An Intelligent Dealer Retention and Engagement Platform Using Machine Learning, Natural Language Processing, and Explainable AI

In the highly competitive telecommunications industry, indirect sales channels managed by independent dealers contribute significantly to market share and revenue growth. However, dealer churn and declining engagement present severe operational challenges. This paper proposes a comprehensive framework for an Intelligent Dealer Retention and Engagement Platform that leverages Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), and Explainable AI (XAI) to proactively mitigate dealer attrition. The system architecture comprises four core pillars: (1) a Dealer Churn Prediction model utilizing XGBoost, optimized via F1-Score and evaluated using ROC-AUC; (2) an Explainable AI layer driven by SHAP (SHapley Additive exPlanations) to provide local and global feature transparency; (3) a Dealer Feedback Classification engine using TF-IDF and Logistic Regression to process qualitative field complaints; and (4) an automated Rule-Based Recommendation engine that translates predictive insights into prescriptive retention strategies. Utilizing Business Intelligence (BI) historical snapshots and qualitative agent visit data, this research demonstrates how foundational, highly interpretable ML models can be synthesized into a robust enterprise solution. The proposed framework bridges the gap between predictive accuracy and operational decision-making, offering telecom operators a practical blueprint for sustainable channel partner management.

Machine Learning-Based Demand Prediction for Factory Production Planning of Shampoo, Body Wash, and Laundry Detergent (Regression)

Accurate demand prediction can support factory production planning by reducing the risk of overproduction, stockouts, and inefficient inventory decisions. This project develops a supervised machine learning regression workflow for shampoo, body wash, and laundry detergent. Because real factory records were not supplied, a synthetic demonstration dataset was used transparently to implement and test the proposed pipeline without claiming real factory performance. The dataset contains 177 monthly product records and includes product type, month and season, previous sales, stock quantity, price, promotion, customer order quantity, and previous production quantity. Three regression algorithms - Linear Regression, Decision Tree Regressor, and Random Forest Regressor - were trained using a time-aware train/test split. Performance was evaluated using mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and coefficient of determination (R2). On the synthetic test set, Linear Regression achieved the best result with MAE 62.5, RMSE 81.2, and R2 0.913. The workflow also produces feature-importance evidence and an illustrative production recommendation based on predicted demand, current stock, and a 10% safety-stock rule. The project demonstrates an end-to-end, reproducible framework that can be rerun with authorized real factory data for operational use.

ការស្រាវជ្រាវសម្រាប់និស្សិតបរិញ្ញាបត្រ

ការស្រាវជ្រាវសម្រាប់និស្សិតបរិញ្ញាបត្រ គឺជាដំណើរការរៀនតាមរយៈការស៊ើបអង្កេតបញ្ហាជាក់លាក់ ក្រោមការណែនាំរបស់សាស្ត្រាចារ្យ ដោយប្រើចំណេះដឹង និងវិធីសាស្ត្រសមស្រប ដើម្បីប្រមូលភស្តុតាង វិភាគទិន្នន័យ បង្កើត ឬវាយតម្លៃដំណោះស្រាយ និងបង្ហាញលទ្ធផលតាមរបៀបវិទ្យាសាស្ត្រ។ នៅកម្រិតបរិញ្ញាបត្រ គោលដៅសំខាន់មិនមែនតម្រូវឱ្យនិស្សិតបង្កើតទ្រឹស្តីថ្មីដ៏ធំទូលាយនោះទេ ប៉ុន្តែត្រូវបង្ហាញថា និស្សិតអាចកំណត់បញ្ហាបានច្បាស់ ស្វែងរក និងប្រើឯកសារវិទ្យាសាស្ត្របានត្រឹមត្រូវ ជ្រើសរើសវិធីសាស្ត្រសមស្រប ប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យដោយសុចរិតភាព និងបង្កើតការរួមចំណែកដែលមានតម្លៃក្នុងបរិបទជាក់លាក់។ សម្រាប់និស្សិតកុំព្យូទ័រ គម្រោងអភិវឌ្ឍកម្មវិធីគួរត្រូវភ្ជាប់ជាមួយបញ្ហាស្រាវជ្រាវ ការវាយតម្លៃ និងភស្តុតាង ដើម្បីឱ្យគម្រោងនោះមានលក្ខណៈជាស្នាដៃស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍។

ជំនាញឌីជីថលសុវត្ថិភាព និងការផ្សព្វផ្សាយប្រកបដោយទំនួលខុសត្រូវ

ក្នុងយុគសម័យឌីជីថល ទូរសព្ទឆ្លាតវៃ និងបណ្ដាញសង្គមអាចជួយឱ្យប្រជាពលរដ្ឋបញ្ចេញមតិ រាយការណ៍បញ្ហាសង្គម ផ្សព្វផ្សាយសកម្មភាព និងចូលរួមក្នុងជីវិតសាធារណៈបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ប៉ុន្តែការប្រើប្រាស់ដោយខ្វះការប្រុងប្រយ័ត្ន ក៏អាចបង្កហានិភ័យដល់សុវត្ថិភាពគណនី កេរ្តិ៍ឈ្មោះ សិទ្ធិឯកជន និងទំនួលខុសត្រូវផ្នែកច្បាប់ផងដែរ។

គោលការណ៍ប្រើ AI ក្នុងសាកលវិទ្យាល័យ៖ ពីការអនុញ្ញាតទៅការទទួលខុសត្រូវ

ការប្រើ AI ក្នុងសាកលវិទ្យាល័យត្រូវការគោលការណ៍ច្បាស់លាស់ ដើម្បីឱ្យគ្រូ និងនិស្សិតដឹងថា កិច្ចការណាអាចប្រើ AI កិច្ចការណាត្រូវប្រើដោយមានលក្ខខណ្ឌ និងកិច្ចការណាមិនអនុញ្ញាត។ អត្ថបទនេះនឹងណែនាំពីការកំណត់តួនាទី កម្រិតប្រើ AI ការប្រកាសការប្រើប្រាស់ ការការពារទិន្នន័យ និងនីតិវិធីដោះស្រាយការប្រើ AI ខុសគោលការណ៍។

លំហាត់៖ ការប្រើប្រតិបត្តិករបញ្ជាក់អត្តសញ្ញាណ (Identity Operators) ក្នុង Python

ប្រតិបត្តិករបញ្ជាក់អត្តសញ្ញាណក្នុង Python មាន is និង is not ដែលប្រើសម្រាប់ពិនិត្យថា អញ្ញតិពីរកំពុងសំដៅទៅកាន់វត្ថុតែមួយក្នុងអង្គចងចាំដែរឬទេ។ is ផ្ដល់លទ្ធផល True នៅពេលវត្ថុទាំងពីរជាវត្ថុដូចគ្នា ខណៈ is not ផ្ដល់ True នៅពេលវត្ថុទាំងពីរខុសគ្នា។ ប្រតិបត្តិករទាំងនេះខុសពី == ដែលប្រើសម្រាប់ប្រៀបធៀបតម្លៃ ហើយគួរប្រើ is None និង is not None នៅពេលពិនិត្យថា អញ្ញតិមាន ឬគ្មានតម្លៃ។

Credit Card Fraud Detection

Credit card fraud is a significant challenge in electronic payment systems because fraudulent transactions can cause financial losses and reduce customer trust. This project develops a machine-learning-based Credit Card Fraud Detection System to identify potentially fraudulent transactions from transaction data. The dataset contains 100,000 transaction records with attributes including transaction date, amount, merchant, transaction type, and location. The data is processed through feature engineering, categorical encoding, numerical scaling, and SMOTE to address class imbalance. Four machine learning algorithms—Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, and XGBoost—are trained and compared using Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, and Confusion Matrix. F1 Score is used as the primary metric for selecting the best-performing model because it provides a balance between Precision and Recall for the imbalanced fraud detection problem. The selected model is integrated into a Streamlit web application that allows users to upload transaction data, predict fraudulent transactions, visualize prediction results, and download a report containing detected fraudulent transactions. The system demonstrates how machine learning can support automated transaction screening and provide a practical prototype for fraud detection.

បណ្ឌិត កែម ឡី៖ «មុននឹងខ្ញុំវិភាគ ខ្ញុំបានគិតដល់ចំណុច ៣៖ ត្រូវរត់ចោលស្រុក ត្រូវជាប់គុក និងត្រូវអស់ជីវិត»

ទស្សនៈ «មុននឹងខ្ញុំវិភាគ ខ្ញុំបានគិតដល់ចំណុច ៣ គឺត្រូវរត់ចោលស្រុក ត្រូវជាប់គុក និងត្រូវអស់ជីវិត» បង្ហាញពីការយល់ដឹងច្បាស់អំពីហានិភ័យ មុននឹងធ្វើសេចក្ដីសម្រេចបញ្ចេញមតិលើបញ្ហាសាធារណៈ។ តាមលក្ខណៈវិទ្យាសាស្ត្រ វាឆ្លុះបញ្ចាំងពីការវាយតម្លៃហានិភ័យ ភាពក្លាហានផ្នែកបញ្ញា ឯករាជ្យភាពក្នុងការគិត និងការទទួលខុសត្រូវចំពោះការពិត និងផលប្រយោជន៍សង្គម។ សារសំខាន់នៃទស្សនៈនេះគឺ មនុស្សមិនគួរនិយាយដោយប្រញាប់ប្រញាល់ ឬគ្មានមូលដ្ឋានទេ ប៉ុន្តែត្រូវគិតពីភស្តុតាង ផលវិបាក សុវត្ថិភាព និងក្រមសីលធម៌ជាមុន ហើយនៅតែរក្សាសុចរិតភាព និងគោលការណ៍របស់ខ្លួន ទោះស្ថិតក្រោមសម្ពាធ ឬការភ័យខ្លាចក៏ដោយ។

បណ្ឌិត កែម ឡី៖ «ខ្ញុំនឹងនិយាយអ្វី ដែលអ្នកដទៃមិនហ៊ាននិយាយ»

«ខ្ញុំនឹងនិយាយអ្វី ដែលអ្នកដទៃមិនហ៊ាននិយាយ» ឆ្លុះបញ្ចាំងពីទស្សនៈរបស់លោកបណ្ឌិត កែម ឡី ចំពោះភាពក្លាហានផ្នែកបញ្ញា ឯករាជ្យភាពក្នុងការគិត និងការទទួលខុសត្រូវចំពោះសង្គម។ តាមលក្ខណៈវិទ្យាសាស្ត្រ ការហ៊ាននិយាយមិនមែនមានន័យថា និយាយដោយអារម្មណ៍ ឬគ្មានមូលដ្ឋានទេ ប៉ុន្តែត្រូវចាប់ផ្តើមពីការសង្កេត ការសួរ ការប្រមូលទិន្នន័យ ការផ្ទៀងផ្ទាត់ភស្តុតាង និងការវិភាគដោយហេតុផល មុននឹងបង្ហាញការពិតដោយសុចរិតភាព និងទទួលខុសត្រូវ។ ទស្សនៈនេះលើកទឹកចិត្តឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវ អ្នកវិភាគ និងប្រជាពលរដ្ឋហ៊ានលើកឡើងពីបញ្ហាដែលសង្គមមិនសូវហ៊ានពិភាក្សា ប៉ុន្តែត្រូវធ្វើដោយសន្តិវិធី សីលធម៌ និងគោលបំណងស្ថាបនា ដើម្បីឱ្យការពិតក្លាយជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការកែលម្អសង្គម។

ការស្រាវជ្រាវសម្រាប់និស្សិតបណ្ឌិត

ការស្រាវជ្រាវសម្រាប់និស្សិតបណ្ឌិត គឺជាដំណាក់កាលខ្ពស់បំផុតមួយនៃការបណ្តុះបណ្តាលអ្នកស្រាវជ្រាវ ដែលតម្រូវឱ្យនិស្សិតមានជំនាញជ្រៅក្នុងវិស័យរបស់ខ្លួន អាចវាយតម្លៃចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់ដោយរិះគន់ កំណត់បញ្ហា និងចន្លោះស្រាវជ្រាវដែលមានសារៈសំខាន់ រចនាវិធីសាស្ត្រដែលមានភាពរឹងមាំ និងបង្កើតការរួមចំណែកដើមដែលមានតម្លៃដល់វិស័យ។ សាកលវិទ្យាល័យដូចជា Cornell និង Oxford កំណត់គោលដៅកម្រិតបណ្ឌិតឱ្យបង្ហាញការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងជ្រៅក្នុងវិស័យ និងការរួមចំណែកដើម ឬសំខាន់ទៅកាន់ចំណេះដឹង [1], [2]។ ការស្រាវជ្រាវបណ្ឌិតមិនត្រឹមតែត្រូវ “ធ្វើអ្វីថ្មី” ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែត្រូវបង្ហាញថា អ្វីដែលថ្មីនោះមានសារៈសំខាន់ ហេតុអ្វីត្រូវជឿលើវា តើវាត្រូវបានបង្កើត និងផ្ទៀងផ្ទាត់ដោយវិធីណា ហើយវាបន្ថែមអ្វីដល់ទ្រឹស្តី វិធីសាស្ត្រ បច្ចេកវិទ្យា ឬការអនុវត្ត។

តួនាទីរបស់ការស្រាវជ្រាវក្នុងការអភិវឌ្ឍសង្គម និងបច្ចេកវិទ្យា

ការស្រាវជ្រាវមានតួនាទីជាមូលដ្ឋានក្នុងការបង្កើតចំណេះដឹងថ្មី ផ្តល់ភស្តុតាងសម្រាប់ការសម្រេចចិត្ត ដោះស្រាយបញ្ហាសង្គម និងបង្កើតមូលដ្ឋានសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍបច្ចេកវិទ្យា និងនវានុវត្តន៍។ នៅក្នុងសង្គម ការស្រាវជ្រាវអាចជួយកំណត់បញ្ហាពិត វាស់ទំហំផលប៉ះពាល់ ស្វែងយល់ពីមូលហេតុ និងវាយតម្លៃថាគោលនយោបាយ ឬដំណោះស្រាយណាដែលមានប្រសិទ្ធភាព។ នៅក្នុងវិស័យបច្ចេកវិទ្យា ការស្រាវជ្រាវជួយបង្កើត Algorithm, Model, Framework, Material, Process និងចំណេះដឹងដែលអាចបម្លែងទៅជាផលិតផល ឬសេវាកម្មថ្មី។ UNESCO ចាត់ទុកវិទ្យាសាស្ត្រ បច្ចេកវិទ្យា និងនវានុវត្តន៍ថាជាកម្លាំងសំខាន់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍសេដ្ឋកិច្ច សង្គម និងបរិស្ថាន ខណៈគោលដៅអភិវឌ្ឍប្រកបដោយចីរភាពទី៩ ក៏ផ្តោតលើការពង្រឹងសមត្ថភាពស្រាវជ្រាវ និងបច្ចេកវិទ្យារបស់ប្រទេសនានា [1], [2]។

ការស្រាវជ្រាវសម្រាប់និស្សិតអនុបណ្ឌិត

ការស្រាវជ្រាវសម្រាប់និស្សិតអនុបណ្ឌិត គឺជាការសិក្សាដែលតម្រូវឱ្យនិស្សិតបង្ហាញសមត្ថភាពខ្ពស់ជាងកម្រិតបរិញ្ញាបត្រ ក្នុងការកំណត់បញ្ហាស្រាវជ្រាវ សំយោគឯកសារវិទ្យាសាស្ត្រ កំណត់ Research Gap បង្កើតសំណួរស្រាវជ្រាវ ឬសម្មតិកម្ម ជ្រើសរើសវិធីសាស្ត្រដែលមានភាពរឹងមាំ ប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យ និងបកស្រាយលទ្ធផលដោយភ្ជាប់ជាមួយទ្រឹស្តី និងស្នាដៃមុន។ នៅកម្រិតអនុបណ្ឌិត គោលដៅមិនមែនត្រឹមតែបង្កើតកម្មវិធី ឬអនុវត្តចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់ទេ ប៉ុន្តែត្រូវបង្ហាញការរួមចំណែកដែលច្បាស់លាស់ទៅលើចំណេះដឹង វិធីសាស្ត្រ បច្ចេកវិទ្យា ឬការអនុវត្តក្នុងបរិបទជាក់លាក់។ ស្នាដៃស្រាវជ្រាវគួរបង្ហាញភាពឯករាជ្យក្នុងការគិត សមត្ថភាពវាយតម្លៃប្រភព និងភស្តុតាងដោយរិះគន់ ការអនុវត្តសីលធម៌ និងសមត្ថភាពការពារសេចក្តីសន្និដ្ឋានដោយមានទិន្នន័យគាំទ្រ។