This report is part of applying the knowledge gained from studying machine learning models and methods for developing a predictive model to identify customers likely to cancel their credit card services with a bank. The project was carried out during an internship at a financial institution, where the creator developed a model to predict customers likely to churn from their credit card services using real customer data through the organization's system. The focus was on building a model that can accurately predict customer churn by selecting features that are appropriate for the prediction model and the unique characteristics of the credit card industry data to ensure the highest possible accuracy and efficiency. This report also covers the integration of the model into the development of a website, which allows related departments to conveniently use the prediction model. Users can upload data for prediction and receive model results instantly. In addition, a dashboard has been created to present insights from the model's predictions, such as identifying high-risk customers likely to cancel services, as well as other important analytical information for strategic decision-making. This will help support more efficient marketing planning and customer retention efforts within the organization.
บัตรเครดิตเป็นบริการอย่างหนึ่งทางการเงิน ช่วยอำนวยความสะดวกแก่ผู้ใช้สามารถชำระค่าสินค้าและบริการโดยไม่ต้องใช้เงินสด ธนาคารทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการชำระเงินให้กับร้านค้า และเรียกเก็บเงินจากผู้ใช้บัตรในภายหลัง บัตรเครดิตของแต่ละธนาคารจึงได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในประเทศไทย ส่งผลให้มีการแข่งขันสูง ธนาคารต้องพัฒนากลยุทธ์เพื่อดึงดูด และรักษาลูกค้าไว้ ในการทำธุรกิจ การสูญเสียลูกค้าถือเป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อธุรกิจทุกประเภท โดยบัตรเครดิตของธนาคารถือเป็นอีกหนึ่งธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากการสูญเสียลูกค้าค่อนข้างมาก เนื่องจากการเติบโตมาจากผู้ใช้บัตรเป็นหลัก ส่งผลให้ลูกค้าบัตรเครดิตมีมูลค่าสูงและสามารถสร้างรายได้ให้กับธนาคารอย่างต่อเนื่อง ธนาคารจึงจำเป็นต้องหาแนวทางและวิธีป้องกันเพื่อรักษาไม่ให้ลูกค้ายกเลิกการใช้บริการ โดยการทำนายลักษณะลูกค้าที่มีแนวโน้มจะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตเป็นแนวทางหนึ่งที่สามารถช่วยธนาคารในการแก้ไขปัญหานี้ได้ การทำนายลักษณะลูกค้าที่กำลังจะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตสามารถทำได้โดยใช้ Machine Learning Model ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและหาความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อน ทำให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ในการใช้วิเคราะห์และประกอบการตัดสินใจเพื่อหาแนวทางและกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดในการรักษาและป้องกันการสูญเสียลูกค้าเพื่อรักษารายได้และเสถียรภาพขององค์กรไว้

วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
Durian is an important economic crop in Thailand that is affected by foliar diseases such as rust, leaf blight, and leaf spot. These diseases reduce the quality of the yield and increase management costs. This research focuses on developing AI software for screening durian leaf diseases by applying deep learning technology to classify different types of leaf lesions.

คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to propose a design for a red offal processing room in a pork processing plant that processes 500 pigs per day or 80 pigs per hour. Each pig weighs approximately 105 kilograms, with 3.47% of the weight consisting of red offal. The process involves separating liver, gall bladder, heart, lungs, spleen, and kidneys as required. These parts are then chilled in cold water to reduce their temperature to below 7°C before packaging and sealing. Sorting is based on the number of pieces and weight, depending on the type of product. The processing times of sorting chilling and packaging vary depending on the product's type and size. The design was developed using data collected from the current production line and referenced standards. The room layout was planned using Systematic Layout Planning (SLP) principles to analyze activity relationships within the room and define functional areas. Equipment sizes and the required number of operators were calculated to ensure optimal use of space. The red offal processing room was designed with an area of 56 square meters. After the layout design was completed, a 3D model was created using SketchUp 2024, and the workflow and operations were simulated and analyzed using Flexsim 2024

คณะวิศวกรรมศาสตร์
During the recent years, PM2.5 concentration is rising above the safety exposure limit in Thailand. PM2.5 could have originated from various sources such as exhaust fumes, open air burning, wildfire, etc. This concludes that all cities or places would have different PM source contributions. Most studies regarding the PM source findings were done based on chemical analysis. Our research team would like to predict the PM sources physically by nanostructures analysis. These methods would require the PM dust to be collected in a limited amount of time and dry. The use of paper filters may cause contamination from filter material which may cause errors in result evaluation. Our team suggests using Electrostatic Precipitator (ESP) where electrostatics is used to capture PM dust. This research mainly focuses on designing and building the ESP system for PM collection whereas the requirement is to collect at least 100 mg of PM dust within 1 day which would be adequate for nanostructure analysis. The study revealed that the customized ESP system could achieve of up to 80% collecting efficiency (which is more than the commercial ESP that we previously used), there’s a also a parametric study of relationships between flow velocity and collecting efficiency where collecting efficiency is inversely proportional to flow velocity. The suggested air velocity is not to exceed 2 m/s. However, there’re still more room for improvement of the ESP system for PM collection such as the convenience of PM collection process which resulted from the ESP construction geometry and sizes.