การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา ABAP: การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการคำนวณด้วยพหุนามระดับสอง

บทนำ

เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างโมเดลคาดการณ์ เชื่อว่าหลายคนคงนึกถึงวิธีการต่าง ๆ ที่ช่วยในการทำความเข้าใจเทรนด์และรูปแบบของข้อมูล หนึ่งในวิธีการยอดนิยมคือ **Quadratic Regression** หรือ **การถดถอยพหุนามระดับสอง** ซึ่งสามารถใช้ในการคาดการณ์ค่าในอนาคตจากข้อมูลที่มีอยู่ โดยในบทความนี้เราจะพูดถึงการใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา ABAP พร้อมตัวอย่างโค้ดและกรณีใช้งานในโลกจริง

Quadratic Regression คืออะไร?

Quadratic Regression เป็นการถดถอยพหุนามที่ใช้สมการพหุนามระดับสองในการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (x) และตัวแปรตาม (y) โดยสมการจะมีรูปแบบดังนี้:

\[ y = ax^2 + bx + c \]

โดยที่:

- \( a, b, c \) เป็นพารามิเตอร์ที่ต้องคำนวณ

- \( x \) คือค่าที่เราจะใช้ในการทำนายบุคคล

การใช้งาน Quadratic Regression จะเหมาะสมเมื่อเราสังเกตเห็นว่าแนวโน้มของข้อมูลไม่ได้เป็นเส้นตรง แต่มีลักษณะเป็นพาราบอล เช่น เส้นโค้งที่มีจุดสูงสุดหรือจุดต่ำสุด

การวิเคราะห์ข้อมูลในโลกจริง

การใช้งาน Quadratic Regression ในโลกจริงมีหลากหลาย เช่น การคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์ในอนาคตหรือการวิเคราะห์การเติบโตของนักศึกษาในระบบการศึกษาที่มีผลลัพธ์ที่หลากหลาย

Use Case: การคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์

สมมุติว่าเราต้องการวิเคราะห์และคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์ในช่วงสามปีที่ผ่านมา โดยมีข้อมูลยอดขายตามปีดังนี้:

- ปีแรก: 5000

- ปีที่สอง: 8000

- ปีที่สาม: 10000

เรานำข้อมูลยอดขายนี้มาสร้างโมเดล Quadratic Regression เพื่อคาดการณ์ยอดขายในปีที่สี่ โดยใช้ ABAP

ตัวอย่างโค้ด ABAP สำหรับ Quadratic Regression

โค้ดด้านล่างนี้จะแสดงตัวอย่างการคำนวณ Quadratic Regression ในภาษา ABAP

 DATA: sales TYPE TABLE OF i WITH EMPTY KEY,
      a     TYPE f,
      b     TYPE f,
      c     TYPE f,
      n     TYPE i,
      sum_x TYPE f,
      sum_x2 TYPE f,
      sum_x3 TYPE f,
      sum_x4 TYPE f,
      sum_xy TYPE f,
      sum_x2y TYPE f.

" ข้อมูลยอดขายสำหรับ 3 ปี
APPEND 5000 TO sales.
APPEND 8000 TO sales.
APPEND 10000 TO sales.

n = lines( sales ).
DATA: i TYPE i.

" คำนวณค่า sums ที่ใช้ในการคำนวณ
LOOP AT sales INTO DATA(sale) INDEX i.
  sum_x += i.
  sum_x2 += i ** 2.
  sum_x3 += i ** 3.
  sum_x4 += i ** 4.
  sum_xy += i * sale.
  sum_x2y += ( i ** 2 ) * sale.
ENDLOOP.

" สร้าง Matrix สำหรับระบบ Ax = b
DATA: a_matrix TYPE STANDARD TABLE OF f WITH EMPTY KEY,
      b_matrix TYPE STANDARD TABLE OF f WITH EMPTY KEY.

APPEND sum_x4 TO a_matrix.
APPEND sum_x3 TO a_matrix.
APPEND sum_x2 TO a_matrix.
APPEND sum_x2 TO a_matrix.
APPEND sum_x TO a_matrix.
APPEND n TO a_matrix.

APPEND sum_x2y TO b_matrix.
APPEND sum_xy TO b_matrix.
APPEND sum_xy TO b_matrix.

" การคำนวณค่าของ a, b, c
" (แนวทางการคำนวณจะใช้วิธีการ Gauss-Jordan elimination หรือสมการที่เหมาะสม)
" สมมุติว่าคุณได้ค่ามาแล้ว
a = 1.0.
b = 2.0.
c = 5000.

" คาดการณ์ยอดขาย
DATA: predicted_sales TYPE f.

predicted_sales = a * (4 ** 2) + b * 4 + c.
WRITE: / 'Predicted Sales for Year 4:', predicted_sales.

คำอธิบายการทำงานของโค้ด

สรุป

การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา ABAP ไม่เพียงแต่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังช่วยในการคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต การเข้าใจวิธีการทำงานของโมเดลนี้สามารถนำไปใช้ในหลากหลายกรณี เช่น การวางแผนธุรกิจและการศึกษาตลาด

อย่ารอช้า! มาร่วมเรียนรู้วิธีการที่จะทำให้คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการโปรแกรม ได้ที่ APT!

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