Sign in Subscribe

Data Science

ประกันภัยใช้ Data Science อย่างไร

ประกันภัยใช้ Data Science อย่างไร

Data Science มีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมประกันภัย ช่วยสนับสนุนให้บริษัทสามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล เช่น ปรับปรุงการประเมินความเสี่ยง และเพิ่มประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า เช่น 1) การประเมินความเสี่ยงและการกำหนดราคา (Risk assessment and pricing) ตัวอย่าง: การทำนายความน่

DA / BA / DS ต่างกันอย่างไร

DA / BA / DS ต่างกันอย่างไร

นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst หรือ DA): * มุ่งเน้นการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล * ใช้วิธีการทางสถิติในการตีความชุดข้อมูล * สร้าง Dashboards และ Reports * โดยทั่วไปทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured data) * ใช้เครื่องมือเช่น

Graph Networks

Graph Networks

เป็นโครงสร้างข้อมูลอันทรงพลังที่ถูกนำมาใช้ใน Data Science และ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่าง Entities ต่างๆ Graph Networks ประกอบด้วย: 1. Nodes (Vertices): แทน Entities 2. Edges: แทนความสัมพันธ์ระหว่าง Entities คุณลักษณะสำคัญ:

Customer Look-alike Model

Customer Look-alike Model

ค้นหาลูกค้าที่มีคุณค่าสูงสุด โดยใช้ Customer Look-alike Model ในทางธุรกิจ การทราบถึงลูกค้าที่มีคุณค่า (Value) สูงสุด โดยการวิเคราะห์คุณลักษณะและพฤติกรรมของลูกค้ากลุ่มนี้ สามารถนำไปพัฒนากลยุทธ์การตลาดที่มุ่งเป้าหมาย ในการหาลูกค้ารายใหม่ที่มี

เข้าใจ Time Series Analysis

เข้าใจ Time Series Analysis

ข้อมูลที่พบบ่อยประเภทหนึ่ง คือ ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Data) เป็นข้อมูลใดๆ ที่ถูกเก็บรวบรวมตามช่วงเวลา โดยมีการบันทึกข้อมูลในช่วงเวลาที่แน่นอน ซึ่งอาจจะเป็นราคาหุ้นรายวัน การอ่านค่าจากเซนเซอร์รายชั่วโมง ยอดขายรายเดือน หรือแม้แต่จำนวนประชากรรายปี การวิ

Price Optimization ในอุตสาหกรรมค้าปลีก

Price Optimization ในอุตสาหกรรมค้าปลีก

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

ทำนายการเลิกใช้งานของลูกค้า

ทำนายการเลิกใช้งานของลูกค้า

การที่ลูกค้าเลิกใช้งาน (Churn) หรือ การสูญเสียลูกค้าเมื่อเวลาผ่านไป เป็นปัญหาสำคัญสำหรับธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ การระบุลูกค้าที่เสี่ยงต่อการ Churn ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถดำเนินการเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้าไว้ได้ ช่วยให้