SECTION_TITLE.OVERVIEW
คอร์สนี้สอนวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น (EDA) โดยใช้ Google Sheets คุณจะได้เรียนรู้เทคนิคที่จำเป็นในการวิเคราะห์และสร้างภาพข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้คุณค้นพบข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก
สรุปเนื้อหาสำคัญ
คุณกำลังประสบปัญหาเหล่านี้หรือไม่:
- ข้อมูลที่มีอยู่ในมือมากมาย แต่ไม่รู้จะเริ่มต้นวิเคราะห์อย่างไรดี
- พยายาม สร้างกราฟหรือแผนภูมิจากข้อมูล แต่ผลลัพธ์กลับดูซับซ้อนและยากต่อการตีความ
- ข้อมูลที่ได้รับมามักมีข้อผิดพลาดหรือไม่สมบูรณ์ ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปได้ยากและไม่แม่นยำ
- ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยในการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพในงานหรือธุรกิจของคุณ
หากคุณตอบ "ใช่" กับปัญหาเหล่านี้ คอร์ส "Exploratory Data Analysis with Google Sheets" จะเป็นคำตอบที่ช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ให้กับคุณได้!
ผลลัพธ์การเรียนรู้ที่สำคัญ:
- เข้าใจพื้นฐานของ Google Sheets สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
- เทคนิคในการเตรียมและ Clean ข้อมูล
- การสร้างภาพข้อมูล เช่น กราฟและแผนภูมิ
- การวิเคราะห์สถิติและการสรุปข้อมูล
- การฝึกปฏิบัติด้วยชุดข้อมูลจากสถานการณ์จริง
ระยะเวลา: 6-8 ชั่วโมง
ระดับ: เริ่มต้นถึงกลาง
ประโยชน์:
- ได้รับทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเครื่องมือที่ใช้งานได้อย่างแพร่หลาย
- พัฒนาการตัดสินใจด้วยข้อมูลเชิงลึก
- ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลมาก่อน
ในยุค Data-Driven ที่ใคร ๆ ก็ใช้ข้อมูลมาสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ถ้าธุรกิจไหนไม่ใช้ข้อมูลในการตัดสินใจและขับเคลื่อนธุรกิจมีโอกาสที่จะเสียเปรียบคนอื่นอย่างมาก ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลจึงไม่ใช่เพียงหน้าที่ของ Data Analyst อีกต่อไป ไม่ว่าคุณจะทำงานตำแหน่งอะไร คุณจำเป็นต้องมีทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อนำข้อมูลมาสนับสนุนงาน ต่อยอดธุรกิจและไอเดียให้เป็น ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (Exploratory Data Analysis) เป็นการสำรวจข้อมูลเบื้องต้นเพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) จึงไม่ยากต่อการเรียนรู้และนำไปประยุกต์ใช้เพื่อสร้างมูลค่าให้กับงานและธุรกิจของคุณ
Data Analysis คืออะไร? ทำไมถึงสำคัญ?
Data Analysis (การวิเคราะห์ข้อมูล) คือ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดูความสัมพันธ์ของข้อมูลในมุมต่าง ๆ หรือหาความสำคัญของปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อข้อมูล เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) สำหรับต่อยอดหรือปรับปรุงการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งก่อนจะวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้ เราต้องรู้ว่าเราจะตั้งสมมติฐานอะไรเพื่อหาคำตอบอะไร เราจึงต้องมีขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (Exploratory Data Analysis) เพื่อทำความเข้าใจลักษณะข้อมูลก่อน
++Exploratory Data Analysis++ หรือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ คือการนำข้อมูลดิบที่ยังไม่มีสมมติฐานมาบิด หมุน และตรวจสอบในแง่มุมต่าง ๆ เบื้องต้น เพื่อนำไปตั้งสมมติฐานว่าเราอยากเปรียบเทียบตัวเลขอะไร เปรียบเทียบทำไม และข้อมูลอะไรบ้างที่ควรถูกนำมาเปรียบเทียบ ผ่านทั้ง 3 กระบวนการหลัก ๆ ตั้งแต่ การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งาน (Data Transforamtion), การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) และ การแสดงผลข้อมูลเป็นรูปภาพ (Data Visualization) เพื่อให้ระบุและอธิบายลักษณะข้อมูลได้ชัดเจนยิ่งขึ้น นำไปสู่การค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ
Google Sheets เหมาะกับการวิเคราะห์ข้อมูลยังไง? ทำไมถึงต้องใช้เครื่องมือนี้?
- Google Sheets คือเครื่องมือ Spreadsheets ฟรี ที่ใช้ในการรวบรวม จัดการ คำนวณข้อมูล
- Google Sheets สามารถใช้จัดการข้อมูล (Transform), วิเคราะห์ (Analyze), แปลงข้อมูลเป็นรูปภาพ (Visualize) ได้ในโปรแกรมเดียว
- Google Sheets สามารถใช้ได้ทั้งใน Mac และ Windows เนื่องจากเป็น Tools ที่ใช้งานได้บน Browser ทำให้ไม่มีปัญหาเรื่องคำสั่ง หน้าตาโปรแกรม ปุ่มต่างๆ ที่ไม่เหมือนกันในแต่ละเวอร์ชั่น
- Google Sheets ใช้งานง่าย ส่งไฟล์สะดวก เป็นเครื่องมือออนไลน์ ที่สามารถทำงานร่วมกันหลายคนได้ในเวลาเดียวกัน โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม และไม่มีปัญหาเวลาส่งไฟล์ให้กันเนื่องจากมีการ Auto update ให้ตลอด
- คำสั่งและสูตรส่วนใหญ่บน Google Sheets มีรูปแบบเหมือนคำสั่งและสูตร Excel และมีหลายคำสั่งที่ใช้งานง่ายกว่า Excel แต่ก็มีบางคำสั่ง/เครื่องมือที่ทำไม่ได้เหมือน Excel เช่น Excel Table, Power Query เป็นต้น
ทำไมต้องเรียนคอร์ส EDA with Google Sheets
ในคอร์สออนไลน์นี้ คุณจะได้เรียนรู้การทำ Exploratory Data Analysis หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ ด้วย Google Sheets โดยไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลและการใช้เครื่องมือมาก่อน เพราะคุณจะได้เรียนรู้ตั้งแต่พื้นฐานสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล การจัดระเบียบและแปลงข้อมูลให้พร้อมใช้งาน การวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการนำเสนอข้อมูลเป็นภาพให้เข้าใจผลวิเคราะห์ง่ายขึ้น ผ่านสูตร เครื่องมือ และเทคนิคต่าง ๆ ใน Google Sheets เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) สำหรับนำไปต่อยอดธุรกิจและกำหนดกลยุทธ์ในงานของคุณให้มีประสิทธิภาพและผลลัพธ์ที่ดีขึ้น โดยในระหว่างเรียนจะมีแบบฝึกหัดแบบ live coding กว่า 40 ข้อให้ทำจริง ซึ่งจะช่วยให้หลังเรียนจบคุณสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานของคุณได้
หลังเรียนจบคุณจะสามารถ…
- มีความคุ้นชินกับข้อมูล และเข้าใจการนำข้อมูลไปต่อยอดธุรกิจ/องค์กร
- รู้จักสถิติขั้นพื้นฐาน และ การประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล
- รู้จักประเภทของข้อมูล และ ขั้นตอนในการวิเคราะห์ พร้อมการประยุกต์ใช้ในการทำงานจริง เพื่อนำข้อมูลไปต่อยอดการทำงานและการทำธุรกิจ/องค์กร
- การจัดการข้อมูล (Data Transformation) ให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมนำไปวิเคราะห์ โดยการใช้สูตร ดังนี้
- สูตรประเภทเงื่อนไข (IF/IFS, AND/OR, SWITCH)
- สูตรเช็กประเภทข้อมูล (ISBLANK, ISNUMBER, ISTEXT, ISEVEN,ISODD,ISERROR)
- สูตรจัดการข้อความ (ปรับ/หา/แทนที่)
- สูตรรวมข้อความ/แยกข้อความ (CONCATENATE, SPLIT)
- สูตรเรียกข้อมูลจากคลังข้อมูล (INDEX,MATCH,VLOOKUP,HLOOKUP)
- การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น (Data Analysis) เพื่อหา Insight จากข้อมูลที่มี รวมถึงการดึงข้อมูลง่าย ๆ จากภายนอกมาวิเคราะห์ ผ่านเครื่องมือ และ สูตรคำนวณ ดังนี้
- (COUNT,SUM,AVERAGE,MIN,PERCENTILE,MEDIAN,MAX,VAR,STDEV)
- การนำเสนอข้อมูลขั้นพื้นฐาน (Data Visualization) เพื่อแสดงข้อมูลเป็นภาพ ช่วยให้เข้าใจข้อมูลมากยิ่งขึ้น ผ่านการ
- เลือกใช้กราฟประเภทต่าง ๆ ตามความเหมาะสมของงาน
- สร้างตารางความถี่แบบใช้สูตร (Frequency Table)
- สร้างตารางสรุปผลอัตโนมัติ (Pivot Table)
คอร์สนี้เหมาะสำหรับ….
- Business Owner, เจ้าของกิจการขนาดเล็ก Startup หรือ SME ที่ต้องการหาวิธีง่าย ๆ ในการจัดการกับข้อมูลของธุรกิจ และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาไอเดียใหม่ ๆ ในการพัฒนาธุรกิจ
- Marketer, Sale, Business Function ที่ต้องการเริ่มต้นใช้ Google Sheets ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและธุรกิจ เพื่อนำไปหา Insight ในการกำหนดและปรับปรุงกลยุทธ์
- Product Manager, Business Analyst ที่ต้องการใช้ Google Sheets ในการวิเคราะห์ข้อมูลง่าย ๆ เพื่อกำหนดกลยุทธ์และสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ
- ผู้ที่กำลังมองหาทักษะด้าน Data เพื่อนำข้อมูลมาเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจด้วยไอเดียใหม่ ๆ
- นักเรียน นักศึกษา ที่ต้องการศึกษาด้านการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อประโยชน์ในการเรียน การทำโปรเจค และการหางานที่ต้องมีทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล
บทความที่เกี่ยวข้อง
- ใช้ Data เพิ่มลูกค้าได้ง่ายๆ ด้วย 3 ขั้นตอนทำ Exploratory Data Analysis
- ความลับนักการตลาดค่าตัวแพง! รวม 9 สูตรลัด Google Sheets เพื่อทำ Data Analysis
- 3 สิ่งที่ต้องรู้! ช่วยธุรกิจดีขึ้น ด้วยข้อมูลรอบตัว
รูปแบบการสอน
SECTION_TITLE.INSTRUCTOR
SECTION_TITLE.COURSE_OUTLINE
Data Transformation
Introduction
Data Tables (I)
Data Tables (II)
Tidy Data
Pivot / Unpivot (I)
Pivot / Unpivot (II)
Common Data types
6:55
Data Transformation (I)
5:27
Data Transformation (II)
3:34
Google Sheets
3:44
Setting Display Language
Keyboard Shortcuts
Formula Syntax & Name Range
Exercise Guide
Reference Types
9:34
IF
3:26
Nested IF
3:22
IFS
3:03
AND / OR
4:22
SWITCH
4:01
Information Functions (I)
5:24
Information Functions (II)
1:40
LEN / TRIM
5:11
LEFT / RIGHT / MID
4:01
UPPER / LOWER / PROPER
2:25
REPLACE / SUBSTITUTE
4:49
SEARCH
4:00
Combining Text
3:23
Splitting Text to Columns
2:03
Date Value
2:59
Create Date
3:04
Setting Locale Date / Time
Date Elements
3:44
EOMONTH
2:38
Date Calculation
1:05
INDEX
3:25
MATCH
4:22
INDEX + MATCH
3:38
VLOOKUP
3:36
HLOOKUP
4:01
Importing Data from CSV
4:08
Exercise: Importing Data from CSV
Importing Data from HTML
3:59
Get Ready
0:10
Analyzing One Variable
Analyzing a Numerical Variable
Mean vs. Median
Spread
Distribution
Outliers
Summarizing Data
Tips: Status Bar
1:22
Conditional COUNT / SUM / AVERAGE
15:29
Filtering Rows
6:56
Visualizing Distributions
4:02
Histogram
3:15
Robust Statistics (I)
6:05
Robust Statistics (II)
6:08
Categorical Data
1:55
Frequency Table
7:38
Visualizing Comparison, Composition
1:31
Bar Chart / Pie Chart
7:01
Case Study: Facebook Data
Case Study: Analyzing One Variable
9:30
Always look at actual data!
1:54
Analyzing Multiple Variables
Analyzing Two Variables
Correlation
Scatter Plot
Exploring Numerical x Numerical
Contingency Table
1:46
Heat Map
1:31
Exploring Categorical x Categorical
9:51
Categorical x Numerical
1:45
Values and Dimensions
4:38
Visualizing Comparison, Composition
3:11
Exploring Categorical x Continuous
5:44
Visualizing Time-Series
0:36
Exploring Time Series
2:04
Exploring Multiple Variables
7:41
Case Study: eJeab vs. Drama-Addict
9:20
Project: eJeab vs Drama-Addict
Understanding Data
Unit of Analysis
Correlation & Causation (I)
2:05
Correlation & Causation (II)
Correlation & Causation (III)
9:29
Summary
1:12
SECTION_TITLE.FAQS
Q:
ซื้อคอร์สออนไลน์ในนามนิติบุคคลผ่านหน้าเว็บไซต์ได้หรือไม่
A:
สามารถทำได้ โดยในหน้าคำสั่งซื้อ กดเครื่องหมายถูกในช่อง "ต้องการออกใบกำกับภาษี/ใบเสร็จรับเงิน" จากนั้นเลือก "นิติบุคคล/บริษัท" และคำสั่งซื้อจะมีการหักภาษี ณ ที่จ่าย 3% โดยอัตโนมัติ ในกรณีบริษัทของท่านไม่ใช่ 3% กรุณาส่งรายละเอียดที่ต้องการสั่งซื้อมาที่ hello@skooldio.com
Q:
วิธีขอใบกำกับภาษีในนามนิติบุคคลและใบกำกับภาษีสำหรับบุคคลทั่วไป
A:
กดเครื่องหมายถูกในช่อง "ต้องการออกใบกำกับภาษี/ใบเสร็จรับเงิน" ในหน้าชำระเงินและเลือกประเภทบุคคลทั่วไปหรือนิติบุคคล และกรอกรายละเอียด
Q:
คอร์สออนไลน์สามารถกลับมาเรียนซ้ำได้หรือไม่
A:
สำหรับคอร์สที่ซื้อในนามบุคคลทั่วไป คอร์สมีอายุตลอดชีพ สำหรับคอร์สที่ซื้อในนามนิติบุคคล สามารถกลับมาเรียนซ้ำได้ภายใน 1 ปี
Q:
สามารถแก้ไขใบกำกับภาษีจากในนามนิติบุคคลเป็นใบกำกับภาษีบุคคลทั่วไป และ ใบกำกับภาษีบุคคลทั่วไปเป็นใบกำกับภาษีในนามนิติบุคคลได้หรือไม่
A:
หลังจากได้รับใบกำกับภาษีแล้ว หากต้องการแก้ไขข้อมูล สามารถทำได้ภายใน 7 วัน นับจากวันที่ได้รับใบกำกับภาษีแบบเต็มรูปทางอีเมล โดยสามารถแก้ไขข้อมูลได้เฉพาะ ชื่อ-นามสกุล เลขประจำตัวผู้เสียภาษีและที่อยู่เท่านั้น จะไม่สามารถแก้ไขข้อมูลคำสั่งซื้อได้