ทำนายการเลิกใช้งานของลูกค้า
การที่ลูกค้าเลิกใช้งาน (Churn) หรือ การสูญเสียลูกค้าเมื่อเวลาผ่านไป เป็นปัญหาสำคัญสำหรับธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ การระบุลูกค้าที่เสี่ยงต่อการ Churn ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถดำเนินการเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้าไว้ได้ ช่วยให้
Data Science
พลังของ Data Science เพื่อสังคมที่ดี
เมื่อพูดถึง Data Science สิ่งที่คนจินตนาการจะเป็นบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ (Big tech Company) และอุตสาหกรรมการเงิน (Financial Industry) แต่แท้จริงแล้วมีศักยภาพมากกว่าแค่การนำไปใช้เพื่อสร้างกำไรและ Click-Through Rate ยังเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาท้าทายบางประการของมนุษยชาติ สามารถใช้เป็นเครื
สร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลให้ลูกค้าด้วย Data Science
ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลให้กับลูกค้าและเพิ่มผลตอบแทนการลงทุนด้านการตลาด
ในโลกแห่ง Digital ลูกค้าถูกโจมตีด้วยข้อความทางการตลาดจากทุกทิศทุกทาง เพื่อให้มีความโดดเด่นเหนือคู่แข่งและเชื่อมต่อกับกลุ่มเป้าหมายที่แท้จริงได้ การสร้างประสบการณ์ส่วนบุ
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
เปิดเผยความลับของ Bias และ Variance
ทำความเข้าใจระหว่าง Bias (อคติ) และ Variance (ความแปรปรวน)
ในการพัฒนา Machine Learning Models การทำให้ได้ผลการคาดการณ์ที่แม่นยำ ทั้งในขั้นตอนการพัฒนา (Development) และ การใช้งานจริง (Deployment) ถือเป็นเป้าหมายสำคัญ มี 2 แนวคิดพื้นฐาน เรียกว่า Bias (อคติ) และ Variance (ความแปรปรวน) หากเข้าใจความสัมพั
ปฏิวัติการศึกษาด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล
Data Science กำลังทำให้มีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในภาคการศึกษา โดยการใช้ข้อมูลเชิงลึกและเครื่องมืออย่างมีประสิทธิภาพ จะสามารถปรับปรุงประสบการณ์การเรียนรู้และผลลัพธ์ของผู้เรียนได้ มีตัวอย่าง Use cases การใช้ Data Science ในภาคการศึกษา ดังนี้
1) Personalized Learning (การเรียนรู
One-class Classification (Ep 2/2)
อ่าน Ep 1 ที่นี่ -> https://www.nerd-data.com/one-class-classification-ep1/
3. Isolation Forest
หรือ เขียนย่อว่า iForest เป็น Tree-based Anomaly Detection Algorithm
Model สร้างบนพื้นฐานของ Normal Data ในแนวทางที่จะ Isolate Anomalies
ซึ่งมีจำนวนน้อนและมีค่าที่แตกต่างไปจากค่า Normal ใน