Latest

เข้าใจ Time Series Analysis

เข้าใจ Time Series Analysis

ข้อมูลที่พบบ่อยประเภทหนึ่ง คือ ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Data) เป็นข้อมูลใดๆ ที่ถูกเก็บรวบรวมตามช่วงเวลา โดยมีการบันทึกข้อมูลในช่วงเวลาที่แน่นอน ซึ่งอาจจะเป็นราคาหุ้นรายวัน การอ่านค่าจากเซนเซอร์รายชั่วโมง ยอดขายรายเดือน หรือแม้แต่จำนวนประชากรรายปี การวิ
Narut Soontranon
Price Optimization ในอุตสาหกรรมค้าปลีก

Price Optimization ในอุตสาหกรรมค้าปลีก

ในอุตสาหกรรมค้าปลีก ต้องสร้างความสมดุลระหว่างความพึงพอใจของลูกค้ากับการเพิ่มผลกำไรสูงสุด กลยุทธ์สำคัญประการหนึ่ง คือ การปรับราคาให้เหมาะสม (Price Optimization) ใน Blog นี้จะพูดถึงการปรับราคาขายปลีกให้เหมาะสม ประโยชน์ที่ได้รับ และตัวอย่าง Python Code ที่เป็น
Narut Soontranon
ทำนายการเลิกใช้งานของลูกค้า

ทำนายการเลิกใช้งานของลูกค้า

การที่ลูกค้าเลิกใช้งาน (Churn) หรือ การสูญเสียลูกค้าเมื่อเวลาผ่านไป เป็นปัญหาสำคัญสำหรับธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ การระบุลูกค้าที่เสี่ยงต่อการ Churn ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถดำเนินการเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้าไว้ได้ ช่วยให้
Narut Soontranon
พลังของ Data Science เพื่อสังคมที่ดี

พลังของ Data Science เพื่อสังคมที่ดี

เมื่อพูดถึง Data Science สิ่งที่คนจินตนาการจะเป็นบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ (Big tech Company) และอุตสาหกรรมการเงิน (Financial Industry) แต่แท้จริงแล้วมีศักยภาพมากกว่าแค่การนำไปใช้เพื่อสร้างกำไรและ Click-Through Rate ยังเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาท้าทายบางประการของมนุษยชาติ สามารถใช้เป็นเครื
Narut Soontranon
Feature Engineering อาวุธลับของ Data Scientist

Feature Engineering อาวุธลับของ Data Scientist

จินตนาการถึงหินก้อนใหญ่จากธรรมชาติ สามารถถูกนำไปแกะสลักสร้างผลงานชิ้นเอกได้ แต่ต้องใช้ทักษะและความรู้ของประติมากรในการเปลี่ยนวัตถุดิบให้กลายเป็นประติกรรมที่น่าทึ่ง ในทำนองเดียวกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทำงานกับข้อมูลดิบ แต่เพื่อปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริง
Narut Soontranon
สร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลให้ลูกค้าด้วย Data Science

สร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลให้ลูกค้าด้วย Data Science

ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลให้กับลูกค้าและเพิ่มผลตอบแทนการลงทุนด้านการตลาด ในโลกแห่ง Digital ลูกค้าถูกโจมตีด้วยข้อความทางการตลาดจากทุกทิศทุกทาง เพื่อให้มีความโดดเด่นเหนือคู่แข่งและเชื่อมต่อกับกลุ่มเป้าหมายที่แท้จริงได้ การสร้างประสบการณ์ส่วนบุ
Narut Soontranon
Data Science Project แบบครบวงจร

Data Science Project แบบครบวงจร

การทำ Data Science Project แบบ end-to-end (ครบวงจร) เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่างๆ ตั้งแต่การแปลงข้อมูลดิบให้เป็น Solution ที่จัดการกับปัญหาเฉพาะ มีกระบวนการทั่วไปดังนี้ 1) กำหนดปัญหาและเป้าหมาย (Define Problem & Goal) * ระบุ Problem Statement: กำหนดอย่างชัดเจนถึงสิ่งที่จะทำให้สำเร็จ
Narut Soontranon