ปัญหาทางธุรกิจและแนวทางแก้ไขด้วยวิทยาการข้อมูล

อ.ดร. สมศักดิ์ จันทร์เอม

วิทยาลัยนานาชาตินวัตกรรมดิจิทัล มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

13 พฤศจิกายน 2568

Business Problems

ปัญหาทางธุรกิจ (Business Problem) หมายถึงสถานการณ์หรืออุปสรรคที่ขัดขวางไม่ให้ธุรกิจสามารถบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ได้

ตัวอย่างของปัญหาทางธุรกิจ (Examples include):

กำไรลดลง
ยอดขายตกต่ำ
สูญเสียลูกค้า
ต้นทุนเพิ่มสูงขึ้น
การดำเนินงานไม่มีประสิทธิภาพ

หากไม่รีบแก้ไข ปัญหาเหล่านี้อาจส่งผลกระทบต่อ ความสามารถในการแข่งขัน หรือแม้กระทั่ง ความอยู่รอดในระยะยาวขององค์กร

ทำไมธุรกิจจึงต้องการวิทยาการข้อมูล (Why Do Businesses Need Data Science?)

ธุรกิจมีข้อมูลจำนวนมาก แต่ขาดการวิเคราะห์เชิงลึกที่นำไปสู่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
ช่วยให้เกิดการตัดสินใจโดยอิงข้อมูลจริง (Data-Driven Decision-Making)
ช่วย ลดต้นทุน, เพิ่มประสิทธิภาพ, และ คาดการณ์แนวโน้มในอนาคต

การแก้ปัญหาทางธุรกิจด้วยข้อมูล (Data Driven Business Problem Solving)

แนวทางนี้มุ่งเน้นการใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อวิเคราะห์หาสาเหตุของปัญหา และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์โดยอิงจาก หลักฐาน (Evidence) แทนการพึ่งพาเพียงแค่ สัญชาตญาณ (Intuition) หรือ ประสบการณ์ส่วนตัว (Experience) เท่านั้น

ขั้นตอนในการแก้ปัญหาทางธุรกิจด้วยข้อมูล (Steps in Solving Business Problems with Data)

ตัวอย่าง: ยอดขายของกลุ่มสินค้า A ลดลง 30% ในไตรมาสที่ผ่านมา

กำหนดปัญหาอย่างชัดเจน (Clearly Define the Problem)
- ปัญหาที่ดีควรมีความชัดเจน วัดผลได้ และมีกรอบเวลาแน่นอน
- ควรตั้งคำถามในลักษณะที่สามารถตอบได้ด้วยข้อมูล (Data-Answerable Question)

เก็บรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (Collect Relevant Data)

ข้อมูลยอดขายรายวันหรือรายสินค้า
พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า
ข้อมูลโปรโมชั่นและกิจกรรมของคู่แข่ง
ข้อเสนอแนะและรีวิวจากลูกค้า

วิเคราะห์ข้อมูล (Analyze the Data)

เทคนิค (Technique)	การใช้งาน (Use Case)	ตัวอย่าง (Example)
Descriptive Analytics	อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้น	“ยอดขายลดลงในวันธรรมดา”
Diagnostic Analytics	ระบุสาเหตุของปัญหา	“ลูกค้าอายุ 20–30 ปีหยุดซื้อสินค้า”
Predictive Analytics	คาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น	“ยอดขายอาจลดลงอีกในไตรมาสหน้า”
Prescriptive Analytics	แนะนำแนวทางการดำเนินการ	“ปรับราคา หรือเปิดแคมเปญส่งเสริมการขายใหม่”

สื่อสารผลลัพธ์อย่างชัดเจน (Communicate Results Clearly)
- ใช้แดชบอร์ด (Dashboards) เพื่อแสดงข้อมูลภาพรวม
- ถ่ายทอดข้อมูลด้วยเรื่องราว (Data Storytelling) ให้เข้าใจง่าย
- จัดทำสไลด์นำเสนอที่เน้นผลกระทบและแนวทางปฏิบัติได้จริง

ตัดสินใจและติดตามผลลัพธ์ (Make Decisions and Monitor Outcomes)
- ทดสอบแนวทางแก้ไข เช่น A/B Testing
- วัดผลกระทบโดยใช้ตัวชี้วัดสำคัญ (KPIs)
- นำหลักการ การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง (Continuous Improvement) มาใช้เพื่อติดตามและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

Real-World Data Use Case

ปัญหา: ลูกค้าไม่กลับมาซื้อซ้ำ (Customers Are Not Returning)

ข้อมูลที่ใช้ (Data Used):

ประวัติการซื้อสินค้า (Purchase History)
ช่วงเวลาระหว่างการซื้อแต่ละครั้ง (Time Gap Between Purchases)
คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า (Customer Satisfaction Scores - Net Promoter Score: NPS)

แนวทางการแก้ปัญหา (Solution Approaches):

วิเคราะห์ มูลค่าตลอดอายุลูกค้า (Customer Lifetime Value: CLV)
ทำการ แบ่งกลุ่มลูกค้า (Segmentation) และส่งโปรโมชั่นเฉพาะกลุ่มเป้าหมาย
พัฒนา ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) เพื่อกระตุ้นให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ

Examples of Business Problem Types

ตัวอย่างประเภทของปัญหาทางธุรกิจ (Examples of Business Problem Types)

ภาคเอกชน (Private Sector)

การตลาด (Marketing): อัตราการรักษาลูกค้าต่ำ, อัตราการเปลี่ยนลูกค้าเป็นผู้ซื้อ (Conversion Rate) ต่ำ, การรับรู้แบรนด์น้อย
การดำเนินงาน (Operations): สินค้าคงคลังล้น, ความต้องการสินค้าผันผวน, กระบวนการทำงานล่าช้า
การเงิน (Finance): ควบคุมต้นทุนไม่ได้, พยากรณ์กำไรไม่แม่นยำ, ปัญหากระแสเงินสด
ทรัพยากรบุคคล (Human Resources): อัตราการลาออกสูง, พนักงานขาดแรงจูงใจ, ขาดบุคลากรด้านเทคโนโลยี

ภาครัฐ / ภาคสาธารณะ (Government / Public Sector)

การเข้าถึงบริการสาธารณะที่ไม่เท่าเทียม (Unequal Access to Public Services): การดำเนินการเรื่องร้องเรียนล่าช้า, ขาดบุคลากรเพียงพอ
การจัดสรรงบประมาณที่ไม่เหมาะสม (Misallocated Budget): ไม่สามารถวัดผลลัพธ์ของนโยบายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ขาดข้อมูลสำหรับการตัดสินใจเชิงนโยบาย (Lack of Data for Policy Decisions): เช่น ข้อมูลประชาชนรายได้น้อยที่ล้าสมัย
การทุจริตและความโปร่งใสต่ำ (Corruption and Low Transparency): ระบบตรวจสอบภายในอ่อนแอ
ปัญหาเมือง (Urban Issues): จราจร, ฝุ่น PM2.5, สาธารณสุข — ต้องใช้การบริหารจัดการด้วยข้อมูลเชิงพื้นที่และพฤติกรรม (Data-Driven Management)

ระดับบุคคล (Individual Level)

การเงินส่วนบุคคล (Personal Finance): ใช้จ่ายเกินตัว, ไม่มีเงินออม, ไม่มั่นใจในการลงทุน
การพัฒนาอาชีพ (Career Development): ไม่รู้ทักษะที่ตลาดต้องการ, ขาดการวางแผนอาชีพระยะยาว
สุขภาพและพฤติกรรม (Health & Behavior): ไม่มีข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคล, มีพฤติกรรมเสี่ยง
การเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong Learning): ไม่รู้วิธีพัฒนาทักษะ (Upskill/Reskill) หรือเลือกหลักสูตรที่เหมาะสม
การตัดสินใจในชีวิต (Life Decisions): การเลือกบ้าน/รถ, การวางแผนครอบครัว

การแปลงปัญหาทางธุรกิจ → เป็นปัญหาทางข้อมูล (Translating Business Problems → Data Problems)

ปัญหาทางธุรกิจ (Business Problem)	ปัญหาทางข้อมูล (Data Problem)	เทคนิคที่ใช้ (Technique Used)
ลูกค้าลาออก	ทำนายการเลิกใช้บริการของลูกค้า	การจำแนกประเภท (Classification)
ยอดขายสินค้าต่ำ	พยากรณ์ยอดขาย (Forecast Sales)	การพยากรณ์อนุกรมเวลา (Time Series Forecasting)
โปรโมชั่นไม่มีประสิทธิภาพ	แบ่งกลุ่มลูกค้า (Segment Customers)	การจัดกลุ่ม (Clustering)
การฉ้อโกง (Fraud Detection)	ตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ (Identify Abnormal Behavior)	การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection)

ตัวชี้วัดทางธุรกิจที่ควรรู้ (Key Business Metrics to Know)

มูลค่าตลอดอายุลูกค้า (Customer Lifetime Value: CLV)
อัตราการรักษาลูกค้า (Customer Retention Rate)

ผลตอบแทนจากการลงทุน (Return on Investment: ROI)
อัตราการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง (Inventory Turnover Rate)
อัตราการคลิกผ่านโฆษณา (Click-Through Rate: CTR)

1. มูลค่าตลอดอายุลูกค้า (Customer Lifetime Value: CLV)

มูลค่ารวมทั้งหมดที่ลูกค้าหนึ่งรายคาดว่าจะสร้างให้กับธุรกิจ ตลอดระยะเวลาความสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับองค์กร

Formula:

\[ \begin{aligned} \text{CLV} = &\text{Average Purchase Value} \times \text{Purchase Frequency} \times\\& \text{Customer Lifespan} \end{aligned} \]

ตัวอย่าง (Example):

ยอดซื้อเฉลี่ย = 500 บาท/เดือน
ซื้อทุกเดือน → 12 ครั้ง/ปี
คงอยู่เป็นลูกค้าเป็นเวลา 3 ปี

\[ \text{CLV} = 500 \times 12 \times 3 = 18{,}000 \text{ THB} \]

2. อัตราการรักษาลูกค้า (Customer Retention Rate)

เปอร์เซ็นต์ของลูกค้าปัจจุบันที่ยังคงใช้บริการของธุรกิจ ภายในช่วงระยะเวลาที่กำหนด

Formula:

\[ \text{Retention Rate} = \left( \frac{E - N}{S} \right) \times 100 \]

\(E\): จำนวนลูกค้าที่คงเหลือเมื่อสิ้นงวด (End of Period Customers)
\(N\): จำนวนลูกค้าใหม่ที่ได้มาในช่วงงวดนั้น (New Customers Acquired)
\(S\): จำนวนลูกค้าที่มีอยู่ตั้งแต่ต้นงวด (Start of Period Customers)

ตัวอย่าง (Example):

เมื่อต้นปีมีลูกค้าเริ่มต้นจำนวน 1,000 ราย
สิ้นปีมีลูกค้าทั้งหมด 1,200 ราย (โดยมีลูกค้าใหม่เพิ่มมา 400 ราย)

\[ \text{Retention Rate} = \left( \frac{1{,}200 - 400}{1{,}000} \right) \times 100 = 80\% \]

3. ผลตอบแทนจากการลงทุน (Return on Investment: ROI)

เป็นตัวชี้วัดผลตอบแทนจากการลงทุน เพื่อประเมินประสิทธิภาพ หรือความสามารถในการทำกำไรของการลงทุนแต่ละโครงการ

Formula:

\[ \text{ROI} = \left( \frac{\text{Net Profit}}{\text{Investment Cost}} \right) \times 100 \]

ตัวอย่าง (Example):

เงินลงทุน: 100,000 บาท
กำไรสุทธิ: 30,000 บาท

\[ \text{ROI} = \left( \frac{30{,}000}{100{,}000} \right) \times 100 = 30\% \]

4. อัตราการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง (Inventory Turnover Rate)

ใช้วัดความเร็วในการขายและเติมสินค้าในคลังสินค้า อัตราที่สูงบ่งชี้ว่า สินค้าขายออกเร็วและมีระยะเวลาคงคังสั้นลง

Formula:

\[ \text{Inventory Turnover} = \frac{\text{Cost of Goods Sold (COGS)}}{\text{Average Inventory}} \]

ตัวอย่าง (Example):

ต้นทุนขายต่อปี (COGS) = 1,000,000 บาท
มูลค่าสินค้าคงคลังเฉลี่ย = 250,000 บาท

\[ \text{Inventory Turnover} = \frac{1{,}000{,}000}{250{,}000} = 4 \text{ cycles/year} \]

5. อัตราการคลิกผ่าน (Click-Through Rate: CTR)

ใช้วัดเปอร์เซ็นต์ของผู้ชมที่ คลิก บนโฆษณาหรือบนลิงก์ เพื่อแสดงถึงระดับความสนใจหรือการมีส่วนร่วมของผู้ใช้งาน

Formula:

\[ \text{CTR} = \left( \frac{\text{Number of Clicks}}{\text{Number of Impressions}} \right) \times 100 \]

ตัวอย่าง (Example):

จำนวนครั้งที่โฆษณาปรากฏ (Ad Impressions): 10,000 ครั้ง
จำนวนครั้งที่มีการคลิก (Clicks): 300 ครั้ง

\[ \text{CTR} = \left( \frac{300}{10{,}000} \right) \times 100 = 3\% \]

ประเภทของข้อมูลทางธุรกิจ (Types of Business Data)

ข้อมูลพฤติกรรม (Behavioral Data) — เช่น การกระทำหรือพฤติกรรมของลูกค้า
ข้อมูลธุรกรรม (Transaction Data) — เช่น ประวัติการซื้อขายสินค้า
ข้อมูลแบบเรียลไทม์ (Real-Time Logs) — เช่น ข้อมูลระบบหรือข้อมูลการคลิก (Clickstream)
ข้อมูลภายนอก (External Data) — เช่น สภาพอากาศ, ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย

เครื่องมือทางวิทยาการข้อมูล (Data Science Tools)

ภาษาที่ใช้ (Languages): Python, R, SQL
ไลบรารี/แพ็กเกจ (Libraries): Pandas, Scikit-learn, Statsmodels
เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล (Visualization): Tableau, Power BI, matplotlib
แพลตฟอร์มคลาวด์ (Cloud Platforms): Google Colab, Azure, AWS

การเลือกโมเดลให้เหมาะสมกับปัญหา

ประเภทของโมเดล	ตัวอย่างโมเดล	เมื่อควรใช้
การจำแนกประเภท (Classification)	Logistic Regression, Random Forest	ใช้เมื่อผลลัพธ์อยู่ในรูปแบบของ “หมวดหมู่” หรือ “คลาส”
การถดถอย (Regression)	Linear Regression, XGBoost	ใช้เมื่อต้องการพยากรณ์ค่าตัวเลขเชิงปริมาณ
การจัดกลุ่ม (Clustering)	K-Means, DBSCAN	ใช้เพื่อค้นหากลุ่มหรือรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล
ระบบแนะนำ (Recommendation)	Collaborative Filtering	ใช้เพื่อแนะนำสินค้า/บริการให้เหมาะกับผู้ใช้
อนุกรมเวลา (Time Series)	ARIMA, Prophet	ใช้เพื่อพยากรณ์แนวโน้มในอนาคตตามลำดับเวลา

กรณีศึกษา (Case Study Example)

ยอดขาย ลดลง 20% ในเดือนที่ผ่านมา

ตรวจสอบข้อมูลโดยใช้ การแยกส่วนอนุกรมเวลา (Time Series Decomposition)
วิเคราะห์ผลของ แคมเปญการตลาด (Marketing Campaign) → การวิเคราะห์โปรโมชั่น
ทำ การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) เพื่อค้นหากลุ่มที่มียอดขายลดลง
สร้าง โมเดลพยากรณ์ยอดขาย (Sales Forecasting Model) เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต

วิธีการนำเสนอผลลัพธ์ (How to Present the Results?)

สร้าง แดชบอร์ด (Dashboard) เพื่อแสดงข้อมูลเชิงลึกอย่างชัดเจนและโต้ตอบได้
ใช้ การเล่าเรื่องด้วยข้อมูล (Data Storytelling) เพื่อให้เข้าใจง่ายและน่าสนใจ
มุ่งเน้นที่ ผลกระทบทางธุรกิจ (Business Impact) ไม่ใช่เพียงแค่ความแม่นยำของโมเดล

View slides in full screen

จริยธรรมและข้อควรระวัง (Ethics & Pitfalls)

การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Data Privacy & GDPR) — กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของสหภาพยุโรป (General Data Protection Regulation)
อคติในข้อมูล (Bias in Data) อาจทำให้โมเดลเกิดข้อผิดพลาดหรือให้ผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรม
ต้องมั่นใจว่า ผลลัพธ์ของโมเดล สามารถอธิบายและเข้าใจได้ (Explainable & Understandable) สำหรับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องทุกฝ่าย

ข้อมูลผู้โดยสารสายการบิน (Air Passenger Data)

กรณีศึกษา (Case Study)

การพยากรณ์ยอดขาย (Sales Forecasting)

ปัญหาทางธุรกิจ (Business Problem):
ต้องการพยากรณ์ยอดขายรายวันของแต่ละสาขา เพื่อปรับปรุงการบริหารจัดการสินค้าคงคลังให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

โมเดลที่นิยมใช้ (Models Commonly Used)

แบบจำลองอนุกรมเวลา (Time Series Models): ARIMA, SARIMA
กราเดียนท์บูสติ้ง (Gradient Boosting): XGBoost, LightGBM
ดีปเลิร์นนิง (Deep Learning): LSTM (Long Short-Term Memory)

กระบวนการทำงาน (Workflow)

การเก็บรวบรวมข้อมูล (Collect Data):
เช่น ยอดขายรายวัน, โปรโมชั่น, วันหยุด, อุณหภูมิ เป็นต้น
การสร้างคุณลักษณะใหม่ (Feature Engineering):
สร้างตัวแปรใหม่ เช่น ยอดขายย้อนหลัง (lag sales), ตัวแปรจำลองวันหยุด (holiday dummy variables)
การเลือกและฝึกโมเดล (Model Selection & Training):
เลือกและฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลย้อนหลัง
การประเมินผลโมเดล (Model Evaluation):
ใช้ตัวชี้วัดเช่น MAE, RMSE เพื่อประเมินความแม่นยำ
การนำไปใช้งานจริง (Deployment):
นำโมเดลไปใช้ในการพยากรณ์ยอดขายในอนาคต
การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง (Feedback Loop):
อัปเดตและปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องตามผลการใช้งานจริง

🎬 Netflix: ระบบแนะนำเนื้อหาเฉพาะบุคคล (Personalized Recommendation System)

ปัญหา (Problem): ผู้ใช้ไม่รู้ว่าจะดูอะไรต่อ → เสี่ยงต่อการเลิกใช้งาน (Churn Risk)

โมเดลที่ใช้ (Models Used)

Collaborative Filtering: การแยกเมทริกซ์ (Matrix Factorization – SVD, ALS)
Content-Based Filtering: ใช้เทคนิค TF-IDF และ Cosine Similarity เพื่อวัดความคล้ายของเนื้อหา
Deep Learning: ใช้ Autoencoders หรือ Neural Collaborative Filtering เพื่อเรียนรู้ความชอบของผู้ใช้

กระบวนการทำงาน (Workflow)

เก็บข้อมูลการรับชมของผู้ใช้ (Collect user viewing data)
เช่น ประวัติการดูภาพยนตร์หรือซีรีส์ (user–movie interaction logs)
สร้างโปรไฟล์ของผู้ใช้และเนื้อหา (Build user and content profiles)
เช่น การสร้างเวกเตอร์แทนผู้ใช้ (user embeddings) และคุณลักษณะของภาพยนตร์ (movie features)
ฝึกโมเดล (Train models)
เพื่อทำนายความชอบของผู้ใช้ เช่น ความน่าจะเป็นที่จะดูหรือให้คะแนน
สร้างคำแนะนำเฉพาะบุคคล (Generate personalized recommendations)
จัดลำดับรายการที่คาดว่าผู้ใช้จะสนใจมากที่สุด
ทดสอบ A/B (A/B test)
เพื่อประเมินความพึงพอใจและอัตราการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
ปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง (Improve the model)
โดยใช้ข้อมูลใหม่และข้อเสนอแนะจากผู้ใช้เพื่อเพิ่มความแม่นยำของระบบ

How to build a recommendation system

☕ Starbucks: การวิเคราะห์เชิงพื้นที่เพื่อการเปิดสาขาใหม่

ปัญหา: ควรเปิดร้านใหม่ที่ไหนเพื่อให้ได้กำไรสูงสุด?

แบบจำลองที่ใช้

การจัดกลุ่มเชิงพื้นที่ (Geospatial Clustering): K‑Means, DBSCAN (หรือ HDBSCAN)
แบบจำลองการถดถอยและการเพิ่มประสิทธิภาพ (Regression / Uplift): Random Forest Regressor, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM), Decision Trees
การพยากรณ์เพิ่มเติม (Forecasting Add‑on): การคาดการณ์ปริมาณผู้เข้าร้านด้วย GBM ที่รวมปัจจัยฤดูกาล

ตัวชี้วัดหลัก (North‑Star Metrics)

คืนทุนใน 12 เดือน (ระยะเวลาคืนทุน)
เศรษฐศาสตร์ต่อหน่วย (Unit Economics): อัตรากำไรขั้นต้น, ค่าแรงต่อยอดขาย, ค่าเช่าร้านต่อยอดขาย ≤ 10–12%
คะแนนทำเล (Site Score) (0–100) ที่รวมปัจจัยด้านความต้องการของตลาด การแข่งขัน และศักยภาพในการเติบโต

ขั้นตอนการทำงาน (Workflow)

เก็บข้อมูล: ทำเลร้านปัจจุบัน ปริมาณผู้คน สถิติยอดขาย และความหนาแน่นของคู่แข่ง
สร้างแผนที่ GIS: พล็อตพิกัดและเชื่อมโยงข้อมูลเชิงพื้นที่
จัดกลุ่มทำเล: เพื่อหาพื้นที่ที่มีลักษณะใกล้เคียงกับร้านที่ทำกำไรดี
พยากรณ์ยอดขายที่คาดหวัง: สำหรับทำเลใหม่ที่เป็นไปได้
แนะนำพื้นที่ศักยภาพสูง: เพื่อใช้ในการขยายสาขา
ติดตามผลการดำเนินงานจริง: หลังจากเปิดร้านเพื่อปรับปรุงโมเดลในอนาคต

10 Tips that Help You Find Best Location for Business

🚗 ปัญหา: การตั้งราคาค่าโดยสารแบบไดนามิก (Dynamic Pricing)

ปัญหา:

ผู้โดยสารร้องเรียนเกี่ยวกับ การเพิ่มราคาที่ไม่คาดคิด หรือ ราคาที่สูงเกินไปในช่วงเวลาที่มีความต้องการสูง
อย่างไรก็ตาม หากไม่ปรับราคา คนขับอาจปฏิเสธการรับผู้โดยสาร → ความท้าทายคือการสร้างสมดุลระหว่าง ความพึงพอใจของผู้โดยสาร กับ แรงจูงใจของคนขับ

แบบจำลองที่ใช้ (Models Used):

แบบจำลองการถดถอย (Regression Models): Linear, Ridge, Lasso, Gradient Boosting
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning): Multi-Armed Bandit, Deep Q-Network (DQN)
การพยากรณ์ความต้องการ (Demand Forecasting): XGBoost, LSTM (สำหรับรูปแบบที่ขึ้นอยู่กับเวลา)
การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ (Geospatial Analytics): Heatmaps, การจัดกลุ่ม (Clustering)

กระบวนการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science Pipeline):

เก็บรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- ปริมาณคำขอโดยสารตามพื้นที่
- ระยะเวลาเดินทาง ความหนาแน่นของการจราจร
- พฤติกรรมการยกเลิกและช่วงเวลาที่มีการเพิ่มราคา (Surge Pricing)
- ปัจจัยภายนอก: สภาพอากาศ วันหยุด หรือกิจกรรมพิเศษ
วิเคราะห์อุปสงค์และอุปทาน (Demand & Supply Analysis)
- ตรวจจับ ช่วงที่ความต้องการพุ่งสูง ด้วย Heatmaps และ Time Series
- ระบุพื้นที่ที่มี คนขับไม่เพียงพอ
พยากรณ์ความต้องการในอนาคต
- ทำนายจำนวนคำขอโดยสารในอีก 15 นาทีข้างหน้า ด้วยแบบจำลอง Time Series หรือ Machine Learning
ประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการตั้งราคาแบบไดนามิก (Dynamic Pricing Algorithms)
- ปรับราคาค่าโดยสารตามอัตราส่วนระหว่างอุปสงค์และอุปทาน
- ใช้ Reinforcement Learning เพื่อค้นหาราคาที่เหมาะสมที่สุด
ทดสอบ A/B Testing
- เปรียบเทียบระหว่างกลุ่มราคาคงที่และราคาปรับตามสภาวะตลาด
- ประเมินผลการใช้งาน ระยะเวลารอ และความพึงพอใจของลูกค้า
นำไปใช้จริงและติดตามผล (Deploy & Monitor)
- ปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องตามฤดูกาล เหตุการณ์ หรือพฤติกรรมของผู้ใช้

ผลลัพธ์ (Outcomes):

ลดเวลารอของผู้โดยสาร → เพิ่มความพึงพอใจ
รักษาแรงจูงใจของคนขับ → เพิ่มจำนวนการรับงาน
ปรับปรุงการจับคู่ระหว่างผู้โดยสารและคนขับ → ลดอัตราการยกเลิก
เพิ่มรายได้เฉลี่ยของคนขับในช่วงเวลาที่มีความต้องการสูง

How Does Uber Set Its Prices? Dynamic Pricing Explained

🛍️ Zara: Inventory Optimization

ปัญหา: กระแสแฟชั่นเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว → เกิด สินค้าคงคลังที่ขายไม่ออก

แบบจำลองที่ใช้ (Models Used):

การจัดกลุ่ม (Clustering): K-Means, Hierarchical Clustering
การจำแนกประเภท (Classification): Random Forest, Logistic Regression
การพยากรณ์ (Forecasting): Time Series + Machine Learning

ขั้นตอนการทำงาน (Workflow):

วิเคราะห์ข้อมูลยอดขายแยกร้านและสินค้า
จัดกลุ่มร้านค้า (Cluster Stores) ตามพฤติกรรมการขาย
พยากรณ์ความต้องการ (Forecast Demand) ของแต่ละร้านโดยอิงจากพฤติกรรมของลูกค้า
จัดสรรสินค้าคงคลัง (Align Inventory) ให้เหมาะสมกับกลุ่มลูกค้าเป้าหมายของแต่ละร้าน
ใช้ Machine Learning เพื่อระบุ สินค้าที่มีความต้องการต่ำ (Low-Demand Items) → ลดการผลิตเกินความจำเป็น
ติดตามผลการขายรายสัปดาห์ และปรับปรุงแบบจำลองตามข้อมูลยอดขายจริง

คุณค่าของกลยุทธ์การปรับสินค้าคงคลังให้เหมาะสม (Inventory Optimization Strategy)

สรุปบท (Chapter Summary)

การเข้าใจ ปัญหาทางธุรกิจ คือก้าวแรกของการวิเคราะห์ข้อมูล
จับคู่ปัญหากับ เทคนิคทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เหมาะสม
นำเสนอผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้ได้จริง (Actionable Insights)
“ข้อมูลจะมีคุณค่า ก็ต่อเมื่อถูกแปลงให้เกิดการกระทำ”