“Data Analytics” ฟังดูเหมือนของสายไอที สาย Data Science ใช่ไหม?
แต่จริงๆ แล้ว…
คนทำงานทุกสาย ไม่ว่าจะสายการตลาด การออกแบบ การศึกษา การบริหาร ฯลฯ
ควรเข้าใจพื้นฐานของ Data Analytics ไว้!
วันนี้มาเล่าให้ฟังง่ายๆ ว่า Data Analytics คืออะไร สำคัญยังไง และเราจะใช้ประโยชน์จากมันยังไงในชีวิตงานจริงๆ แบบไม่ต้องเป็น Data Scientist! 🎯
1. Data Analytics คืออะไร? 🤔
Data Analytics = การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาคำตอบหรือแนวทางตัดสินใจที่ดีขึ้น
พูดง่ายๆ ก็คือ:
- รวบรวมข้อมูล → วิเคราะห์ → แปลผล → เอาไปใช้ตัดสินใจทำอะไรบางอย่าง
ตัวอย่างในชีวิตจริง:
- ดูว่ายอดขายเดือนนี้เพิ่มหรือลด?
- วัดผลแคมเปญโปรโมตใน IG ได้ผลไหม?
- เช็กว่าเวลาไหนโพสต์แล้วคนเห็นเยอะที่สุด?
สรุป: ข้อมูลช่วยให้เราทำงาน “แม่น” ขึ้น ไม่เดาสุ่ม!
2. ทำไมคนทำงานทุกคนควรรู้พื้นฐาน Data Analytics? 🎯
| เหตุผล | เพราะว่า… |
|---|---|
| ตัดสินใจจากข้อมูลจริง | ไม่ใช่แค่ “รู้สึกว่า” แต่มีหลักฐานรองรับ |
| วัดผลงานได้จริงๆ | เช่น วัดยอดขาย, วัดการเติบโตของเพจ, วัดผลการสอน |
| นำเสนอไอเดียได้เก่งขึ้น | พอมีข้อมูล คนอื่นจะเชื่อถือเรามากขึ้น |
| เพิ่มโอกาสในสายอาชีพ | ทุกที่อยากได้คนที่เข้าใจการใช้ข้อมูล! |
3. 4 ขั้นตอนพื้นฐานของ Data Analytics 🛠️
| ขั้นตอน | อธิบายง่ายๆ |
|---|---|
| 1. รวบรวมข้อมูล (Collect) | เช่น ดึงข้อมูลยอดขาย, ข้อมูลลูกค้า, หรือข้อมูลจากเว็บ |
| 2. ทำความสะอาดข้อมูล (Clean) | ลบข้อมูลผิดพลาด เช่น ช่องว่าง ข้อมูลซ้ำ |
| 3. วิเคราะห์ข้อมูล (Analyze) | ใช้สูตรง่ายๆ หรือเครื่องมือดูแนวโน้ม เช่น กราฟ, ตาราง Pivot |
| 4. สรุปและสื่อสารผล (Communicate) | สร้างกราฟสวยๆ พรีเซนต์ให้คนอื่นเข้าใจง่าย |
4. ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลง่ายๆ ในชีวิตจริง 📊
งานการตลาด:
- ใช้ Google Analytics ดูว่าคนเข้าเว็บจากช่องทางไหนมากสุด
- ดู Bounce Rate (คนเข้าแล้วออกเร็วไหม)
งานการศึกษา:
- วัดผลคะแนนสอบก่อน-หลังสอน → ดูว่านักเรียนพัฒนาขึ้นไหม
งานออกแบบ:
- ทำ A/B Testing รูปโฆษณา 2 แบบ → ดูว่าแบบไหนคลิกเยอะกว่า
5. เครื่องมือฟรีที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลง่ายๆ ✨
| เครื่องมือ | ใช้ทำอะไรได้ |
|---|---|
| Microsoft Excel / Google Sheets | วิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน, ทำ Pivot Table |
| Google Analytics | วิเคราะห์คนเข้าเว็บไซต์ |
| Google Looker Studio (เดิม Data Studio) | สร้างแดชบอร์ดสวยๆ อัตโนมัติ |
| Canva (สำหรับทำกราฟสรุป) | ทำ Visualization ให้ดูโปร |
Tip: เริ่มจาก Excel ก็ได้แล้ว ไม่ต้องรีบใช้โปรแกรมยากๆ!
6. พื้นฐานสกิลที่ควรมีในการวิเคราะห์ข้อมูล 🎯
- พื้นฐาน Excel → SUM, AVERAGE, COUNTIF, VLOOKUP
- การอ่านกราฟ → กราฟเส้น, กราฟแท่ง, กราฟวงกลม
- ตั้งคำถามดีๆ → เช่น “ยอดขายตกเพราะอะไร?” หรือ “กลุ่มไหนตอบรับแคมเปญดีที่สุด?”
พูดง่ายๆ: การตั้งคำถามสำคัญเท่ากับการมีข้อมูลเลยนะ!
7. ข้อควรระวังนิดนึง 🛑
- อย่าเชื่อข้อมูลดิบทันที → ต้องเช็กความถูกต้องก่อน
- อย่าเลือกข้อมูลที่ “สนับสนุนความเชื่อของตัวเอง” → ต้องเปิดใจดูข้อมูลจริงๆ
- อย่าทำรายงานซับซ้อนเกินไป → เน้นสรุปสั้น กระชับ เข้าใจง่าย ดีกว่า
สรุปส่งท้าย 🎯
พื้นฐาน Data Analytics คือ Soft Skill ยุคใหม่ที่คนทำงานทุกคนควรมี!
- เข้าใจข้อมูล → ตัดสินใจได้ดีกว่า
- วิเคราะห์ได้ → เสนอไอเดียได้เจ๋งกว่า
- สื่อสารข้อมูลได้ → ทำให้เราโดดเด่นในที่ทำงานได้ง่ายๆ!
เริ่มจากเรียนรู้เครื่องมือพื้นฐานวันนี้ → อนาคตเปิดกว้างกว่าที่คิดแน่นอน! 🚀📊✨