รายงานต้องแสดงทั้งแนวโน้ม การกระจาย และค่าผิดปกติอย่างไม่ทำให้เข้าใจผิด จึงถามว่า บริษัทมีข้อมูลลูกค้า 500 ราย โดยแต่ละรายมีตัวแปร 50 ตัว เมื่อต้องการสร้างแบบจำลองทำนาย วิธีใดเหมาะสมที่สุดในการลดจำนวนตัวแปรที่ไม่จำเป็นก่อนสร้างแบบจำลอง

การใช้วิธี Random Sampling เพื่อสุ่มเลือกลูกค้าเพียง 200 รายมาใช้ในการสร้างแบบจำลอง
การเพิ่มจำนวนข้อมูลตัวอย่างให้ครบ 1000 รายเพื่อให้แบบจำลองมีความแม่นยำมากขึ้น
การใช้วิธี K-Means Clustering เพื่อจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อสินค้า
การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (Principal Component Analysis) เพื่อรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันให้เหลือน้อยลง

เฉลยอธิบาย

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) เป็นเทคนิคการลดมิติข้อมูล (Dimensionality Reduction) ที่ช่วยรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันให้เหลือเป็นองค์ประกอบหลักจำนวนน้อยลง โดยยังคงรักษาความแปรปรวนของข้อมูลไว้ได้มากที่สุด ซึ่งตรงกับโจทย์ที่ต้องการลดตัวแปรที่ไม่จำเป็น ส่วนตัวเลือกอื่นไม่ได้แก้ปัญหาจำนวนตัวแปรที่มากเกินไป

ข้อสอบอื่นในวิชาความรู้เกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →