Back to: Fastlane Data Analytics – ทางลัดฉบับ Data Analyst
FASTLANE
DATA ANALYTICS
อย่าพึ่งเครียดนะครับ เพราะตัวงานจริงๆ เครียดกว่าเยอะ 555 (เดี๋ยวๆ 😂) ใจเย็นๆ ก่อน ถ้าเรายังเป็นมือใหม่ เราอาจจะสับสนและไม่รู้จะเริ่มยังไง — แอดก็เคยเป็น เลยรวบรวมทักษะที่จำเป็น มาไว้ให้
แต่เราต้องเรียน + ลงมือทำบ่อยๆ (ทุกวันได้ ยิ่งดี!) — practice makes it nearly perfect 🙂
ข้อมูลส่วนใหญ่มักจะถูกเก็บอยู่ในฐานข้อมูล (Database) สักที่น่ะสิครับ อย่างเช่น MySQL, PostgreSQL, Google BigQuery
บางองค์กรก็เก็บใน Google Sheet หรือไฟล์ Excel เฉยๆ ก็มี
Data Analyst ต้องดึงข้อมูลออกมาก่อน ถึงจะวิเคราะห์ได้
- SQL (Structured Query Language) — ใช้ดึง, แก้ไข, จัดการ และรวมข้อมูลจากฐานข้อมูล
- Excel / Google Sheets — ยังเอามาใช้สำหรับจัดการข้อมูลได้ ตั้งแต่ระดับ Basic ไปจนถึง Advance ก็มี
- ดึงข้อมูลลูกค้าที่ยอดซื้อมากกว่า 1,000 บาท
- รวมยอดขายที่เราดึงข้อมูลมา โดยแยกออกเป็น Quarter, เดือน และปี
จะเป็น Data Analyst ก็ต้องรู้การทำ Analysis ไหมล่ะ 555+ 😄
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราสามารถหา แนวโน้ม (Trends) และ สาเหตุของปัญหา ได้
- ค่าสถิติเบื้องต้น — Mean, Median, Mode, Standard Deviation
- การหาความสัมพันธ์ของข้อมูล — Correlation
- การทดสอบสมมติฐาน — Hypothesis Testing
- หาค่า Average ของยอดขายต่อวัน
- ดูว่าการทำ Promotion มีผลต่อยอดขายจริงไหม
ตัวอย่างก็ง่ายเกิน จับข้อมูลเข้า match สูตรใน Excel / Google Sheet แล้วหา Mean หรือใส่สูตร AVERAGE (เห็นภาพเลย) 😂
Data ไม่ได้เป็นเรื่องที่สนุก ทุกคนไม่ได้ชอบ Data เหมือนกับเรา
Raw data เยอะๆ ทำให้อ่านและทำความเข้าใจยากมากๆ ขนาด Data Analyst ยังปวดหัวทุกวันเลย
การสร้างกราฟ จะช่วยให้เห็นข้อมูลชัดเจนขึ้น
- การทำ Visualization ด้วย Excel, Google Sheets, Power BI, Tableau
- การใช้ Python ด้วย Library Matplotlib, Seaborn — สำหรับกราฟที่ซับซ้อนมากขึ้น
- การใช้ R ด้วย Package ggplot2 — แต่ส่วนตัวแล้วแอดเชียร์ Python มากกว่านะ 😄
- สร้างกราฟที่แสดงแนวโน้มยอดขายรายเดือน
- ทำ Dashboard สรุปผลข้อมูลให้หัวหน้าดูง่ายๆ
วิเคราะห์ข้อมูลเก่งแค่ไหน ก็ ไม่มีประโยชน์ ถ้า Explain ออกมาแล้วคนฟังไม่เข้าใจ
งานหลักที่มากกว่าหลังคอม คือเราต้อง Present + แปลข้อมูล ให้กลายเป็นเรื่องราวที่ผู้บริหารหรือทีมอื่นๆ สามารถเข้าใจได้ง่าย
- ฝึกอธิบายข้อมูลให้เข้าใจง่าย — Less is more!
- ฝึกใช้ Visualization ให้เหมาะกับข้อมูล (กราฟแท่ง, กราฟเส้น, Heatmap)
- นำเสนอข้อมูลแบบมืออาชีพ — PowerPoint, Google Slides (กลับมาที่เครื่องมือสุด Basic 555)
- ทักษะการพูดนำเสนอ จังหวะการพูด น้ำเสียง ความเข้าใจในตัวข้อมูล การปูเรื่องราว — Soft Skills เน้นๆ เลย
- Share data ที่บอกว่า ยอดขายลดลงเพราะลูกค้าซื้อซ้ำน้อยลง
- ใช้กราฟช่วยให้ทีม Marketing สามารถเข้าใจแนวโน้มของลูกค้าได้เร็วมากขึ้น
เมื่อ Excel กับ Google Sheet “เอาไม่อยู่” แล้ว ข้อมูลมันเยอะมากๆ 555
ถ้าลองเป็นข้อมูลที่มีสัก 50,000 records/rows โปรแกรมสำเร็จรูปอย่าง Google Sheet / Excel เริ่มโหลดช้าๆ แล้ว ก็คงต้องถึงเวลาที่ต้องใช้ภาษาคอมพิวเตอร์แล้วล่ะครับ
ถ้าเราต้องทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก Python จะช่วยให้เราทำงานได้เร็วขึ้น
- Python + Pandas — ใช้จัดการข้อมูล
- Python + NumPy — ใช้จัดการข้อมูลเชิง Metric, ตัวแปรทางคณิตศาสตร์ต่างๆ
- Matplotlib / Seaborn — ใช้สร้างกราฟ + กราฟขั้นสูง
- Jupyter Notebook, Kaggle, VS Code — ใช้รัน Python / R ได้ทั้ง Online (Kaggle) และ Offline (VS Code)
- Scikit-learn (Sklearn) — Library สำหรับทำ Modeling และ Machine Learning
- ใช้ Python ดึงข้อมูลอัตโนมัติจากไฟล์ CSV, Excel
- ใช้ Pandas คำนวณค่าสถิติต่างๆ ของข้อมูลจำนวนมากๆ
| Skill ที่สำคัญ | เครื่องมือแนะนำ |
|---|---|
| จัดการข้อมูล (Data Handling) | Excel, SQL |
| วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) | สถิติเบื้องต้น |
| ทำกราฟ / Dashboard (Visualization) | Power BI, Tableau, Python, Looker |
| เล่าเรื่องด้วยข้อมูล (Storytelling) | PowerPoint, Google Slides |
| Coding (ถ้าจำเป็น) | Python, Pandas |
นี่เลย เริ่มที่ Excel + SQL แล้วค่อยๆ ขยับไป Python และก็เครื่องมือพวกทำ Visualization
Excel + SQL คือทักษะพื้นฐานที่ต้องมีติดตัว
ถ้าเรารู้เรื่อง สถิติเบื้องต้น + การทำ Visualization จะช่วยให้เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ดีขึ้น
การเล่าเรื่องด้วยข้อมูล สำคัญที่สุด เป็นเหมือนของหวานจานสุดท้ายที่คนฟังอยากได้ (กระบวนการไม่สน สนแค่ Result 555 อันนี้เรื่องจริง และเป็น Result ที่ต้องเอาไปใช้ได้ด้วย)
Python เป็นเครื่องมือเสริม ไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นที่ตัวนี้ก็ได้ แต่ห้ามทิ้งเลย!
Data Analyst ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเก่ง แต่ต้อง เข้าใจข้อมูล + Communicate ออกมาให้คนที่ไม่รู้เรื่อง Data สามารถเข้าใจได้
มีวิดีโอเสริมด้วยนะครับ ดูเพิ่มเติมได้เลย
youtube.com/watch?v=wewLh9ObQ14 ↗