ผู้ติดตาม 7348 คน

ติดตาม

1/9

741 คนบันทึกแล้ว

809

รู้จักการวิเคราะห์ข้อมูล ทั้ง 4 เลเวลกันเถอะ 😄

⭐Level 1 : Descriptive Analytics

คือการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน เพื่อแสดงผลที่เกิดขึ้น ว่าอะไรกำลังเกิดขึ้นบ้าง เช่น ยอดขายตอนนี้เป็นยังไง

⭐Level 2 : Diagnostic Analytics

คือการวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ เพื่อหาคำตอบว่าทำไมจึงเกิดสิ่งนั้น ๆ เช่น ทำไมยอดขายตก

⭐Level 3 : Predictive Analytics

คือการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งข้อมูลในอดีตและปัจจบุัน เพื่อทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต

⭐Level 4 : Prescriptive Analytics

เป็นการวิเคราะห์ที่ช่วยแนะนำแนวทางว่าควรทำอะไรต่อไป มักจะใช้วิธีการล้ำๆ เช่น Machine Learning, Algorithm หรือ AI

อ่านเพิ่มเติม

https://www.datacamp.com/blog/data-demystified-the-four-types-of-analytics

#DataToon #เจาะลึกการงาน #ชมรมคนรักงาน #dataanalyst #Lemon8ฮาวทู

2025/3/7 แก้ไขเป็น

ถ้าเพิ่งเริ่มสนใจ “การวิเคราะห์ข้อมูล” คำถามที่เจอบ่อยมากคือ การวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง และต้องเริ่มจากตรงไหนถึงจะไม่งง ฉันชอบคิดเป็น “บันได 4 ขั้น” เพราะมันช่วยจัดระเบียบความคิดได้ดีว่าเรากำลังตอบคำถามแบบไหนจากข้อมูล (เหมือนเวลามองกราฟยอดขายแล้วค่อยๆ ไล่เหตุผลไปทีละขั้น) 1) Descriptive Analytics (เกิดอะไรขึ้น) อันนี้คือพื้นฐานที่สุด ใช้สรุป “ภาพรวม” ว่าเกิดอะไรขึ้นแล้ว เช่น ยอดขายรายวัน/รายเดือน, จำนวนผู้ใช้งาน, อัตรา conversion, สินค้าขายดี Top 10 เครื่องมือยอดฮิตคือรายงานและแดชบอร์ด (กราฟเส้น กราฟแท่ง) ทิปเล็กๆ: ก่อนทำกราฟให้ชัดว่า KPI คืออะไร และช่วงเวลาที่ดูคือช่วงไหน ไม่งั้นสรุปแล้วคนอ่านตีความคนละแบบได้ 2) Diagnostic Analytics (ทำไมถึงเกิดขึ้น) พอรู้แล้วว่ายอดขายตก ขั้นต่อมาคือหาสาเหตุ ฉันมักเริ่มจากการ “แตกมิติ” เช่น แยกตามช่องทาง (Ads/Organic), แยกตามสินค้า, แยกตามพื้นที่, แยกตามแคมเปญ แล้วค่อยดูความสัมพันธ์ เช่น โปรหมดพอดีไหม, ราคาปรับขึ้นไหม, สต็อกขาดหรือเปล่า, เว็บโหลดช้าหรือมีจุดหลุดใน funnel การใช้ scatter plot/ตาราง pivot/การเทียบช่วงก่อน-หลัง (cohort แบบง่าย) จะช่วยมาก ข้อควรระวังคือ “ความสัมพันธ์ไม่เท่ากับสาเหตุ” ควรมีหลักฐานประกอบมากกว่าหนึ่งมุม 3) Predictive Analytics (จะเกิดอะไรต่อ) ขั้นนี้เริ่มใช้ข้อมูลอดีต+ปัจจุบันเพื่อทำนายอนาคต เช่น ทำนายยอดขายสัปดาห์หน้า, โอกาสที่ลูกค้าจะเลิกใช้ (churn), คาดการณ์ดีมานด์เพื่อเตรียมสต็อก ถ้ายังไม่พร้อมทำโมเดลลึกๆ ฉันแนะนำเริ่มจาก baseline ง่ายๆ ก่อน เช่น moving average, seasonality แบบคร่าวๆ หรือโมเดลเบื้องต้น แล้วค่อยเพิ่มความซับซ้อนเมื่อมีข้อมูลพอและใช้จริงได้ 4) Prescriptive Analytics (ควรทำอะไรต่อ) พอทำนายได้แล้ว คำถามถัดไปคือ “แล้วจะทำอะไร” เช่น ถ้าคาดว่ายอดขายจะตก ควรปรับงบโฆษณาไปช่องทางไหน, ควรทำโปรแบบใด, ควรจัดสต็อกเท่าไร ระดับนี้มักเกี่ยวกับการหาแนวทางที่ดีที่สุด (optimization) หรือใช้ Machine Learning/Algorithm/AI เพื่อแนะนำการตัดสินใจ แต่จากที่เจอในงานจริง หลายทีมทำ Level 1-2 ให้แน่นก่อนก็ช่วยธุรกิจได้มากแล้ว สรุปวิธีเลือกใช้ให้เร็ว: - อยากรู้ “ตอนนี้เป็นยังไง” → Descriptive - อยากรู้ “ทำไมเป็นแบบนั้น” → Diagnostic - อยากรู้ “อนาคตจะเป็นยังไง” → Predictive - อยากรู้ “ควรทำอะไรดี” → Prescriptive ถ้าจะเริ่มฝึก ลองหยิบโจทย์ใกล้ตัวอย่าง “ยอดขาย” หรือ “ยอดผู้ติดตาม” แล้วทำให้ครบ 2 ขั้นแรกก่อน: ทำแดชบอร์ดสรุป (Level 1) และตั้งสมมติฐานหาสาเหตุ 2-3 ข้อพร้อมหลักฐาน (Level 2) แค่นี้ก็ถือว่าเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลได้เป็นระบบแล้ว

8 ความคิดเห็น

ไตตั้น visual note

จะหาข้อมูลที่ถูกต้องมาวิเคราะห์กะยากแสนยากกก

ดูเพิ่มเติม(2)

อุ้มอิ้ม ไปเที่ยวต่อ

🥰

ดูเพิ่มเติม(1)

ดูความคิดเห็นเพิ่มเติม

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง

ภาพแสดง 5 ประเภทการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ Data Analyst มือใหม่ จัดเรียงตามความซับซ้อนและคุณค่า ได้แก่ Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive และ Cognitive Analytics พร้อมไอคอนปร��ะกอบแต่ละประเภท

ภาพอธิบายการวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics) ด้วยไอคอนกราฟแท่งและแว่นขยาย เน้นการสรุปข้อมูลในอดีตถึงปัจจุบัน ใช้สถิติพื้นฐานเพื่อทำความเข้าใจภาพรวมและแนวโน้ม

ภาพอธิบายการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) ด้วยไอคอนเอกสารและแว่นขยาย เน้นการหาสาเหตุของเหตุการณ์ ตอบคำถาม 'ทำไม' และใช้เทคนิค Data Mining เพื่อระบุปัจจัย

5 ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ Data Analyst มือใหม่ต้องรู้

5 ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ Data Analyst มือใหม่ต้องรู้ 1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics) - เป็นขั้นตอนแรกและพื้นฐานที่สุดของการวิเคราะห์ข้อมูล - มุ่งเน้นการสรุปและอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตจนถึงปัจจุบัน - ใช้เครื่องมือทางสถิติพื้นฐาน เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และการกระจายต

ถูกใจ 480 ครั้ง

เรียนวิเคราะห์ข้อมูลทำ Data Analysis ด้วยExcel ฟรี

เรียน วิเคราะห์ข้อมูล ทำ Data Analysis ด้วย Excel ฟรี ใครที่กำลังมองหาคอร์สดี ๆ ด้านการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) หรืออยากเรียนรู้เทคนิคการใช้ Excel ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล วันนี้แอดมีคอร์สแนะนำจาก มจธ. (มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี) กับคอร์ส การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นด้วย MS Excel ม

ถูกใจ 1456 ครั้ง

$ภาพปกแสดงหัวข้อ \"4 Phase of Data Analytics\" โดย P'Toy DataRockie พร้อมรายการหัวข้อทั้งสี่ ได้แก่ Descriptive, Diagnostic, Predictive และ Prescriptive Analytics วางอยู่บนหนังสือที่เปิดอยู่บนโต๊ะไม้ มีมือคนกำลังถือแก้วกาแฟอยู่ด้านบน$

$ภาพอธิบาย \"1. Descriptive Analytics\" ซึ่งเป็นการตั้งคำถามว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง พร้อมตัวอย่างเช่น จำนวนลูกค้าเปิดซิมใหม่ ยอดขาย และลู��กค้าที่เลิกใช้บริการ รวมถึงเครื่องมือหลักที่ใช้ เช่น SQL, Excel, Spreadsheet, Dashboard$

$ภาพอธิบาย \"2. Diagnostic Analytics (Why it happened ?)\" ซึ่งเป็นการหาเหตุผลว่าทำไมสิ่งต่างๆ จึงเกิดขึ้น โดยยกตัวอย่างการเพิ่มขึ้นของลูกค้าเปิดซิมใหม่ 5 ล้านหมายเลข และการวิเคราะห์ว่าลูกค้าส่วนใหญ่เป็นชาวต่างชาติ$

4 Phase of Data Analytics

. 2 Phase แรกจะโฟกัสที่ “อดีต” ซึ่งจะเป็นพาร์ทที่ DA โฟกัสเป็นหลัก 2 Phase หลังจะโฟกัสเรื่องของ “อนาคต” ซึ่งจะเน้นไปฝั่งพาร์ทของ DS . 📌1.) Descriptive Analytics (What happened ?) เป็นการตั้งคำถามว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง อาทิเช่น . ✅เมื่อวานลูกค้าเปิดซิมใหม่กี่คน ทิ้งซิมไปกี่คน? ✅Quarter

ถูกใจ 74 ครั้ง

เรียน วิเคราะห์ข้อมูลทำ Data Analysis ฟรี

📔 เรียน วิเคราะห์ข้อมูลทำ Data Analysis ฟรี เรียกได้ว่าเป็นหนึ่งในสกิลที่มาแรงในช่วงที่ผ่านมาเลยกับ Data Analysis หรือการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก การดูสถิติเพื่อหาความเชื่อมโยงบางอย่างของข้อมูลนั้น วันนี้มีคอร์สเรียนสาย Data มาฝากกันจากภาควิชาสถิติ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย “การหาโอกาสทางธุรกิจจา

ถูกใจ 912 ครั้ง

ภาพหน้าปกแสดงปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลและทำรายงานไม่ได้ พร้อมแนะนำ Bold BI by Syncfusion และตัวอย่างแดชบอร์ดรายรับ-รายจ่าย รวมถึงกราฟและข้อมูลต่างๆ

ภาพแสดงขั้นตอนที่ 1-3 ของการใช้งาน Bold BI โดยเข้าเว็บไซต์ กด Samples และเลือก Solutions ที่เกี่ยวข้องกับงาน เช่น Retail

ภาพแสดงขั้นตอนที่ 4 ของการใช้งาน Bold BI คือการกดปุ่ม 'View Dashboard' เพื่อดูตัวอย่างแดชบอร์ดสำหรับอุตสาหกรรมค้าปลีก

แก้ปัญหา !!! วิเคราะห์ข้อมูลไม่ออก ทำ Report ไม่ได้ด้วย Bold

#Lemon8ฮาวทู #dataanalyst #datascience #ย้ายสายงาน #อาชีพ

ถูกใจ 555 ครั้ง

ภาพแสดงกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล 5 ขั้นตอน ได้แก่ การตั้งคำถามทางธุรกิจ, การรวบรวมและสำรวจข้อมูล, การเตรียมข้อมูล, การวิเคราะห์ข้อมูล, และการนำเสนอผลลัพธ์ เพื่อให้เข้าใจภาพรวมการทำงานของนักวิเคราะห์ข้อมูล

ภาพแสดงทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล 4 ด้าน ได้แก่ ภาษาโปรแกรม (Python, R, SQL), เครื่องมือแสดงข้อมูล (Tableau, Power BI), การวิเคราะห์ทางสถิติ และการจัดการข้อมูล (Data Wrangling and Cleaning)

ภาพแสดงทักษะด้าน Soft Skills ที่สำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล 3 ด้าน ได้แก่ ทักษะการสื่อสาร, ความสามารถในการแก้ปัญหา และความใส่ใจในรายละเอียด พร้อมคำแนะนำในการพัฒนาทักษะเหล่านี้

ทักษะที่สำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

ในหัวข้อนี้เราจะมาพูดคุยเกี่ยวกับทักษะที่สำคัญของนักวิเคราะห์ข้อมูล ที่ผู้ประกอบการอยากจะเห็นใน resume✨ ✅ทักษะที่เราจะใส่ใน resume จะแบ่งออกเป็น technical skill และ soft skill 🧐Technical Skill จะเป็นการโชว์ภาษาที่เราใช้ coding ความรู้ทางสถิติ และการใช้ visualization tools ในการแสดงผลของข้อมู

ถูกใจ 79 ครั้ง

รวม 4 ช่อง YouTube เรียน Data Analytics ฟรี! 📊✨

อยากอัปสกิล Data แต่ไม่รู้จะเริ่มตรงไหน? หรือไม่อยากเสียเงินลงคอร์สแพง ๆ? วันนี้เราคัดมาให้แล้วกับ 4 ช่อง YouTube คุณภาพที่สายดาต้าทุกคนต้องกด Subscribe ไว้! 1. Alex The Analyst - เหมือนมีเมนเทอร์ส่วนตัว คอยบอกว่าควรเรียนอะไรก่อน -หลัง สอนเครื่องมือหลัก จัดเต็ม 2. Luke Barousse - สาย Productivi

ถูกใจ 1619 ครั้ง

ภาพแสดงแหล่งเรียนรู้สำหรับฝึกทำโปรเจกต์วิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ Coursera, Kaggle, DataCamp และ Maven Analytics พร้อมข้อความ 'GOOD IDEA' และไอคอนสายฟ้า

แหล่งเรียนรู้สำหรับฝึกทำโปรเจคในการวิเคราะห์ข้อมูล

สำหรับคนที่เริ่มทำงานสาย Data แล้วกำลังจะปั้น Portfolio ไว้สำหรับสมัครงานหรือต้องการพัฒนาต่อยอดความรู้ในสายงานด้าน Data ไม่ควรพลาดแหล่งเรียนรู้ไว้ฝึกทำ Project ดังนี้ 1️⃣ Kaggle Link: https://www.kaggle.com/ เหมาะสำหรับ: ฝึกใช้ Python, วิเคราะห์ข้อมูลจริง, แชร์โปรเจกต์ สิ่งที่ควรลอง: ● เรีย

ถูกใจ 156 ครั้ง

$ภาพหน้าปกแสดงชื่อบทความ \"5 AI แนะนำ วิเคราะห์หุ้น\" บนพื้นหลังลายวงจรไฟฟ้าและกราฟหุ้น พร้อมข้อความ \"ยกระดับการลงทุนของคุณด้วยเทคโนโลยีที่ใช้งานง่าย\" และโลโก้ Lemon8$

ภาพแสดงหน้าจอแอป Intellectia ที่วิเคราะห์หุ้นและคริปโตด้วย AI พร้อมคุณสมบัติเด่น เช่น ใช้งานง่าย เหมาะสำหรับนักลงทุนยุคใหม่ที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ

ภาพแสดงหน้าจอ Trade Ideas ซึ่งเป็นเครื่องมือวิเคราะห์การเทรดแบบมืออาชีพ มีฟังก์ชันสแกนหุ้นอัตโนมัติด้วย AI สร้างกลยุทธ์ และเชื่อมโยงกับโบรกเกอร์ เหมาะสำหรับ Day Trader

มาทำความรู้จักกันไหม??

5 แอป AI วิเคราะห์หุ้น ที่สายลงทุนควรรู้จัก 🤖📈 ลงทุนให้ฉลาดขึ้น ไม่ต้องวิเคราะห์คนเดียว! ลองมาแล้ว 5 แอปที่ใช้ AI ช่วยเลือกหุ้น วิเคราะห์กราฟ และแจ้งสัญญาณเทรดแบบเรียลไทม์ เลือกที่เหมาะกับสไตล์คุณ แล้วลองใช้งานดูนะ 💬 ส่วนตัวเราชอบ Intellectia เพราะเข้าใจง่ายสุด และใช้ได้กับทั้งหุ้น + คริปโต

ถูกใจ 33 ครั้ง

รวมข้อมูลหลายชีทใน Excel แล้ววิเคราะห์ได้ทันที!

ไม่ต้องเปิดทีละแผ่น ไม่ต้องก็อปวางให้เหนื่อย 💻 โพสต์นี้สอนเทคนิค ✔ รวมคะแนนจากหลายหน่วย ✔ วิเคราะห์ข้อมูลด้วย 3D Formula / Consolidate / Pivot Table ✔ ทำรายงานสรุปได้ไวขึ้นมาก! ใครทำงานกับข้อมูลเยอะๆ หรือครูที่สรุปคะแนนจากหลายหน่วย…โพสต์นี้ช่วยคุณได้แน่นอน ✅ #ExcelTips #รวมข้อมูลหลายชี

ถูกใจ 43 ครั้ง

$ภาพหญิงสาวกำลังแนะนำข้อมูลประเภทต่างๆ โดยมีข้อความ \"มาทำความรู้จัก Data รูปแบบต่างๆ\" และมีคำว่า JSON กับ XML ลอยอยู่ใกล้ๆ มือของเธอ$

ภาพแสดง Structured Data พร้อมคำอธิบายว่าเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน จัดเก็บง่าย และตัวอย่างตารางข้อมูลที่มีคอลัมน์ ID, Name, Age, Degree พร้อมข้อมูลนักศึกษา 5 คน

ภาพแสดง Unstructured Data พร้อมคำอธิบายว่าเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างใดๆ เลย และตัวอย่างข้อความบรรยายข้อมูลนักศึกษาแบบอิสระที่ไม่มีรูปแบบตายตัว

มาทำความรู้จัก Data รูปแบบต่างๆกัน 📈

วันนี้เตยจะพามารู้จักกับประเภทของดาต้าที่มีอยู่ในปัจจุบัน ซึ่งประกอบด้วย Structured data, Unstructured data และ Semi-structured data นั้นแตกต่างกันอย่างไรไปดูกันเลยยยย 1. Structured data คือข้อมูลยุคแรกเริ่มก่อนกำเนิด Big Data โดย Structured data ก็คือข้อมูลที่ถูกจัดเก็บไว้แบบมีโครงสร้างชัดเจน

ถูกใจ 164 ครั้ง

ชีทสรุปเรื่องค่ากลางของข้อมูล ประกอบด้วย ค่าเฉลี่ยเลขคณิต มัธยฐาน และฐานนิยม พร้อมสูตร ตัวอย่าง และข้อสังเกตสำคัญ รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างการกระจายของข้อมูล (แบบสมมาตร เบ้ซ้าย เบ้ขวา) กับค่ากลางแต่ละชนิด

สถิติ (ค่ากลางของข้อมูล)

☃️ สรุปค่ากลางของข้อมูล #คณิตศาสตร์ #สอนพิเศษ #alevel #dek68 #ชีทสรุป

ถูกใจ 176 ครั้ง

ภาพหญิงสาวกำลังชี้ไปที่ข้อความบนหน้าจอคอมพิวเตอร์ที่แสดงโค้ด SQL และข้อความว่า "แชร์เว็บไซต์ ฝึกเขียน SQL ตั้งแต่ Basic ถึง Advance"

ภาพหน้าจอเว็บไซต์ sql-practice.com แสดงโค้ด SQL ตัวอย่างและผลลัพธ์ พร้อมข้อความเน้นย้ำว่า "เว็บไซต์นี้เลย! www.sql-practice.com เป็นเว็บไซต์ที่จะได้ฝึกเขียน SQL ตั้งแต่พื้นฐานถึง Advance"

ภาพหน้าจอเว็บไซต์แสดงตัวเลือกความยากของโจทย์ SQL ได้แก่ Easy, Medium, Hard พร้อมข้อความว่า "มีระดับความยากให้เลือกตั้งแต่ Easy - Medium - Hard"

แชร์เว็บไซต์ฝึกเขียน SQL ตั้งแต่ Basic ถึง Advance 📈

SQL คือ 1 ในทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับสายงาน Data เป็น must have skill เพราะเป็นภาษาสำคัญในการ query ข้อมูลจาก Database ซึ่งเป็นด่านแรกในการเข้าถึงข้อมูล เพื่อที่จะเอาข้อมูลมาวิเคราะห์ และทำ Data Modeling ต่อไป แต่ข้อดีของ SQL คือ Ptogramming Language ที่ง่ายและตรงไปตรงมา สามารถเรียนรู้ฝึกฝนด้วยต

ถูกใจ 1491 ครั้ง

ภาพหญิงสาวชี้ไปที่ตัวอย่างการทำ A/B Testing บนเว็บไซต์ของโอบามา เพื่อเปรียบเทียบรูปภาพ 2 แบบ พร้อมหัวข้อ 'วิเคราะห์ข้อมูลด้วย A/B Testing' และคำถาม 'A/B testing คืออะไร? มีประโยชน์ยังไง?'

ภาพอธิบายความหมายของ A/B Testing ว่าเป็นการทดสอบเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่าง 2 กลุ่ม เพื่อดูว่ากลุ่มใดได้ผลดีกว่ากัน

ภาพแสดงประโยชน์ข้อที่ 1 ของ A/B Testing คือช่วยให้การตัดสินใจถูกต้องแม่นยำมากขึ้น เพราะมีการทดสอบรับรองแล้ว

วิเคราะห์ข้อมูลด้วยการทำ A/B Testing

วันนี้เราจะมาอธิบายการทำ A/B Testing นะคะ ซึ่ง A/B Testing คืออะไร ? ✨ A/B Testing: เป็นการทดสอบเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่าง 2 กลุ่ม และดูการเปลี่ยนแปลงว่ากลุ่มใดได้ผลดีมากกว่ากัน การทำ A/B Testing เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานที่ช่วยบริษัทได้หลายด้านมาก ๆ ✨ ประโยชน์ของ A/B Testing:

ถูกใจ 33 ครั้ง

ภาพรวมการสำรวจข้อมูลด้วย Python แสดงการใช้ df.info() เพื่อดูโครงสร้างข้อมูลและ heatmap เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงตัวเลข พร้อมภาพประกอบการค้นหาข้อมูล

แสดงการโหลดข้อมูลลงในตัวแปร df และคำสั่ง Python พื้นฐาน df.head(), df.shape, df.columns สำหรับการดูข้อมูลเบื้องต้นและโครงสร้างของ DataFrame

อธิบายการใช้คำสั่ง df.info() เพื่อตรวจสอบข้อมูลภาพรวมของ DataFrame รวมถึงจำนวนแถว คอลัมน์ ชื่อคอลัมน์ จำนวนค่าที่ไม่เป็น NaN ประเภทข้อมูล และขนาดหน่วยความจำที่ใช้

ใช้ Python ในการสำรวจข้อมูล (Data Exploration)

Data Exploration (หรือ Exploratory Data Analysis - EDA) คือกระบวนการ สำรวจและเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น ก่อนนำไปวิเคราะห์ สร้างโมเดล หรือสื่อสารเชิงธุรกิจ ✅️ จุดประสงค์หลัก 🔍 เข้าใจโครงสร้างของข้อมูล เช่น มีข้อมูลกี่แถว/คอลัมน์, แต่ละฟีเจอร์คืออะไร, มีประเภทข้อมูลอะไรบ้าง 🧼 ตรวจสอบคุณภาพข้อมู

ถูกใจ 262 ครั้ง

ภาพอินโฟกราฟิกแสดง 8 สกิลทำงานที่จำเป็นก่อนปี 2030 เพื่อเพิ่มเงินเดือน โดยมีตัวการ์ตูนควายอยู่ตรงกลาง ล้อมรอบด้วยทักษะต่างๆ เช่น การคิดวิเคราะห์, การใช้เทคโนโลยี, การเรียนรู้ตลอดชีวิต, การสื่อสาร, การจัดการเวลา, ความฉลาดทางอารมณ์, การปรับตัว และการใช้ AI/Big Data

8 สกิลทำงานที่ต้องมีก่อนปี 2030

8 สกิลทำงานที่ต้องมีก่อนปี 2030 รู้แล้วเอาไปอัปเงินฉ่ำ ๆ | Money Buffalo โลกนี้มันเปลี่ยนไปเร็ว การทำงานก็ต้องเปลี่ยน จะมาทำงานงก ๆ เหมือนเมื่อ 10 ปีก่อน มันบ่าได้ มัน outdated ไปอ่ะ ยูโน้ว เราก็เลยต้องมาอัปสกิลยุคใหม่ติดตัวเอาไว้ เผื่อทำงานยันปี 2030 กันไปเลย พี่ทุยรวบรวมมาให้แล้วกับ 8 สกิลทำงา

ถูกใจ 1082 ครั้ง

ภาพแสดงผู้หญิงกำลังชี้ไปที่โฟลเดอร์ Portfolio และเอกสารประวัติส่วนตัว พร้อมข้อความอธิบายว่า Portfolio สำหรับ Data Analysis คือการรวบรวมผลงานที่แสดงทักษะและความสามารถ เพื่อให้โดดเด่นในตลาดแรงงาน

ภาพประกอบคำถาม 'ทำไม Portfolio จึงจำเป็น?' แสดงคนกำลังตรวจสอบเอกสารผ่านแว่นขยาย พร้อมข้อความอธิบายถึงเหตุผล 3 ข้อ: แสดงทักษะจริง, ชดเชยประสบการณ์, และแสดงความเข้าใจในอุตสาหกรรม

ภาพแสดงองค์ประกอบที่ควรมีใน Portfolio สำหรับ Data Analysis ได้แก่ โปรเจกต์วิเคราะห์ข้อมูล, การนำเสนอข้อมูลด้วย Power BI, Tableau, Looker Studio, ทักษะการเขียนโค้ด (Python, R) และรายงานบทความ

Portfolio ของ Data Analysis คืออะไร จำเป็นไหม

Portfolio คืออะไร และทำไมจึงสำคัญ? Portfolio สำหรับ Data Analyst คือการรวบรวมผลงานและโปรเจกต์ที่แสดงให้เห็นถึงทักษะ ความสามารถ และประสบการณ์ในการวิเคราะห์ข้อมูล นับเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้คุณโดดเด่นในตลาดแรงงานที่มีการแข่งขันสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่กำลังเปลี่ยนสายงาน ทำไม Portfo

ถูกใจ 179 ครั้ง

ภาพหน้าปกแสดงชายหนุ่มสวมแว่นตา พร้อมข้อความว่า "How-to วิเคราะห์หุ้น (ด้วยปัจจัยพื้นฐาน)" และกราฟแท่งขาขึ้นพร้อมสัญลักษณ์ดอลลาร์

ภาพอธิบายขั้นตอนการวิเคราะห์หุ้นแบบ Top-Down Analysis โดยเริ่มจากปัจจัยเศรษฐกิจมหภาค อุตสาหกรรม และหุ้นรายตัว พร้อมภาพโลกและกราฟแท่ง

ภาพอธิบายแนวทาง Bottom-Up Approach ในการวิเคราะห์หุ้น โดยเน้นการมองหาธุรกิจที่น่าสนใจจากทุกอุตสาหกรรม และการวิเคราะห์เชิงลึก พร้อมภาพคนกำลังคิดและมีหลอดไฟสว่าง

How to วิเคราะห์หุ้น ตั้งแต่เริ่ม-จบ แบบ shortๆ

อยากเริ่มต้นวิเคราะห์หุ้น แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไงโพสต์นี้มีคำตอบ! ผมเชื่อว่าหลายคนที่เริ่มเข้ามาเล่นหุ้นก็คงได้ยินมาว่าจะซื้อหุ้นสักตัวนึงเราต้องมีการวิเคราะห์ก่อนที่จะซื้อ ว่าแต่มันวิเคราะห์อย่างไร? เริ่มที่ตรงไหน? และไปจบที่ตรงไหน? วันนี้ผมมี 2 แนวทางการวิเคราะห์หุ้นด้วยปัจจัยพื้นฐานมาแชร์ครั

ถูกใจ 5094 ครั้ง

ภาพชายหนุ่มหัวโตชี้ไปที่ตัวย่อ PE, PBV, ROE, ROA บนพื้นหลังกราฟหุ้น พร้อมหัวข้อ '4 RATIO สำคัญในการวิเคราะห์หุ้น มือใหม่ลงทุนหุ้น' เพื่อแนะนำอัตราส่วนสำคัญในการลงทุน

อธิบาย PE (Price to Earning Ratio) หรือ 'กี่ปีคืนทุน' พร้อมตารางข้อมูลหุ้น CPALL และตัวอย่างการคำนวณ PE 30 เท่า หมายถึง 30 ปีคืนทุน

อธิบาย PBV (Price per Book Value) หรือ 'เราซื้อแพงกว่าเจ้าของกี่เท่า' พร้อมตารางข้อมูลหุ้น CPALL และตัวอย่าง PBV 3 เท่า หมายถึงแพงกว่า 3 เท่าตัว

4 RATIO สำคัญในการวิเคราะห์หุ้น มือใหม่ลงทุนหุ้น

วันนี้ผมพามารู้จัก 4 RATIO คร่าวๆ ให้เข้าใจง่าย . อยากให้ทุกคนเปิดใจ มาอ่านงบการเงิน . ถือว่าเป็นจุดเริ่มต้นนึง ในการเริ่มศึกษาการลงทุนหุ้น . ฝากติดตาม เล่าการเงิน ด้วยนะครับ เดี๋ยวจะมาเล่าการลงทุนในหุ้นลงลึกไปเรื่อยๆ . หากเพื่อนๆ มีคำถามหรืออยากให้ผมเล่าอะไร comment ไว้เลยนะครับ

ถูกใจ 53 ครั้ง

ภาพแสดงทฤษฎีการวิเคราะห์หลายไทม์เฟรม (D1, H4, M15) ด้วยกราฟแท่งเทียน เพื่อให้เห็นภาพรวมของตลาดชัดเจนก่อนตัดสินใจเข้าเทรด โดยมีกองเหรียญทองประกอบ.

ภาพแสดงกองเหรียญทองและลูกศรชี้ขึ้นสองอัน พร้อมข้อความระบุว่าไทม์เฟรมใหญ่ (D1/H4) ใช้สำหรับดูแนวโน้มหลักของตลาด.

ภาพแสดงกองเหรียญทองและลูกศรชี้ขึ้นขนาดใหญ่ พร้อมข้อความระบุว่าไทม์เฟรมกลาง (H1/M30) ใช้เพื่อหาพื้นที่เข้าเทรด.

📌 ทฤษฎี: การใช้แนวรับแนวต้านร่วมกับ Price Action

หลายคนรู้ว่า แนวรับ คือจุดที่ราคามักหยุดร่วง และ แนวต้าน คือจุดที่ราคามักหยุดขึ้น แต่ปัญหาคือเราจะรู้ได้ไงว่ามันจะเด้ง หรือจะทะลุ❓ 💡 หลักคิดแบบละเอียด 1️⃣ ดูพฤติกรรมราคา ไม่ใช่แค่ว่าราคาแตะเส้นแล้วเด้ง แต่ต้องดูว่าเกิดแท่งเทียนรูปแบบใด เช่น Pin Bar, Engulfing เพื่อยืนยันแรงซื้อหรือขาย 2️⃣ ตรวจ

ถูกใจ 16 ครั้ง

มารู้จัก 2 Model สำหรับ Count Regression

สวัสดีค่า วันนี้มาแนว Deep นิดนึง อยากจะพาทุกคนไปรู้จัก 2 Model ทางสถิติ ที่เอาไว้ทำนาย “จำนวน” ของสิ่งที่เราสนใจในช่วงเวลาหนึ่งๆ หรือในพื้นที่หนึ่งๆ ซึ่ง 2 models นี้ ก็ใช้งานบ่อยในการทำงานสาย Data เหมือนกัน ไปดูในคลิปเต็มๆ ได้เลยค่า #dataanalyst #datascience #พัฒนาตัวเอง #CareerTip

ถูกใจ 46 ครั้ง

$ภาพแสดงหัวข้อ A-LEVEL ภาษาไทย วิชากันตาย พร้อมคะแนนที่ได้ 70.000/100 และมีมีมแมวทำท่าโอเคประกอบข้อความว่า \"ห้ามทิ้งเด็ดขาด\" บนพื้นหลังสีดำ$

ภาพแสดงโครงสร้างข้อสอบภาษาไทย แบ่งเป็น 4 พาร์ท (การอ่าน, การเขียน, การพูด การฟัง, หลักการใช้ภาษาไทย) มี 50 ข้อ ข้อละ 2 คะแนน รวม 100 คะแนน พร้อมมีมกบเขียว

$ภาพอธิบายรายละเอียดพาร์ทการอ่านและการเขียนของข้อสอบ A-LEVEL ภาษาไทย โดยมีหัวข้อย่อย ระดับความยากง่าย และคำแนะนำเพิ่มเติม เช่น \"ถ้าอ่านเข้าใจจับใจความดีๆทำได้แน่ไม่ยาก\"$