Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)
การวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อเครื่องดื่มของลูกค้าในช่วงโควิด-19 ระบาด
Year (A.D.)
2022
Document Type
Thesis
First Advisor
Sukree Sinthupinyo
Faculty/College
Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)
Department (if any)
Department of Computer Engineering (ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์)
Degree Name
Master of Science
Degree Level
Master's Degree
Degree Discipline
Computer Science
DOI
10.58837/CHULA.THE.2022.96
Abstract
The COVID-19 pandemic has caused many changes to the lifestyle of people all over the world. The lockdown forced people to stay at home for many months. This has led to the changes in purchasing behavior as well such as the increase in delivery order. This research, which has received sales data of drinks during the pandemic from a large beverage company, seeks to analyze the changes in customer behavior during the pandemic by using machine learning to perform clustering and observe the changes in the purchases of each product type. We will use clustering to group customers based on their purchase behavior and create prediction models that can predict what customers will order based on the purchase history of the group of customers in the data. We will be using K-means clustering with elbow method for finding K. We will split the data into monthly sales and perform clustering on each month, and then we will perform clustering again with the data from each cluster to find global clusters that allow us to compare the clusters directly. We will then use the result to create 3 types of prediction models, namely LSTM, Random Forest Regression and XGBoost. Finally, we compare the result from the models trained by global cluster training data to the ones from the models trained by the customer’s sales training data to see if global cluster training data can compete with using sales training data. We found that the models trained by global cluster customer training data performed similarly to the ones trained by sales training data but took much less time to train and run.
Other Abstract (Other language abstract of ETD)
การระบาดของโรคโควิด-19นั้นทำให้วิธีการใช้ชีวิตของทุกคนเปลี่ยนไปเช่นการปิดเมืองทำให้ทุกคนต้องอยู่ที่บ้านทั้งวันเป็นเวลาหลายเดือน ทำให้พฤติกรรมการซื้อของของลูกค้าเปลี่ยนไปเช่นการสั่งซื้อแบบส่งของมีการเพิ่มขึ้นอย่างมาก งานวิจัยนี้จะวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อเครื่องดื่มของของลูกค้าโดยการนำข้อมูลการขายเครื่องดื่มจากบริษัทเครื่องดื่มขนาดใหญ่ในช่วงปลายปี2019ถึงปี2021มาทำการจัดกลุ่มข้อมูลและแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มตามการซื้อสินค้าแต่ละประเภทและนำข้อมูลการซื้อสินค้าของลูกค้ามาสร้างโมเดลที่จะทำการทำนายการพฤติกรรมการสั่งซื้อของลูกค้า สำหรับการจัดกลุ่มข้อมูลนั้นเราจะใช้วิธีK-meansโดยเราจะหาค่าKด้วยวิธีelbow methodและเราจะแบ่งข้อมูลเป็นการขายรายเดือนก่อนที่จะจัดกลุ่มลูกค้าแต่ละเดือน จากนั้นเราจะนำค่ากลางของแต่ละกลุ่มมาจัดกลุ่มอีกทีเพื่อหากลุ่มที่ครอบคลุมข้อมูลทั้งหมด เมื่อเราได้กลุ่มทั้งหมดแล้วเราก็จะเริ่มสร้างโมเดลที่จะใช้ทำนายการซื้อ สุดท้ายแล้วเราก็จะประเมินการทำนายของโมเดลโดยการใช้ Relative Root Mean Square Error เทียบกับวิธีอื่นๆเช่น Random Forest Regression และ XGBoost โดยเราต้องการดูว่าการทำนายโดยการใช้ข้อมูลจากการจัดกลุ่มจะมีผลลัพธ์ที่ดีกว่าการใช้ข้อมูลการขายปกติหรือไม่ จากการเปรียบเทียบเราได้พบว่าการทำนายการขายโดยใช้ข้อมูลจากการจัดกลุ่มนั้นมีความแม่นยำใกล้เคียงกับการทำนายโดยใช้ข้อมูลขายปกติแต่ใช้เวลาในการฝึกโมเดลและทำนายน้อยกว่ามาก
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-No Derivative Works 4.0 International License.
Recommended Citation
Bherngjitt, Krittayot, "Customer drinks purchasing behavior during covid-19 pandemic analysis" (2022). Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD). 5807.
https://digital.car.chula.ac.th/chulaetd/5807