การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ดังนี้ 1) เพื่อประยุกต์ใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลในการพยากรณ์เกรดเฉลี่ยโดยเทคนิคคลีเมนไทน์ และ เทคนิคการถดถอยพหุคูณ และ 2) เพื่อตรวจสอบผลการพยากรณ์ด้วยเทคนิคคลีเมนไทน์และเทคนิคการถดถอยพหุคูณ โดยใช้เกณฑ์ในการเปรียบเทียบจากการวัดความคลาดเคลื่อน 3 แบบ ได้แก่ รากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย(Root Mean Square Error หรือ RMSE) ค่ามัธยฐานของค่าสัมบูรณ์ของความคลาดเคลื่อนวัดในรูปร้อยละ (Median Absoluate Percentage Error หรือ MdAPE) และร้อยละที่ดีกว่า(Percent Better) ฐานข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ คือข้อมูลทะเบียนประวัติของนักศึกษาที่รับเข้าตั้งแต่ปีการศึกษา 2544-2546 จำนวนนักศึกษา 3,033 คน ของงานทะเบียนประวัติและประมวลผล กองบริการการศึกษา สำนักงานอธิการบดี มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี ทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการหาค่าสถิติพื้นฐาน การพยากรณ์ด้วยเทคนิคคลีเมนไทน์วิธีนิวรอลเน็ตเวิร์ก และเทคนิคการถดถอยพหุคูณ ทำการตรวจสอบผลการพยากรณ์แต่ละวิธีด้วยค่าความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ 3 ค่า ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. การพยากรณ์ด้วยเทคนิคคลีเมนไทน์พบว่า วิธีที่ให้ค่าแม่นยำในการประมาณสูงสุดเท่ากับ 91.777 คือ โมเดลของวิธีนิวรัลเน็ตเวิร์กที่ประกอบด้วย นิวรอลนำเข้าในขั้นข้อมูลป้อนเข้าจำนวน 12 นิวรอล ในชั้นแอบแฝง จำนวน 3 นิวรอล และในชั้นแสดงผลลัพธ์จำนวน 1 นิวรอลและกำหนดให้ค่าเริ่มต้นในการทำงานดังนี้ ค่าสัมประสิทธิ์การเรียนรู้ (~i(+,h)~i)เท่ากับ 0.35 ค่าโมเมนตัม (~i(+,a)~i) เท่ากับ 0.8 จำนวนรอบการเรียนรู้ 20000 รอบให้วิธีการเรียนรู้แบบย้อนกลับและ การแปลงค่าด้วยฟังก์ชันซิกมอยด์ 2. การพยากรณ์ด้วยเทคนิคการถดถอยพหุคูณพบว่า สมการที่เหมาะสมในการพยากรณ์เกรดเฉลี่ยสะสมโดยให้ค่า R('2) = 0.531 คือ Z(,y) = .455Z(,(GPX_M)) - .091(,(FAC_3)) + .633Z(,(ENT)) + .123Z(,(AD_1)) + .063Z(,(FAC_2)) + .382Z(,(FAC_4)) + .457Z(,(FAC_6)) - .082Z(,(OC_M1)) - .072Z(,(ED_F5) + .053Z(,(OC_F1)) - .032Z(,(OC_M8)) - .029Z(,(ED_F3)) 3. เปรียบเทียบผลการพยากรณ์ในข้อ 1) และ 2) พบว่า เทคนิคพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์เกรดเฉลี่ยสะสมคือ เทคนิคคลีเมนไทน์แบบนิวรอลเน็ตเวิร์ก