การวิเคราะห์ความรู้สึกผู้โดยสารที่ใช้บริการสายการบินของบริษัทในประเทศสหรัฐอเมริกา

นันทภัค สุทธิเลิศ

dc.contributor.advisor	ณัฐนนท์ ลีลาตระกูล
dc.contributor.author	นันทภัค สุทธิเลิศ
dc.contributor.other	มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิทยาการสารสนเทศ
dc.date.accessioned	2023-05-12T02:51:25Z
dc.date.available	2023-05-12T02:51:25Z
dc.date.issued	2560
dc.identifier.uri	https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/6476
dc.description	งานนิพนธ์ (วท.ม.)--มหาวิทยาลัยบูรพา, 2560
dc.description.abstract	งานนิพนธ์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างกระบวนการวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อความแสดงความคิดเห็น (Sentiment Analysis) ของผู้โดยสารที่ใช้บริการสายการบินของบริษัทในประเทศสหรัฐอเมริกา เพื่อจำแนกความคิดเห็นเชิงลบ (Negative), ความคิดเห็นเชิงบวก (Positive) และความคิดเห็นเป็นกลาง (Neutral) โดยข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์จะถูกนำมาใช้สำหรับปรับปรุงการให้บริการสายการบินหลังจากได้แบบจำลอง (หรือโมเดลการวิเคราะห์) แบบจำลองนี้จะช่วยบริษัทลดระยะเวลาการวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้โดยสารอื่น ๆ ภายหลังได้โดยงานนิพนธ์นี้ได้ศึกษาและสร้างแบบจำลองสำหรับใช้วิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อความแสดงความคิดเห็นผู้ใช้บริการสายการบินประเทศสหรัฐอเมริกาด้วยข้อมูลจาก http:// www.kaggle.com ซึ่งเป็นข้อมูลเดือนกุมภาพันธ์ 2015 มีจำนวนข้อมูลทั้งสิ้น 14,640 ข้อความ เพื่อนำแบบจำลองที่สร้างขึ้นจำแนกข้อมูลแสดงความคิดเห็นที่เกิดขึ้นใหม่ นอกจากนี้ หลังจากบริษัททราบว่าลูกค้ามีความรู้สึกอย่างไรต่อสินค้าหรือบริการ หากลูกค้ามีความคิดเห็นเชิงลบ (Negative) มากกว่าความคิดเห็นเชิงบวก (Positive) บริษัทก็สามารถปรับปรุงแก้ไขได้ทันเวลา และยังนำผลจากการวิเคราะห์มาใช้สำหรับกำหนดกลยุทธ์เพื่อสร้างความพึงพอใจเพื่อใช้ขับเคลื่อนธุรกิจได้ด้วยระยะเวลาน้อยลง
dc.language.iso	th
dc.publisher	คณะวิทยาการสารสนเทศ มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.rights	มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.subject	ผู้โดยสารเครื่องบิน
dc.subject	สายการบิน -- ความพอใจของผู้ใช้บริการ
dc.subject	มหาวิทยาลัยบูรพา -- สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ
dc.subject	ความพอใจของผู้ใช้บริการ
dc.title	การวิเคราะห์ความรู้สึกผู้โดยสารที่ใช้บริการสายการบินของบริษัทในประเทศสหรัฐอเมริกา
dc.title.alternative	Us irline sentiment nlysis dvisory committee
dc.type	วิทยานิพนธ์/ Thesis
dc.description.abstractalternative	This research is to analyze the sentiments of US airlines’ passengers. We attempt to classify their Twitter comments (into negative, positive and neutral comments). The derived analyzing model could help decrease the time needed for analyzing any new comments in order to capture negative comments in time to improve the airlines’ services. We obtained the US airline Twitter data from www.kaggle.com, which is the information in February 2015 and consists of 14,640 records in total. Using our derived model, the airlines will know the service quality in time. Should have customers negative comments more than positive, the airline could, as early as possible, approach the corresponding issue appropriately. The airlines also can use this analysis model to set up the strategies to improve their customer relationship.
dc.degree.level	ปริญญาโท
dc.degree.discipline	เทคโนโลยีสารสนเทศ
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
dc.degree.grantor	มหาวิทยาลัยบูรพา