Chatdanai

นักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประวัติการสืบสวนเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาด้านมาร์จิ้นและประสิทธิภาพของโปรโมชันจากข้อมูลระดับธุรกรรม — โดยใช้การตรวจจับความผิดปกติเพื่อระบุสาเหตุที่แท้จริงของการลดลงของอัตรากำไรขั้นต้น (GP%) นำเสนอผลการวิเคราะห์ต่อ AVP เพื่อสนับสนุนการฟื้นตัวจาก −5% กลับสู่ระดับปกติภายในสองเดือน สร้างแดชบอร์ด Power BI แบบ self-service สำหรับทีมผู้ซื้อและ AVP ครอบคลุมกว่า 120 สาขา แทนที่การรายงานแบบ manual พื้นฐานเชิงปริมาณที่แข็งแกร่งด้าน Python, SQL และ Excel

Data Science Intern - IBOTNOI Co., Ltd.

(2026-01 - 2026-03)

• วิเคราะห์บันทึกการสนทนาของ chatbot เพื่อประเมินความถูกต้องของการตอบสนอง โดยระบุกรณีที่การตอบกลับของบอทไม่ตรงกับความต้องการของลูกค้า เพื่อวัดอัตราข้อผิดพลาดและระบุรูปแบบการจำแนกผิดที่พบบ่อยที่สุด
• พัฒนาตัวจำแนกความรู้สึก NLP บนข้อมูลการสนทนาแบบไม่มีโครงสร้าง ได้ความแม่นยำ 91.5% และ F1-score 0.91 เพื่อค้นหารูปแบบความไม่พอใจและปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า
• สร้างฐานข้อมูลแพลตฟอร์มการจัดการงานภายใน (PostgreSQL) ตั้งแต่ต้น ครอบคลุมการออกแบบ schema, row-level security (RLS) และการกำหนดหมายเลขงาน/โปรเจกต์อัตโนมัติผ่าน functions และ triggers

Buyer Co-op (นักวิเคราะห์ข้อมูล) - Home Product Center (Public) Co., Ltd.

(2025-05 - 2025-10)

• วินิจฉัยการลดลงผิดปกติของอัตรากำไรขั้นต้น GP% ด้วยการตรวจจับความผิดปกติ โดยสืบหาสาเหตุจากการใช้ราคาโปรโมชันผิดพลาดในสาขาเฉพาะ แจ้ง AVP เพื่อฟื้นฟูมาร์จิ้นจาก −5% กลับสู่ระดับปกติภายในสองเดือน
• สร้างแดชบอร์ด Power BI แบบ self-service จำนวน 9 หน้า สำหรับทีมผู้ซื้อและ AVP ติดตามยอดขาย, GP% และ MoM/YoY ครอบคลุมกว่า 120 สาขา พร้อม drill-down ลดเวลาการรายงานจากการทำงาน manual เต็มวัน (ไฟล์ Excel กว่า 15 ไฟล์) เหลือเพียงไม่กี่นาที
• สร้างแดชบอร์ดวางแผนโปรโมชันครอบคลุม 4 หมวดสินค้า แสดงสินค้าขายดีและช่องทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุด (เช่น Homepro Online) ใช้โดยผู้ซื้อที่ดูแลโปรโมชันในหลายกลุ่มสินค้า

นักวิเคราะห์ข้อมูล Freelance - Maple Education Co., Ltd.

(2025-04)

• ทำ EDA บนผลการสำรวจหลังค่ายกว่า 100 รายการ และพัฒนาแนวทางการแบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อประเมินโอกาสในการกลับมาของผู้เข้าค่ายโดยไม่มีข้อมูลผลลัพธ์ที่ติดป้ายกำกับ
• ใช้การทดสอบ Mann–Whitney U แบบเจาะจงกับกลุ่มที่ยังไม่ตัดสินใจและกลุ่มที่มีโอกาสกลับมาต่ำ เพื่อระบุปัจจัยที่มีนัยสำคัญทางสถิติต่อโอกาสในการกลับมาของผู้เข้าค่าย
• แปลงผลการวิเคราะห์เป็นข้อเสนอแนะที่นำไปปฏิบัติได้ ระบุ 4 โรงเรียนที่มีศักยภาพสูงสำหรับการกำหนดเป้าหมายแคมเปญ และเน้นมิติที่มีคะแนนต่ำเพื่อปรับปรุงการรักษาลูกค้า

วิทยาศาสตรบัณฑิต - วิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล - Burapha University (2022-06 - 2026-04)