หลักสูตร Data Analytics and Visualization with AI เป็นการอบรมแบบเวิร์กชอปการใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลคอนเทนต์จากหลายแพลตฟอร์ม ตั้งแต่รวมข้อมูล หา Insight จนถึงสร้าง Dashboard ด้วย Looker Studio เหมาะกับทีมคอนเทนต์ โซเชียลมีเดีย และการตลาด จบแล้วได้ Dashboard และ Insight Brief สำหรับผู้บริหาร
ทีมคอนเทนต์และสื่อดิจิทัลวันนี้มีข้อมูลไหลเข้ามาจากหลายแพลตฟอร์มพร้อมกัน ทั้ง Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, LINE และเว็บไซต์ของตัวเอง แต่ละแพลตฟอร์ม export ไฟล์ออกมาคนละรูปแบบ และนับตัวชี้วัดไม่เหมือนกัน เวลาส่วนใหญ่จึงหมดไปกับการรวบรวมและจัดรูปข้อมูล แทนที่จะได้ตอบคำถามสำคัญว่าคอนเทนต์แบบไหนได้ผล เพราะอะไร และควรทำอะไรต่อ
หลักสูตรนี้ใช้ AI เป็นผู้ช่วยนักวิเคราะห์ตลอดวงจรการทำงานกับข้อมูล ตั้งแต่ตั้งโจทย์และ KPI ทำความสะอาดและรวมข้อมูลหลายแบรนด์หลายแพลตฟอร์ม วิเคราะห์หา Insight จัดหมวดหมู่ข้อความภาษาไทย ไปจนถึงสร้าง Dashboard ด้วย Looker Studio และเขียนสรุปผลสำหรับผู้บริหาร โดยเน้นทักษะที่สำคัญที่สุดคือการตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้น จบวันผู้เรียนได้ Content Performance Dashboard และ Insight Brief หนึ่งหน้าที่สร้างด้วยตนเอง โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม (อบรม 1 วัน 6 ชั่วโมง ระดับ Beginner to Intermediate)
รายละเอียดหลักสูตร
อบรม 1 วัน 6 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) แบบลงมือทำและไม่ต้องเขียนโค้ด ระดับ Beginner to Intermediate สำหรับทีมคอนเทนต์ โซเชียลมีเดีย การตลาด และสื่อดิจิทัล เดินครบเส้นทางในวันเดียวตั้งแต่ไฟล์ export จากหลายแพลตฟอร์ม จนได้ Dashboard บน Looker Studio และ Insight Brief สำหรับผู้บริหาร โดยมี AI เป็นผู้ช่วย ต่างจาก Claude AI for Data Analyst ที่ใช้ Claude วิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป 2
วัน จาก Google Data Studio for Data Visualization ที่ลงลึกตัว Looker Studio 2 วัน และจาก NLP and Thai Text Analytics with LLMs ที่เป็นงานพัฒนาสำหรับนักพัฒนา ผู้เรียนใช้ Notebook บัญชี Google และบัญชี AI ที่วิเคราะห์ไฟล์ได้ของตนเองหรือขององค์กร Workshop ใช้ชุดข้อมูลจำลองหลายแบรนด์หลายแพลตฟอร์ม ผู้เรียนจะได้ Dashboard, Insight Brief, ชุด Prompt Template และ Checklist ตรวจผลลัพธ์ของ AI กลับไปใช้งานต่อ
Day 1: จากข้อมูลหลายแพลตฟอร์มสู่ Dashboard และ Insight ด้วย AI
Data Analytics Lifecycle: Ask, Prepare, Process, Analyze, Share และ Act กับจุดที่ AI ช่วยลดเวลาได้มากที่สุด
การวิเคราะห์ 4 ระดับ: Descriptive, Diagnostic, Predictive และ Prescriptive พร้อมตัวอย่างคำถามในงานคอนเทนต์
จุดแข็งและข้อจำกัดของ AI กับตัวเลข: Hallucination และความต่างระหว่าง AI ที่คำนวณด้วยโค้ดกับ AI ที่เดาคำตอบจากข้อความ
หลักการตรวจทานผลลัพธ์ของ AI ก่อนนำไปใช้ตัดสินใจ
KPI งานคอนเทนต์: Reach, Impressions, Engagement Rate, Watch Time, View-through Rate, CTR และ Follower Growth
กำหนดนิยามตัวชี้วัดให้ตรงกันทั้งองค์กร เมื่อแต่ละแพลตฟอร์มนับไม่เหมือนกัน
Data Governance และ PDPA: แยกข้อมูลที่นำเข้า AI ได้และไม่ได้ และความต่างของบัญชี AI แบบส่วนตัวกับแบบองค์กร
Workshop 1: ตั้งโจทย์ธุรกิจ 3 ข้อจากสถานการณ์จำลอง แปลงเป็น KPI และร่าง Data Dictionary ที่ใช้ทั้งวัน
โครงสร้างไฟล์ที่ export จาก Meta Business Suite, YouTube Studio และ TikTok
ปัญหาที่พบบ่อย: รูปแบบวันที่ไม่ตรงกัน ชื่อคอลัมน์ต่างกัน และตัวเลขที่ถูกเก็บเป็นข้อความ
Prompt Pattern แบบ Role, Context, Task, Format และ Constraint สำหรับงานข้อมูล
ให้ AI แสดงขั้นตอนหรือโค้ดที่ใช้ เพื่อให้ตรวจสอบและทำซ้ำได้
จัดการค่าว่าง ข้อมูลซ้ำ ค่าผิดปกติ และชื่อแบรนด์หรือหมวดคอนเทนต์ภาษาไทยที่สะกดไม่สม่ำเสมอ
ออกแบบ Schema กลางแบบ Tidy Data และให้ AI ช่วย Map คอลัมน์จากแต่ละแหล่ง
ตรวจสอบหลังทำความสะอาด: Spot-check กระทบยอดรวมกับไฟล์ต้นฉบับ และให้ AI สรุปสิ่งที่เปลี่ยน
Workshop 2: รวมข้อมูลจำลอง 3 แพลตฟอร์มของ 3 แบรนด์เป็นตารางกลาง และบันทึก Prompt เป็น Template ของทีม
EDA ด้วยความสามารถวิเคราะห์ไฟล์ของ AI: ภาพรวม การกระจายตัว แนวโน้มตามเวลา และความสัมพันธ์ของตัวแปร
เปรียบเทียบผลงานตามแบรนด์ แพลตฟอร์ม รูปแบบคอนเทนต์ หัวข้อ และช่วงเวลาที่โพสต์
Diagnostic Analysis: ให้ AI ช่วยตั้งสมมติฐานว่าทำไมคอนเทนต์บางชิ้นโดดเด่นหรือตกลง แล้วทดสอบด้วยข้อมูล
Lab: หา 3 รูปแบบคอนเทนต์ที่ได้ผลดีที่สุดของแต่ละแบรนด์ พร้อมเหตุผลที่ตรวจสอบได้
ตรวจหา Anomaly และพยากรณ์แนวโน้มแบบง่าย พร้อมข้อจำกัดของข้อมูลระยะสั้น
ใช้ AI จัดหมวดหมู่หัวข้อคอนเทนต์จากชื่อเรื่องภาษาไทย
วิเคราะห์ Sentiment ของความคิดเห็นผู้ชม และสุ่มตรวจความแม่นยำของ AI
Lab: สร้างตารางหัวข้อและ Sentiment แล้วเชื่อมกลับเข้ากับตารางผลงานคอนเทนต์
ตรวจตัวเลขสำคัญที่ AI คำนวณซ้ำด้วย Pivot Table หรือสูตรใน Google Sheets/Excel
แยกข้อเท็จจริงจากข้อสันนิษฐาน และระบุระดับความมั่นใจของแต่ละข้อสรุป
Workshop 3: ตอบโจทย์ธุรกิจ 3 ข้อจาก Workshop 1 และสรุปเป็น Key Findings 5 ข้อที่ตรวจตัวเลขแล้ว
จับคู่คำถามกับกราฟ: เปรียบเทียบ แนวโน้ม สัดส่วน การกระจาย และความสัมพันธ์
กราฟที่ควรหลีกเลี่ยงและเหตุผล
Declutter ใช้สีเน้นจุดสำคัญ และตั้งชื่อกราฟเป็นประโยค Insight
จัดลำดับการอ่านให้ผู้บริหารเข้าใจประเด็นหลักได้ทันที
เชื่อมต่อตารางกลางจาก Google Sheets เข้า Looker Studio
สร้าง Scorecard, Time Series, Bar Chart และตาราง พร้อมตัวกรองตามแบรนด์ แพลตฟอร์ม และช่วงวันที่
ให้ AI เสนอโครงร่าง Dashboard ตามกลุ่มผู้ใช้ และช่วยเขียน Calculated Field
Lab: ให้ AI วิจารณ์ Dashboard ที่สร้างเสร็จแล้ว และปรับปรุงตามข้อเสนอที่เห็นด้วย
โครงสร้างการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล: บริบท สิ่งที่พบ ความหมาย และข้อเสนอแนะ
ใช้ AI ร่าง Executive Summary ที่อ้างอิงตัวเลขจริงจาก Dashboard
Workshop 4: Content Performance Dashboard 1 หน้าและ Insight Brief 1 หน้า นำเสนอกลุ่มละ 3 นาทีพร้อมรับ Feedback
สรุป แนวทางนำไปใช้กับข้อมูลจริงขององค์กร และถามตอบ
ขณะนี้ยังไม่มีรอบอบรมเปิดรับสมัคร ลงชื่อจองไว้ได้เลย ทีมงานจะติดต่อกลับเป็นกลุ่มแรกเมื่อเปิดรอบถัดไป หรือสอบถามทางไลน์ หรือโทร 02-570-8449 หรือ 088-807-9770
Claude AI for Data Analyst เป็นหลักสูตร 2 วันที่ใช้ Claude วิเคราะห์ข้อมูลงานทั่วไปแบบลงลึก Google Data Studio for Data Visualization เป็นหลักสูตร 2 วันที่สอนตัว Looker Studio อย่างละเอียด และ NLP and Thai Text Analytics with LLMs เป็นงานเชิงเทคนิคสำหรับนักพัฒนา ส่วนหลักสูตรนี้เป็นการอบรม 1 วันแบบไม่ต้องเขียนโค้ด สำหรับทีมคอนเทนต์ โซเชียลมีเดีย และการตลาด เดินครบเส้นทางตั้งแต่ไฟล์ export จากหลายแพลตฟอร์ม จนได้ Dashboard บน Looker Studio และ Insight Brief สำหรับผู้บริหาร โดยมี AI เป็นผู้ช่วยในทุกขั้น
ไม่ต้อง ผู้เรียนควรใช้ Spreadsheet ได้ระดับพื้นฐาน เช่น เปิดไฟล์ CSV, Sort, Filter และสูตร SUM หรือ AVERAGE และเคยใช้ AI Chat มาบ้าง ส่วนงานคำนวณเชิงเทคนิคให้ AI ทำ โดยผู้เรียนฝึกวิธีตรวจตัวเลขที่ได้ด้วย Pivot Table หรือสูตรใน Spreadsheet แทน
สถาบันไม่ได้จัดเตรียมบัญชีให้ ผู้เรียนใช้บัญชี AI ที่อัปโหลดและวิเคราะห์ไฟล์ได้ของตนเองหรือขององค์กร เช่น Claude, ChatGPT หรือ Gemini พร้อมบัญชี Google สำหรับ Google Sheets และ Looker Studio ฟีเจอร์วิเคราะห์ไฟล์และขีดจำกัดการใช้งานต่างกันตามแผนของแต่ละบริการ หากผู้เรียนมีเพียงแผนฟรีที่ไม่รองรับบางฟีเจอร์ วิทยากรจะสาธิตส่วนนั้นให้ดู หากองค์กรมีบัญชี AI แบบองค์กร แนะนำให้ใช้บัญชีนั้นตามนโยบายของบริษัท
Workshop ทั้งหมดใช้ชุดข้อมูลจำลองหลายแบรนด์หลายแพลตฟอร์มที่มีโครงสร้างใกล้เคียงข้อมูลจริง ไม่ใช้ข้อมูลจริงขององค์กรใด หากต้องการลองกับข้อมูลของตนเอง ควรลบข้อมูลส่วนบุคคลออกหรือทำเป็นข้อมูลนิรนามก่อน และใช้เฉพาะบัญชี AI ที่องค์กรอนุญาต ตามแนวปฏิบัติ PDPA และนโยบายการใช้ AI ขององค์กรซึ่งสอนไว้ในหลักสูตร
ได้ หลักการ Prompt Pattern การตรวจตัวเลข และการออกแบบ Dashboard ใช้ได้กับทุกเครื่องมือ ผู้เรียนที่มีสิทธิ์ Copilot ใน Excel ตามแผน Microsoft 365 ของตนเองหรือขององค์กรใช้แทนได้ในช่วงเตรียมและวิเคราะห์ข้อมูล ส่วนการสร้าง Dashboard ในห้องเรียนใช้ Looker Studio ซึ่งใช้ฟรีด้วยบัญชี Google แนวคิดเดียวกันนำไปปรับใช้กับ Power BI Desktop ได้
ผู้เรียนได้ Content Performance Dashboard บน Looker Studio ที่สร้างเอง และปรับให้อ่านข้อมูลจริงจาก Google Sheets ได้ Insight Brief 1 หน้าเป็นตัวอย่างรายงานผู้บริหาร ชุด Prompt Template สำหรับเตรียมข้อมูล วิเคราะห์ และเขียนสรุป Checklist ตรวจผลลัพธ์ของ AI แนวปฏิบัติ Do & Don't ในการใช้ AI กับข้อมูลองค์กร เอกสารประกอบการอบรม และประกาศนียบัตรจบหลักสูตร
ในยุคที่ทุกองค์กรมีข้อมูลจำนวนมหาศาลอยู่ในมือ ปัญหาที่แท้จริงจึงไม่ใช่การขาดข้อมูล แต่คือการเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นการตัดสินใจได้เร็วพอ ทีมวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากยังคงใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับงานที่ซ้ำซาก เช่น การทำความสะอาดข้อมูล การจัดรูปแบบตาราง การทำสไลด์สรุป…
หลายองค์กรยังทำรายงานด้วยการคัดลอกข้อมูลจากหลายระบบมาวางใน Excel ทุกสัปดาห์ แล้วส่งไฟล์ต่อกันทางอีเมล ตัวเลขแต่ละฉบับไม่ตรงกัน ผู้บริหารต้องรอรายงานนาน และคนทำรายงานเสียเวลาไปกับงานซ้ำ ๆ แทนที่จะได้วิเคราะห์ Data Studio ของ Google (เดิมชื่อ Looker Studio…
ข้อความจากลูกค้าเป็นข้อมูลที่มีค่ามากแต่ถูกใช้น้อยที่สุด ทั้งรีวิวสินค้า ความคิดเห็นบนโซเชียล แชตกับแอดมิน และแบบสอบถามปลายเปิด ข้อความภาษาไทยวิเคราะห์ยากกว่าภาษาอังกฤษ เพราะไม่มีการเว้นวรรคระหว่างคำ มีคำสแลง คำสะกดผิด อีโมจิ และการพิมพ์ซ้ำอย่าง 555…
