การเปรียบเทียบประสิทธิภาพแนวโน้มการพยากรณ์อัตราการว่างงาน ในประเทศไทยในช่วงปี 2564 -2566

comparative analysis of model performance for forecasting unemployment rates in thailand during 2021-2023

66541207004-7

2567

อาจารย์สุรีนาฎ  มะโนลา

โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลพยากรณ์อัตราการว่างงานในประเทศไทยระหว่างปี 2564-2566 โดยใช้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล crisp-dm และเทคนิค data mining เพื่อให้สามารถทำนายแนวโน้มอัตราการว่างงานได้อย่างแม่นยำ การศึกษานี้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล arima, holt-winters และ k-nn ผลการวิเคราะห์พบว่าโมเดล arima มีค่าคลาดเคลื่อนต่ำที่สุดในแง่ rmse และ mae จึงสามารถพยากรณ์แนวโน้มของข้อมูลได้แม่นยำที่สุด ส่วนโมเดล holt-winters มีความแม่นยำสูงในข้อมูลที่มีฤดูกาล โดยมีค่า mape ต่ำสุดที่ 6% ส่วนโมเดล k-nn มีค่าคลาดเคลื่อนสัมพัทธ์สูงสุด ทำให้ไม่เหมาะสมกับการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาเพื่อให้ผลการวิเคราะห์นำไปใช้งานได้ง่าย โครงงานนี้ได้พัฒนาเว็บไซต์แสดงผลข้อมูลโดยใช้ html, css, php และ power bi จากผลการศึกษาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพแนวโน้มการพยากรณ์อัตราการว่างงานในประเทศไทยในช่วงปี 2564-2566 สามารถสรุปได้ว่าโมเดล arima เป็นโมเดลเหมาะสมที่สุดสำหรับการพยากรณ์แนวโน้มอัตราการว่างงาน ในขณะที่ holt-winters เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลที่มีลักษณะเป็นฤดูกาล ส่วน k-nn มีข้อจำกัดในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา ผลการวิเคราะห์ข้อมูล นี้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการกำหนดนโยบายด้านแรงงานและการบริหารทรัพยากรบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพ