Data Analytics ด้วย Power BI

ความสำคัญและการประยุกต์ใช้ Data Analytics และ Power BI

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เป็นกระบวนการที่มีบทบาทสำคัญในการ แปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงสารสนเทศที่มีคุณค่า [Outside Source] เพื่อนำไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในองค์กร [Outside Source] เครื่องมือ Power BI ถูกระบุว่าเป็นแพลตฟอร์มที่เข้ามาเสริมกระบวนการนี้ โดยช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถ: เชื่อมต่อข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ได้ [Outside Source], สร้างภาพข้อมูล (Visualization) และออกแบบแดชบอร์ด (Dashboard) [Outside Source] และมีเป้าหมายในการสื่อสารข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ [Outside Source]

เป้าหมายของการเรียนรู้และการนำไปปฏิบัติ

การเรียนรู้ในหัวข้อนี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้เข้าอบรมเกิดความเข้าใจอย่างลึกซึ้งและสามารถนำไปใช้ได้จริงในบริบทของตนเอง โดยมีวัตถุประสงค์หลักคือ: เข้าใจหลักการพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Power BI [Outside Source] สามารถประยุกต์ใช้เครื่องมือในการสร้างรายงานและแดชบอร์ด ที่ตอบโจทย์การทำงานจริงได้ [Outside Source] และมีการเน้นวิธีการเรียนรู้ผ่านการลงมือปฏิบัติ (Hands-on) และการทำงานร่วมกัน (Collaborative Learning) [Outside Source]

Update 17 พฤศจิกายน 2568 By Nattakorn

หัวข้อ
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Data Analytics
- ความหมายและความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล
- ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล (Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive)
- บทบาทของ Data Analytics ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

การทำงานของ Power BI
- ส่วนประกอบของ Power BI: Power BI Desktop, Power BI Service, Power BI Mobile
- ขั้นตอนการทำงาน: การนำเข้าข้อมูล → การแปลงข้อมูล → การสร้าง Visualization → การเผยแพร่รายงาน

การเชื่อมต่อและเตรียมข้อมูล
- การนำเข้าข้อมูลจาก Excel, CSV, และฐานข้อมูลอื่น ๆ
- การใช้ Power Query เพื่อจัดรูปแบบและทำความสะอาดข้อมูล
- การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง (Merge/Append)

การสร้าง Visualization เบื้องต้น
- ประเภทของ Visualization ที่ใช้บ่อย: กราฟแท่ง, กราฟวงกลม, ตาราง, แผนที่
- หลักการเลือก Visualization ให้เหมาะสมกับข้อมูล
- การปรับแต่งกราฟและการจัดวางองค์ประกอบในรายงาน

การใช้ DAX (Data Analysis Expressions) เบื้องต้น
- ความเข้าใจเกี่ยวกับ Measure และ Calculated Column
- การใช้สูตรพื้นฐาน เช่น SUM, AVERAGE, IF, CALCULATE
- การสร้างเงื่อนไขในแบบต่าง ๆ ได้แก่ Highlight Cell Rules
- การสร้างตัวชี้วัดเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

การออกแบบ Dashboard และการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล
- หลักการออกแบบ Dashboard ที่มีประสิทธิภาพ
- การจัดลำดับข้อมูลเพื่อเล่าเรื่อง (Data Storytelling)
- การนำเสนอ Dashboard เพื่อสื่อสารข้อมูล

นายธิตินนท์ มณีธรรม ตำแหน่ง นักวิชาการคอมพิวเตอร์

ใบประกาศออนไลน์ (ครบตามเงื่อนไข)

6 hr.

สมัคร