Options
การประยุกต์เหมืองข้อมูลเพื่อพยากรณ์ปัจจัยที่ทําให้เกิดหนี้ค้าง ภายใต้การให้บริการด้านสินเชื่อโครงการสินเชื่อดิจิทัล (Digital Lending)
Loading...
File(s)
Author(s)
นพมาศ บุญปั้น
Advisor(s)
Other Contributor(s)
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีการเงิน.
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะบริหารธุรกิจ.
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะวิศวกรรมศาสตร์.
Publisher(s)
University of the Thai Chamber of Commerce
Date Issued
2021
Resource Type
Independent study
Language
Thai
Abstract
การศึกษาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ทำให้เกิดปัญหาหนี้ค้าง (NPL) ผ่านโครงการพัฒนาระบบสินเชื่อดิจิทัล (Digital Lending) ในกลุ่มลูกค้าของธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) จังหวัดลพบุรี และเพื่อประยุกต์เหมืองข้อมูลในการอนุมัติสินเชื่อในการแก้ไขปัญหาการจ่ายเงินกู้ โดยเก็บรวบรวมข้อมูลของลูกค้าเงินกู้ที่เข้าร่วมโครงการสินเชื่อฉุกเฉินที่มีอยู่ในระบบสารสนเทศของธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร จังหวัดลพบุรี จำนวน 9,002 ราย จากการที่ลูกค้ากรอกข้อมูลส่วนตัวลงใน Line Official ของ ธ.ก.ส. เพื่อสมัครสินเชื่อฉุกเฉิน ทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ผ่านโปรแกรม Weka เพื่อหาความสำคัญของปัจจัยที่ส่งผลให้เกิดปัญหาหนี้ค้าง (NPL) ผลการศึกษา จากการทดลองใช้ตัวแบบพยากรณ์ จำนวน 3 แบบ ได้แก่ เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree), เทคนิคเบย์อย่างง่าย (Naïve Bayesain classifier) และเทคนิคซัพพอร์ตเวกเตอร์เเมชชีน (Support vector machine; SVM) พบว่า เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) มีค่าความถูกต้องในการทำนาย (Correctly Classified Instances) มากที่สุด
Description
การศึกษาค้นคว้าอิสระ (บธ.ม. (วิศวกรรมคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีการเงิน)) -- มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย, 2564.
Degree Grantor
University of the Thai Chamber of Commerce
Access Rights
Open access
Rights
This work is under copyright of University of the Thai Chamber of Commerce (UTCC). Reproduction or distribution of the work in any format is prohibited without written permission of the copyright owner.
Rights Holder
University of the Thai Chamber of Commerce
Physical Location
University of the Thai Chamber of Commerce
Bibliographic Citation
นพมาศ บุญปั้น. (2564). การประยุกต์เหมืองข้อมูลเพื่อพยากรณ์ปัจจัยที่ทําให้เกิดหนี้ค้าง ภายใต้การให้บริการด้านสินเชื่อโครงการสินเชื่อดิจิทัล (Digital Lending)
นพมาศ บุญปั้น (2564). การประยุกต์เหมืองข้อมูลเพื่อพยากรณ์ปัจจัยที่ทําให้เกิดหนี้ค้าง ภายใต้การให้บริการด้านสินเชื่อโครงการสินเชื่อดิจิทัล (Digital Lending)
Views
53
Last Week
1
1
Last Month
3
3
Acquisition Date
May 18, 2024
May 18, 2024
Downloads
178
Last Week
9
9
Last Month
22
22
Acquisition Date
May 18, 2024
May 18, 2024