   |

ขั้นตอนในการคำนวณ Linear Regression

การคำนวณ Linear Regression ประกอบด้วยขั้นตอนดังต่อไปนี้:

1. คำนวณค่า X bar และ Y bar

2. คำนวณค่า a (ความชัน) และ b (จุดตัดแกน Y)

3. สร้างสมการเพื่อทำนายค่า Y ใหม่

ตัวอย่างโค้ด ABAP

ด้านล่างนี้คือ ตัวอย่างโค้ด ABAP ที่ช่วยให้เราเข้าใจการทำงานของ Linear Regression ได้ดีขึ้น:

 DATA: lt_data TYPE TABLE OF string,
      lv_n TYPE i,
      lv_x TYPE f,
      lv_y TYPE f,
      lv_x_bar TYPE f,
      lv_y_bar TYPE f,
      lv_sum_xy TYPE f,
      lv_sum_x2 TYPE f,
      lv_a TYPE f,
      lv_b TYPE f,
      lv_pred_y TYPE f.

" กำหนดชุดข้อมูล
lt_data = VALUE #(
  '1,2'
  '2,3'
  '3,5'
  '4,4'
  '5,5'
).

" นับจำนวนข้อมูล
lv_n = lines( lt_data ).

" คำนวณ X bar และ Y bar
LOOP AT lt_data INTO DATA(lv_line).
  SPLIT lv_line AT ',' INTO lv_x lv_y.
  lv_x_bar = lv_x_bar + lv_x.
  lv_y_bar = lv_y_bar + lv_y.
ENDLOOP.

lv_x_bar = lv_x_bar / lv_n.
lv_y_bar = lv_y_bar / lv_n.

" คำนวณค่า a และ b
LOOP AT lt_data INTO lv_line.
  SPLIT lv_line AT ',' INTO lv_x lv_y.
  lv_sum_xy = lv_sum_xy + ( ( lv_x - lv_x_bar ) * ( lv_y - lv_y_bar ) ).
  lv_sum_x2 = lv_sum_x2 + ( lv_x - lv_x_bar ) ** 2.
ENDLOOP.

lv_a = lv_sum_xy / lv_sum_x2.
lv_b = lv_y_bar - ( lv_a * lv_x_bar ).

" แสดงค่า a และ b
WRITE: / 'ค่า a (ความชัน): ', lv_a.
WRITE: / 'ค่า b (จุดตัดแกน Y): ', lv_b.

" การทำนายค่า Y สำหรับ X=6
lv_pred_y = lv_a * 6 + lv_b.
WRITE: / 'ค่าที่ทำนายได้สำหรับ X=6: ', lv_pred_y.

คำอธิบายของโค้ด

Use Case ในโลกความจริง

Linear Regression มีหลายโปรแกรมใช้งานในโลกแห่งความจริง เช่น:

สรุป

การใช้ Linear Regression ในภาษา ABAP เป็นวิธีที่ดีในการวิเคราะห์และทำนายข้อมูล มันไม่เพียงแต่ช่วยให้เราทำความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร แต่ยังสามารถนำไปใช้งานในทางปฏิบัติในหลาย ๆ ด้าน ในการตัดสินใจที่สำคัญในธุรกิจและองค์กร

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมในภาษาต่าง ๆ รวมถึง ABAP แล้ว EPT (Expert-Programming-Tutor) สามารถให้ความรู้และทักษะในการเข้าใจด้านการเขียนโปรแกรมเพื่อที่จะพัฒนาในสายอาชีพของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ!

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