• แบบจำลองเชิงเวลาเบื้องต้นในการทำนายราคาขายน้ำมันปิโตรเลียมในประเทศไทย (Basic time-series model for Thai oil price forecasting)

    การทำนายราคาขายของน้ำมันเป็นสิ่งที่สำคัญและทำอยู่กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน แต่ทว่าด้วยปัจจัยหลาย ๆ อย่างที่ไม่มีความแน่นอน

  • หาว่าฟีเจอร์ไหนส่งผลต่อผลการทำนายยังไงด้วย Partial Dependence Plot

    ตามปกติแล้ว เมื่อเราสร้าง model สำหรับ classification มาแล้ว เช่น ทำนายว่าลูกค้าคนใดจะมาชำระเงินล่าช้า ทำนายว่าลูกค้าจะตอบรับการแนะนำโปรโมชั่นใหม่ๆรึเปล่า ฯลฯ

  • สร้างโมเดลความสัมพันธ์ของข้อมูลทางธุรกิจด้วยเทคนิค linear regression

    การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ เช่นการทำ regression analysis ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องของการหาตัวแปร (factor) ที่มีผลต่อยอดขาย ตัวแปรที่ทำให้ความต้องการของสินค้าเรามากขึ้น หรือส่วนประกอบอะไรที่ทำให้ผลิตภัณฑ์นั้น ๆ เป็นผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพดี รวมไปถึงการสร้างโมเดลหาความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายกับช่องทางการวางขายนั้น อีกทั้งการทำ predictive model (หรือที่นิยมเรียกกันว่า machine learning) อื่น ๆ อย่าง logistic regression รวมไปถึงหลักการของ deep learning อย่าง neural network ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถจำเป็นต้องใช้พื้นฐานของ linear regression ทั้งสิ้น Linear Regression คืออะไร Linear regression เป็นโมเดลความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรกับสิ่งที่เราสนใจเช่นปัจจัยต่าง ๆ ทางธุรกิจกับยอดขายในไตรมาสนั้น ๆ หรืออาจจะเป็นส่วนประกอบต่าง ๆ ในสินค้ากับเกรดหรือคุณภาพของสินค้าเป็นต้น โดย linear regression นั้นเป็นโมเดลที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เนื่องจากเป็นโมเดลที่เข้าใจง่าย อีกทั้งยังสามารถนำไปใช้งานจริงได้อย่างรวดเร็วอีกด้วย แต่ว่ามีข้อควรระวังอยู่มาก หากไม่เข้าใจถึงหลักการของ linear regression…

  • Visualize your data on Thailand Map with Tableau

    “อยากแสดงข้อมูลเชิงพื้นที่่ในประเทศไทย ทำอย่างไรดี?” “มีข้อมูลแต่ละจังหวัด แล้วจะเอาไปแปะบนแผนที่อย่างไร?” “Tableau ไม่เข้าใจชื่อจังหวัดภาษาไทย ทำยังไงดี?” หรือคำถามอื่นๆที่เกี่ยวกับการนำเสนอข้อมูลบนแผนที่โดยเฉพาะแผนที่ประเทศไทย ที่เรามักจะมีคำถามบ่อยๆ บทความนี้เราจะแสดงขั้นตอนการแสดงข้อมูลบนแผนที่แบบ Step by Step โดยซอฟแวร์ที่เราจะใช้กันในคราวนี้จะมีชื่อว่า Tableau

ลงทะเบียนรับข่าวสาร

ไม่พลาดทุกการอัพเดทจาก Big Data Experience Center

Big Data Experience Center (BX)

ชั้น 14 อาคาร Knowledge Exchange Center (KX)
110/1 ถนนกรุงธนบุรี, แขวงบางลำภูล่าง เขตคลองสาน กรุงเทพฯ 10600
อีเมล์: [email protected]

ABOUT

SERVICES