Data Analyst แฝงตัวไปทั่ว
รู้มั้ยว่าเราใช้ skill data analyst ในทุก ๆ ที่ทำงาน มีคนที่ใช้ข้อมูลช่วยตัดสินใจอยู่ตลอด บางคนอาจจะยังไม่รู้ตัวด้วยซ้ำว่ากำลังทำงานแบบ Data Analyst อยู่!
ทีนี้ ลองนึกภาพว่าคุณทำงาน ร้านสะดวกซื้อ แถวออฟฟิศ แล้วมีคนถามว่า “ช่วงไหนขายดีสุด?” ถ้าไม่เคยสังเกตข้อมูลเลย ก็คงตอบแค่ “ไม่แน่ใจ” แต่ถ้าคุณเริ่มเก็บข้อมูล เช่น ช่วง เที่ยงวัน ลูกค้าแน่นเพราะพนักงานออฟฟิศลงมาซื้อข้าว เท่านี้ก็เป็นการใช้สกิล Data Analyst แบบไม่รู้ตัวแล้ว
แล้วข้อมูลพวกนี้มาจากไหน?
จำนวนลูกค้าที่เข้าร้าน → ดูจากกล้องวงจรปิดได้- ยอดขายแต่ละช่วงเวลา → เช็กจากใบเสร็จ
- สินค้าขายดี → ดูจากสต็อกที่เติมบ่อย
จำนวนลูกค้าที่เข้าร้าน → ดูจากกล้องวงจรปิดได้
ยอดขายแต่ละช่วงเวลา → เช็กจากใบเสร็จ
สินค้าขายดี → ดูจากสต็อกที่เติมบ่อยข้อมูลนี้ช่วยให้เจ้าของร้านตัดสินใจง่ายขึ้น เช่น เพิ่มพนักงานช่วงเที่ยง หรือสั่งของขายดีมาตุนไว้ AMAZING นะนี่ทำได้ไง
Data Analysis ใช้ได้กับทุกสายงาน (เรื่องจริงนะเออ)
ไม่ว่าคุณจะทำอะไร คุณก็วิเคราะห์ข้อมูลอยู่แล้วแบบไม่รู้ตัว เช่น
- เวลาช้อปออนไลน์ → เทียบราคา หาคูปอง เช็กรีวิว → นี่คือ Data Analysis
- เลือกเส้นทางขับรถ → เปิด Google Maps ดูสภาพจราจร → นี่ก็ Data Analysis
- วางแผนท่องเที่ยว → เช็กราคาโรงแรม ดูสภาพอากาศ → นี่ก็ใช่อีกกกก
ถ้าแบบนี้ Data Analyst ต้องทำอะไรบ้างล่ะ?
เริ่มยังไงดี เคยคิดมาตลอดว่า
ต้องเขียนโค้ดหนัก ๆ? ต้องเก่งเลข? ไหนจะ stat จริง ๆ ก็ไม่ได้ขนาดนั้น!
สมมติคุณจบ การตลาด (Marketing) แล้วอยากมาทางสาย Data นี่คือข้อได้เปรียบที่มีอยู่ในมือแล้ว
- การตลาดใช้ข้อมูลตลอดเวลา เช่น ดูพฤติกรรมลูกค้า, วางแผนโปรโมท, วิเคราะห์ยอดขาย
- ถ้าในงาน คุณใช้ Excel ทำกราฟ, ใช้ Pivot Table หรือวิเคราะห์ตัวเลขพื้นฐานได้ เท่านี้ก็เริ่มต้นได้เลย
ฝึกสกิล Data Analyst แบบง่าย ๆ ทำยังไงดี
1. Excel is your best friend
ถ้าใช้ Excel หรือ Google Sheets เก่ง งานก็ง่ายขึ้น
- ฝึกใช้ฟังก์ชันพื้นฐาน เช่น SUM(), AVERAGE(), VLOOKUP(), COUNTIF()
- ลองเล่นกับ Pivot Table ดู ฝึก skill สรุปข้อมูลได้ไวขึ้น
- ทำ กราฟสวย ๆ ให้ดูง่ายขึ้น
2. เข้าใจพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูล
ไม่ต้องเป็นนักสถิติขั้นเทพ แค่เข้าใจพวกนี้ก็พอใช้ได้แล้ว
- ค่าเฉลี่ย (mean), มัธยฐาน (median), ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (standard deviation)
- หาความสัมพันธ์ของข้อมูล เช่น Correlation (ข้อมูลเกี่ยวข้องกันมั้ย?)
3. ลองใช้เครื่องมืออื่น ๆ เพิ่ม
ถ้าเริ่มอยากอัปสกิลขึ้นมาอีกนิด ลองดูพวกนี้
- SQL → ใช้ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล
- Power BI หรือ Tableau → ทำ Dashboard สวย ๆ
- Python หรือ R → ถ้าอยากวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง
ใคร ๆ ก็เป็น Data Analyst ได้! แล้วเริ่มยังไงต่อดี?
ถ้าเริ่มเข้าใจว่าเราใช้ Data Analysis ในชีวิตประจำวันอยู่แล้ว นี่แหละคือจุดเริ่มต้นที่ดี! สิ่งสำคัญคือ เริ่มจากสิ่งที่เรามีไม่ต้องรอเก่งเลข เก่งสถิติ ไม่ต้องรอเรียน Python ก่อนถึงจะเริ่มได้
นับหนึ่งจากสิ่งใกล้ตัว!
- ✅ ตั้งคำถามกับงานที่ทำ — เช่น มีข้อมูลอะไรบ้าง? เราเคยใช้ข้อมูลช่วยตัดสินใจยังไงบ้าง?
💡 ตัวอย่างง่าย ๆ ก็ช่วงเวลาไหนอีเมลมีคนเปิดเยอะ , โพสต์แบบไหนยอด engagement ดี , สินค้าไหนลูกค้าถามหาบ่อย
- ✅ ฝึกใช้เครื่องมือที่มีอยู่แล้ว — เช่น Excel, Google Sheets ทำกราฟง่าย ๆ หรือสรุปข้อมูลจากไฟล์ที่เราใช้บ่อย
- ✅ ช่อง YouTube ของ DataTH ก็เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีมาก
- ✅ เข้าชุมชนคนสนใจเรื่อง Data — ถาม–ตอบ แลกเปลี่ยนมุมมอง ช่วยให้มีกำลังใจฝึกมากขึ้นเยอะเลย
- ✅ ฝึกจากของจริง = ได้เรียนรู้เร็วที่สุด! เริ่มจากเล็ก ๆ แล้วค่อย ๆ เติบโตไปเป็น Data Analyst ได้แน่นอน 💪
👉 ถ้าชอบบทความนี้ อย่าลืมกดติดตามพวกเราได้ที่ช่องทางต่าง ๆ:
- 🌐 เว็บไซต์: https://blog.datath.com
- 📹 YouTube: DataTH
- 💬 เข้ากรุปรวมคนไทยสาย Data: https://www.facebook.com/groups/thaidsml
แล้วมาเรียนรู้เรื่อง Data ด้วยกันนะ
