ช่วงเวลา: ปีนี้ 12 เดือน เดือนนี้ เดือนก่อน 7 วัน 30 วัน 90 วัน ทั้งหมด เดือน: กำหนดเอง: ถึง
ฐานข้อมูล: มุมมองกราฟ/ตาราง: รายวัน รายเดือน ⬇ Export CSV
กลุ่มผู้ใช้:

1 พ.ย. 2569 – 2 พ.ย. 2569

2 วัน · เฉพาะ Oxford University Press academic resources
ยอดเข้าใช้รวม
7
ไม่มีข้อมูลช่วงก่อนหน้า
เฉลี่ยต่อวัน
4
จาก 2 วันที่มีข้อมูลรายวัน
วันที่ใช้มากที่สุด
6
1 พ.ย. 2569
บัญชีที่เข้าใช้ (ทั้งช่วง)
3
บัญชีไม่ซ้ำจาก email365 · เฉลี่ย 2 คน/วัน (OpenAthens unique)
ฐานข้อมูลที่ถูกใช้
1
รายการ
คณะ / หน่วยงาน
1
ที่มีการใช้งาน
สรุปตามคณะ / สาขาวิชา / ระดับ
เลือกกลุ่มได้ที่ "กลุ่มผู้ใช้" ด้านบน หรือคลิกชื่อคณะ/สาขาในตาราง · ทั้งหน้าจะเปลี่ยนตามกลุ่มที่เลือก · ชื่อคณะ/สาขาจากตารางหลักสูตร
Oxford University Press academic resources นิสิตที่มีรหัสสาขา 6 ครั้ง (85.7% ของการใช้ทั้งหมด 7)
คลิกชื่อคณะเพื่อดูรายสาขา · "บุคลากร" มาจาก attribute คณะ/หน่วยงาน (facultyth) แยกจากนิสิต ไม่ได้บวกในยอดรวมนิสิต
#คณะ บัณฑิต (โท/เอก) รวมนิสิตสัดส่วนบุคลากร
1บริหารธุรกิจ N 5 5
83.3%
 –
2ประมง B 1 1
16.7%
 –
รวม660
หมายเหตุ: majorid มีเฉพาะบัญชีนิสิต · ระดับ "บัณฑิต (โท/เอก)" = รหัสขึ้นต้น X ที่ตารางหลักสูตรไม่ได้ระบุว่าเป็นโทหรือเอก · ชื่อสาขาตัวเอียง = ยังไม่มีชื่อในตารางหลักสูตร (แสดงเป็นรหัส) เพิ่มได้ใน curriculum_map.php ($MAJOR_OVERRIDES) หรือกรอก majorCode ในตารางหลักสูตร
รหัสที่ยังไม่มีชื่อ 2 รหัส (6 ครั้ง): XB02, XN62
แนวโน้มการใช้งานรายวัน แยกตามประเภทผู้ใช้
แท่งซ้อน = ประเภทผู้ใช้ (6 อันดับแรก + อื่นๆ + ไม่ระบุ) · ผลรวมแต่ละแท่ง = transfer ทั้งหมดของช่วงนั้น
เฉลี่ยต่อวัน ตามวันในสัปดาห์
คำนวณจากข้อมูลรายวันในช่วงที่เลือก
15 อันดับฐานข้อมูลที่ใช้มากที่สุด
คลิกชื่อเพื่อกรองทั้งหน้าเป็นฐานข้อมูลนั้น
ฐานข้อมูลทั้งหมดในช่วงนี้ 1
จำนวนครั้ง · สัดส่วน · ผู้ใช้ไม่ซ้ำเฉลี่ยต่อวัน (ตัวเลข unique ของ OpenAthens) · วันที่มีการใช้
#ฐานข้อมูลครั้งสัดส่วนคน/วันวันที่ใช้
1Oxford University Press academic resources 7
100.0%
22
การใช้งานแยกตามมิติต่างๆ
แต่ละกล่องรวมกันได้ 7 ครั้ง (แต่ละกล่องมาจากการดึง 1 มิติ ไม่ได้บวกข้ามกัน) · "ไม่ระบุ" = transfer ของบัญชีที่ไม่มีค่า attribute นั้น (OpenAthens ไม่ส่งแถวมาให้) · มิติที่ไม่มีข้อมูลจะไม่แสดง
ประเภทผู้ใช้
2 ค่า
attribute typeperson · รวม 7
student 6
85.7%
teacher 1
14.3%
ระดับการศึกษา (จากรหัสนิสิต)
2 ค่า
หลัก 4–5 ของรหัสนิสิต · เฉพาะบัญชีนิสิตที่ถอดรหัสได้ · รวม 6 (85.7% ของทั้งหมด)
ปริญญาเอก 5
83.3%
ปริญญาตรี 1
16.7%
ประเภทหลักสูตร (จากรหัสนิสิต)
2 ค่า
ลำดับที่ (หลัก 6–9): ≤4000 ปกติ · 4001–5000 นานาชาติ · >5000 พิเศษ · รวม 6 (85.7% ของทั้งหมด)
ภาคพิเศษ 5
83.3%
ข้ามสถาบัน 1
16.7%
วิทยาเขต
2 ค่า
attribute campus · รวม 7
วิทยาเขตบางเขน 6
85.7%
วิทยาเขตสกลนคร 1
14.3%
วิทยาเขต (จากรหัสนิสิต)
2 ค่า
หลักที่ 3 ของรหัสนิสิต · รวม 6 (85.7% ของทั้งหมด)
บางเขน 5
83.3%
รหัส 9 1
16.7%
ปีที่เข้าศึกษา (จากรหัสนิสิต)
1 ค่า
พ.ศ. จากหลัก 1–2 · รวม 6 (85.7% ของทั้งหมด)
2569 6
100.0%
ประเภทงาน
2 ค่า
attribute jobtype (นิสิตไม่มีค่านี้ → ไม่ระบุ) · รวม 7
พนักงานมหาวิทยาลัย 1
14.3%
ไม่ระบุ (ไม่มี attribute) 6
85.7%
คณะ / หน่วยงาน
2 ค่า
attribute facultyth · รวม 7
คณะมนุษยศาสตร์ 1
14.3%
ไม่ระบุ (ไม่มี attribute) 6
85.7%
รหัสสาขาวิชา
3 ค่า
attribute majorid · รวม 7
XN62 5
71.4%
XB02 1
14.3%
ไม่ระบุ (ไม่มี attribute) 1
14.3%
ตารางรายวัน × ประเภทผู้ใช้ และระดับการศึกษาของนิสิต
คอลัมน์สีน้ำเงิน = attribute typeperson · "ไม่ระบุ" = บัญชีที่ไม่มี typeperson · รวม (ควบคุม) = transfer ทั้งหมดของช่วงนั้น · คอลัมน์สีเขียว = ระดับปริญญาถอดจากรหัสนิสิต (เฉพาะบัญชีนิสิตที่ถอดรหัสได้)
ช่วงเวลา studentteacher ไม่ระบุ รวม (ควบคุม) ปริญญาตรีปริญญาโทปริญญาเอก
2 พ.ย. 2569 –1 – 1 –––
1 พ.ย. 2569 6– – 6 1–5
รวม 61 0 7 105
ฐานข้อมูล (12 อันดับแรก) × ประเภทผู้ใช้
สีเข้ม = ใช้มาก · ตัวเลข = จำนวนครั้ง · ช่วยดูว่าฐานข้อมูลไหนเป็นของกลุ่มผู้ใช้ใด
ฐานข้อมูลstudentteacherรวม
Oxford University Press academic resources 6 1 7
เจาะลึก: เลือกกลุ่มผู้ใช้ → ดูว่าใช้ฐานข้อมูลอะไร และแนวโน้มเป็นอย่างไร
เช่น เลือก "คณะ" แล้วเลือกคณะที่ต้องการ (รายการเรียงตามยอดใช้งานในช่วงที่เลือก)
คณะ / หน่วยงาน: สำนักหอสมุด · รวม 40 ครั้ง (571.4% ของทั้งหมด)
#ฐานข้อมูลครั้งสัดส่วนในกลุ่มนี้
1CABI Digital Library37
92.5%
2EBSCO Information Services2
5.0%
3Taylor And Francis Books1
2.5%
แนวโน้มรายวันของกลุ่มนี้
ข้อมูลจาก OpenAthens Reports API (type=RESOURCE_USAGE, scope=ALL_ORGANISATIONS) · จำนวน = จำนวนครั้งที่ผู้ใช้ถูกส่งต่อไปยังฐานข้อมูล (transfers) · บัญชีไม่ซ้ำนับ 1 ครั้งต่อบัญชีต่อวัน แล้วนับจำนวนบัญชีที่แตกต่างกันในช่วง