-
มาวิเคราะห์ Market Basket Analysis กัน
ครั้งนี้มาลองทำ Market Basket Analysis (MBA) เป็นเทคนิคที่สำคัญสำหรับ Data Analyst ในการค้นหาความสัมพันธ์ของสินค้าเพื่อวางแผนโปรโมชั่นขายแพ็คคู่ 🛍️ หรืออื่นๆ ในทำนองเดียวกัน เช่น การจัดชั้นวางของในห้างสรรพสินค้า ว่าจะวางอะไรไว้ใกล้กับอะไรดี, หรือใน online shopping อาจจะใช้ในเรื่องการแนะนำสินค้าอะไรต่อไปให้ลูกค้าดี และหัวใจหลักของ MBA คือการค้นหา กฎ ที่อยู่ในรูปแบบ A→B ซึ่งหมายความว่า “ถ้าลูกค้าซื้อสินค้า A แล้ว (Antecedent) ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้า B ด้วย (Consequent)” ในภาษา R (ครั้งนี้) เราจะใช้แพ็กเกจ arules และอัลกอริทึม Apriori เป็นหลัก โดยเริ่มจาก transaction เลย ว่าเริ่มจัดการยังไง คำนวณผลลัพธ์ยังไง และจบยังไง. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) มาดูหน้าตาของตาราง transaction การขายสินค้าในแต่ละวันกันก่อน ซึ่งมีหลากลายรูปแบบเลยในการเก็บข้อมูลของแต่ละร้าน…
-
AB Testing With R
ครั้งนี้จะมาลองทำ A/B Testing ตาม 2 ท่านนี้ Mobile Games A/B Testing และ A/B Testing: Step by Step & Hypothesis Testing แน่นอนว่าผลลัพธ์หรือวิธีการคิดอาจจะเหมือนหรือแตกต่างกันออกไป จากตัวอย่างเค้าใช้ python แต่เราจะใช้ภาษา R กันบ้าง หลังจากที่วิเคราะห์โดยใช้ python กันไปแล้วในโพสต์นี้ “มาทำ AB Testing ใน python กัน” นะครับ Cookie Cats เป็นเกมที่เป็นที่นิยม ถูกพัฒนาโดย Tactile Entertainment เป็น puzzle game ที่ใช้การลากเชื่อมต่อบล็อกสีเดียวกันให้ได้แต้มมากที่สุดเพื่อชนะและผ่านด่านเลเวล มีแมวเป็นตัวละครหลัก เมื่อเล่นเกมไปเรื่อยๆ จะเจอกับ gate ที่บังคับให้ผู้เล่นต้องรอสักพักก่อนที่จะสามารถเล่นต่อหรือซื้อสินค้าภายในแอปได้ นอกจากจะกระตุ้นให้เกิดการซื้อของในแอปแล้ว gate เหล่านี้ยังมีจุดประสงค์สำคัญในการบังคับให้ผู้เล่นหยุดพักจากการเล่นเกม ซึ่งหวังว่าจะทำให้ผู้เล่นสนุกกับเกมมากขึ้น และยาวนานขึ้น แต่ gate ควรวางไว้ตรงไหน? เดิมที…
-
แจก! Template Google Sheets ติดตามและจัดการลูกค้า client tracker
เป็นเทมเพลตที่ออกแบบมาให้ติดตามและจัดการลูกค้าสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก ประกอบด้วยตารางติดตามงาน บันทึกการติดต่อสื่อสาร และแดชบอร์ด CRM สำหรับ Google Sheets มีฟีเจอร์อะไรบ้างไปดูกัน 1. SetupPage: ปรับแต่งตัวเลือกการแสดงผล เริ่มจากแท็บแรกเลยที่หนุ่มวางไว้ใช้สำหรับปรับแต่งตัวเลือกที่จะใช้ในหน้าบันทึกรายการต่างๆ คุณผู้อ่านสามารถปรับแต่งให้เข้ากับการทำงานของตัวเองได้เลย หากต้องการทราบว่าปรับแต่ง ตรงไหนได้บ้างสามารถติ๊กถูก ✅ ที่ตัวเลือก “☝️แก้ไขตรงไหนได้บ้าง” เพื่อให้มีการไฮไลต์ช่องที่สามารถแก้ไขได้ด้วยครับ แบบนี้เลยย 2. ClientDB: บันทึกรายการลูกค้าที่เราติดต่องานด้วย ในแท็บ “ClientDB” นี้เราใช้ในการบันทึกรายละเอียดลูกค้า 1 บรรทัด ต่อ 1 โปรเจ็ค ที่เรารับงานเข้ามา เพื่อจัดประเภทของลูกค้า, โครงการนั้นอยู่ในกลุ่มไหน, สถานะและระบุความสำคัญของลูกค้าท่านนี้, ข้อมูลวันที่เริ่ม-สิ้นสุดสัญญา รวมถึงข้อมูลการชำระเงินต่างๆ ด้วย เช่นเดิมหากต้องการทราบว่าปรับแต่ง ตรงไหนได้บ้างสามารถติ๊กถูก ✅ ที่ตัวเลือก “☝️แก้ไขตรงไหนได้บ้าง” นะครับ เพิ่มฟีเจอร์การค้นหาลูกค้าด้วย โดยเลือกที่ตัวเลือก “ตามหาลูกค้า” จะมีไฮไลต์สีให้เห็นด้วย 3. CommuLog: บันทึกการติดต่อลูกค้า แน่นอนงานจะเสร็จ 1 โปรเจ็คคงต้องมีการติดต่อประสานงานหลายๆ…
-
แจก! Template Google Sheets เครื่องมือติดตามสินทรัพย์และค่าเสื่อมราคา Asset & Depreciation Tracker
เครื่องมือที่ใช้ในการติดตามสินทรัพย์และคำนวณค่าเสื่อมราคา ช่วยในการจัดการและติดตามสินทรัพย์ของธุรกิจ รวมถึงคำนวณค่าเสื่อมราคา (เส้นตรง) ตามมาตรฐานบัญชี ซึ่งในเทมเพลตนี้ให้อะไรกับคุณผู้อ่านบ้างนะไปดูกันเลย 1. Asset List Data บันทึกและจัดการรายการทรัพย์สินทั้งหมด แท็บ “Asset”: ส่วนสำคัญส่วนแรกที่คุณผู้อ่านต้องเข้ามาบันทึกผลก่อน โดยในหัวตารางที่เป็นสีน้ำเงินที่ต้อง input data เข้าไป ส่วนหัวตารางสีเขียวนั้นเป็นสูตรคำนวณ เมื่อรายการทรัพย์สินนั้นๆ ได้มี Depreciation progress ถึง 100% แล้ว (ครบตามจำนวนเดือนที่เสื่อมราคา) Depreciation status จะเปลี่ยนเป็น “Completed” แล้วจะแจ้งเตือนให้ส่วนบันทึกข้อมูล ส่วนที่ 3 เรื่องของการกำจัดทรัพย์สิน ไฮไลต์สีเพื่อเตือนให้บันทึกข้อมูล เพิ่มเติมแบบนี้ และจะมีคำอธิบายตารางภาษาไทยไว้ให้เมื่อคลิกเลือกที่เซลล์บนหัวตารางด้วย ในส่วนของการคำนวณค่าเสื่อมราคานั้นจะใช้ “วิธีเส้นตรง” นั่นคือ และเมื่อคุณผู้อ่านทำการเปลี่ยนวันที่คำนวณ (Encode Date) การคำนวณก็จะเปลี่ยนแปลงตาม เพื่อให้เห็นมูลค่าทางบัญชีในปี-เดือนนั้นๆ —และเมื่อเลิกใช้งานแล้วควรเปลี่ยนกลับให้เป็นวันที่ปัจจุบัน 2. Book Value Per Year แสดงมูลค่าทางบัญชีในแต่ละปี แท็บ “Book”:…
-
แจก! Template Google Sheets ติดตามและจัดการงาน Task Tracker
เทมเพลตที่ใช้จัดการกิจกรรม งาน หรือสิ่งที่เราต้องทำตามกำหนดเวลา (Urgent) และตามความสำคัญ (Important) ของงานให้สำเร็จลุล่วง ก่อนที่จะไปดาวน์โหลด เทมเพลตนี้มีฟีเจอร์อะไรบ้างไปดูกัน 1. ส่วนจัดการกิจกรรม Task Tracker เป็นส่วนที่ผู้ใช้งานจะต้องเข้ามาบันทึกงานใหม่ อัพเดทงานเดิม ซึ่งจะวางไว้ในแท็บ “Task” ในตารางสีเขียวด้านล่าง ซึ่งควรจะระบุให้ครบทุกคอลัมน์เลย ผู้ใช้งานเข้ามาเพิ่มงานใหม่ ระบุว่าเป็นงานประเภท (Category) อะไร, ใครเป็นเจ้าของงานนี้ (Owner), งานนี้มีความสำคัญ (Priority) ระดับไหน? สถานะของงานนี้ (Status) ในเวลานี้ ว่าอยู่ในสถานะ Not started > In Progress > On Hold > Completed (จะมีผลตอนแสดงบนเครื่องมือต่อไป) ระบุวันที่ถึงดีล (Due Date) กำหนดเวลาเป็ฯสิ่งที่มีความสำคัญ เพราะถ้าไม่มีเวลาเป็นตัวกำหนด เราจะปล่อยเฉยๆ จนมาปั่นเองวันสุดท้าย (แอดก็เป็นหนึ่งในนั้น 😭) ต่อมาเป็น checkbox: ก็คือ…
-
แจก! Template Google Sheets จัดการงบและค่าใช้จ่ายส่วนบุคคลรายเดือน
เป็นเทมเพลตที่ออกแบบมาให้เก็บข้อมูลแยกค่าใช้จ่ายออกเป็นส่วนๆ เพื่อเห็นภาพรวมของแต่ละเดือนได้ ว่าเราใช้เงินไปกับสิ่งไหน หมวดไหนเยอะเป็นพิเศษ และจะพิจารณาลดค่าใช้จ่ายส่วนนั้นได้ยังไง มีฟีเจอร์อะไรบ้างไปดูกัน 1. จัดการสัดส่วนหมวดค่าใช้จ่าย เพื่อระบุว่าเราแบ่งเงินให้กับแต่ละหมวดกี่เปอร์เซ็น ซึ่งหมวดค่าใช้จ่ายจะแบ่งเป็น: รายจายทั่วไป (Expenses), บิลรายจ่าย (Bills), เงินออม (Savings), รายได้ (Income) และหนี้สิน (Debts) ทั้งยังสามารถระบุยอดยกมา (เงินเหลือจากเดือนก่อนหน้า) มาใช้ในการวางแผนค่าใช้จ่ายในเดือนปัจจุบันได้อีกด้วย 2. บันทึกรายการค่าใช้จ่าย เป็นส่วนที่ผู้ใช้งานเข้ามาบันทึกรายการกิจกรรมการใช้จ่ายเข้าไป โดยระบุวันที่ (หรือวันที่ดีล), หมวดหมู่, ประเภทค่าใช้จ่าย งบประมาณที่เราตั้งไว้ (budget) และค่าใช้จ่ายจริงๆ (actual) ที่เราจ่ายออกไป รวมถึงโน๊ตเตือนความจำได้ด้วย 3. Highlight ค้นหารายการค่าใช้จ่าย เพิ่มฟังก์ชันการค้นหารายการ ที่แท็บด้านบนขวาของตาราง Transactions นั้น เมื่อคลิกเลือกหวดหมู่ หรือประเภทค่าใช้จ่าย ตารางก็จะไฮไลท์สีให้เห็นชัดเจนขั้น เพื่อแก้ไขอัพเดทรายการนั้นๆ ได้ 4. ตารางสรุปค่าใช้จ่ายแต่ละหมวด จากตาราง Transactions ที่เราได้บันทึกมา ทั้งหมดจะนำไปจัดแยกแสดงและคำนวณยอดรวมให้เห็นที่ตารางทั้ง 5…
-
Report Collection
ยินดีต้อนรับสู่ Report collection ของหนุ่มนะครับเป็นผลงานที่เคยทำไว้ จึงนำมาเก็บรวบรวมไว้ในนี้นะครับ ซึ่งก็จะแบ่งหัวข้อตามเครื่องมือที่ใช้งานเลยครับ Looker Studio 1. Pokédex Board เป็น Report ที่สร้างจากชุดข้อมูล Pokémon จากโพสต์ที่เคยพาไป Scraping ข้อมูลจากหน้าเว็บด้วย R จากนั้นจึงเอามาทดลองทำ Report ดูครับ และในสไลกด์สุดท้ายสามารถเรียกดู properties ของ Pokémon แต่ละตัวได้เลย Link: https://lookerstudio.google.com/reporting/25d65709-623e-4080-92c8-8fccf7269471 2. Sale and Profit Report เป็นชุดข้อมูล data_store.csv ที่เป็น transaction การขายสินค้าของร้านค้าแห่งนึง เก็บข้อมูลการสั่งซื้อของลูกค้าในแต่ละวัน ใช้เป็นชุดข้อมูลเพื่อฝึกการทำ Visualization ครับ Link: https://lookerstudio.google.com/reporting/77a4717e-1713-4726-9a24-35f788e4c126 Power BI 1. Nutrition screening and assessment report เป็นรายงานในโครงการโภชนบำบัดฯ เพื่อนำระบบการคัดกรองและประเมินภาวะโภชนาการผู้ป่วยไปติดตั้งให้กับโรงพยาบาลทั่วประเทศที่สนใจงานด้านโภชนบำบัด…
-
มาลองฝึกทำ Cross-Validation ใน python กัน
ในบทความนี้ แอดจะพาไปใช้ cross-validation ในวิธีการต่างๆ แล้วดูว่ามันสำคัญยังไงในสายงาน data science และงาน Machine Learning ในทุกวันนี้ เรารู้ว่าการจะทำ ML นั้นมีความต้องการข้อมูลตั้งต้นในอดีตเป็นขา input ในจำนวนเยอะมากในการ train แล้วมันทำงานได้ดีกับข้อมูลในที่ถูกสร้างขึ้น real-time ในยุคนี้หรือไม่ ซึ่งข้อมูลขา input นั้นเราต้องเชื่อมั่นว่ามันจะเป็นตัวแทน และใช้พยากรณ์อนาคตได้ อย่างเช่น หากเราใช้ข้อมูลย้อนหลังถึง 20 ปี ต้องตั้งคำถามว่าข้อมูล 20 ปีที่แล้วมันจะสามารถพยากรณ์อนาคตได้ดีหรือไม่—ตอบคำถามนี้ให้ได้ก่อน เมื่อข้อมูลที่เรามีนั้นเราคิดว่ามันใช้ทำโมเดลได้ Cross-validation จึงเข้ามาเป็นตัวทดสอบว่าโมเดลที่เราสร้างขึ้นมาใช้งานนั้นมัน work จริงมั้ย โดยการแบ่งข้อมูล (splitting data) ออกเป็นส่วนๆ แล้ววันทดสอบซ้ำๆ ใช้ส่วนนึงไปเรียนรู้ (training) แล้วทดสอบความแม่นยำกับส่วนที่เหลือ (testing) ช่วยลดอาการที่โมเดลทำงานได้ดีเกินไปกับชุดข้อมูลในอดีต แต่ข้อมูลใหม่แย่ (overfitting) หรืออาการที่โมเดลทำงานได้ไม่ดีตั้งแต่เริ่ม หาความสัมพันธ์ของขา input และ output ไม่ได้เลย (underfitting)…
-
4 ข้อดีๆ ของ Module CSV
ไฟล์ csv ไฟล์เก็บข้อมูลแบบเบสิคง่ายๆ ที่เราใช้แลกเปลี่ยนข้อมูลกันไปมานั้น ลองมาดูกันว่าเมื่อมันทำงานคู่กับโค้ด python แล้วมันจะเจ๋งแจ๋วสักแค่ไหนกัน csv หรือ comma-separated values แน่นอนเป็นไฟล์ที่ใช้เก็บข้อมูลประเภทตาราง แต่ละ row (บรรทัด) แสดงถึงข้อมูลแต่ละรายการ โดยใช้เครื่องหมาย , (comma) เป็นตัวคั่นแต่ละคอลัมน์ออกจากกัน มั่นใจว่าคุณผู้ป่านทุกท่านน่าจะเคยผ่านหูผ่านตา เคยใช้งานกับไฟล์ชนิดนี้มากันแล้วอย่างน้อยซักครั้ง ยิ่งท่านใดที่ใช้ python น่าจะเคย load data มันขึ้นมา process กันบ้างแหละเน๊อะ ตัวอย่าง เราได้ทำการอ่านไฟล์ csv: Social Sentiment Data ที่ได้มาจาก Kaggle และอ่านมันออกมาทุกคอลัมน์เลย จะได้ผลลัพธ์ออกมาเป็นแบบนี้ แล้ว Module csv ที่ว่าดีมันเป็นยังไง: 1. มัน Detect ตัวคั่น delimiter จากไฟล์ได้ โดยปกติแล้วไฟล์ csv ถูกออกแบบมาใช้ , (comma)…
-
มาทำ AB Testing ใน python กัน
การทดลอง (Experimentation) เป็นวิธีการสำคัญในยุค Digital marketing ปัจจุบันอย่างมากกเลย รู้มั้ยครับว่า..เพลย์ลิสต์ของ Spotify, ปุ่มหยิบใส่ตะกร้าของ Shopee, ข้อความบนปุ่มกดตอนจะซื้อประกัน, การแสดงราคาสินค้าในเว็บ e-commerce ต่างๆ ในความจริงแล้วไม่ได้เกิดจากนักพัฒนาเว็บ อยากจะวางปุ่ม วางราคา วางส่วนลดที่ตำแหน่งไหนยังไงก็ได้ หรือวันหนึ่งตื่นขึ้นมาแล้วมาไอเดียก็เขียนเพิ่มแล้ววางองค์ประกอบนั้นเข้าไปในเว็บได้อย่างนั้นเลย ทุกการกระทำ หรือการเปลี่ยนแปลงของระบบ โปรแกรม แอพพลิเคชั่นในยุคนี้ล้วนผ่านการทดลอง ทดสอบมาอย่างละเอียดแล้วเท่านั้น เพราะเป้าหมายในการเปลี่ยนคือทำยังไงให้รักษาความสนใจของลูกค้าผู้ใช้งานไว้ได้ และดึงผู้ใช้อย่างเราๆ อยู่บนแพลตฟอร์มของเค้าไปนานๆ นั่นเอง A/B Testing จึงมีบทบาทสำคัญในการทำทดสอบนี้ เพราะมันทำให้เราไม่ต้องมานั่งตัดสินใจว่าโฆษณาตัวใด แคมเปญตัวไหน ที่ลูกค้าเห็นแล้วจะคลิกเข้ามาดู กดสั่งซื้อได้มากที่สุด เพราะบางครั้งมนุษย์อาจจะใช้ ้ “อารมณ์ความรู้สึก” ตอนนั้นเองเป็นตัวตัดสินใจก็ได้ ซึ่งมันไม่ได้ช่วยให้เกิดผลดีต่อธุรกิจ เพราะอย่างนั้นการทดสอบอย่าง A/B Testing จึงเป็นตัวช่วยในเรื่องลด bias การตัดสินใจเลือกของบุคคลได้ (ก็คือให้กลุ่มทดลองมาช่วยตัดสินใจแทน) ในโพสต์นี้หนุ่มก็เลยจะพามาลองใช้ python ทำ A/B Testing กันนะฮะ สุดท้ายแล้วคุณผู้อ่านอาจจะเข้าใจ (หรืองงหนักกว่าเดิม) ในเรื่องของ A/B…
