Google Data Studio for Data Visualization

Section 1: Lab: เริ่มต้นกับ Data Studio

• Data Studio คืออะไร และความเปลี่ยนแปลงจากชื่อเดิม Looker Studio ที่ผู้ใช้ควรรู้

• แนวคิด Report, Data Source และ Component บนหน้าจอ Report Editor

• วางแผน Dashboard ก่อนลงมือ: ใครใช้ ตัดสินใจเรื่องอะไร และวัดด้วย KPI ใด

• Lab: สร้างรายงานแรกจากข้อมูลยอดขายใน Google Sheets

Section 2: เชื่อมต่อแหล่งข้อมูล (Connectors)

• Connector ที่ใช้บ่อย: Google Sheets, อัปโหลด CSV, Google Analytics 4 และ BigQuery

• Data Source แบบฝังในรายงานเทียบกับแบบใช้ซ้ำได้ และ Partner Connector

• สิทธิ์แบบ Owner's Credentials กับ Viewer's Credentials และ Data Freshness

• เตรียมข้อมูลต้นทางให้เป็นตารางที่สะอาดก่อนเชื่อมต่อ

• Lab: เชื่อม Google Sheets, CSV และบัญชีสาธิต GA4 เข้ารายงานเดียวกัน

Section 3: Dimension, Metric และ Calculated Field

• ชนิดข้อมูลของ Field และการตั้ง Aggregation ให้ถูกต้อง

• Calculated Field ด้วยฟังก์ชันตัวเลข ข้อความ และวันที่ที่ใช้บ่อย

• แบ่งกลุ่มด้วย CASE และสร้าง Metric อัตราส่วน เช่น Margin และ Conversion Rate

• Lab: สร้าง Field กำไร ช่วงราคา และภูมิภาคจากข้อมูลยอดขาย

Section 4: Lab: รวมข้อมูลหลายแหล่งด้วย Data Blending

• Blend ข้อมูลด้วย Join Key และชนิดการ Join แบบต่าง ๆ

• ปัญหาตัวเลขซ้ำหรือหายหลัง Blend และวิธีตรวจสอบ

• เมื่อไรควร Blend ในรายงาน และเมื่อไรควรรวมข้อมูลที่ต้นทาง

• Lab: เทียบยอดขายจริงกับเป้าหมายที่เก็บอยู่คนละไฟล์

Section 5: เลือกกราฟให้ตรงกับคำถาม

• Scorecard สำหรับ KPI และ Time Series สำหรับแนวโน้ม

• Bar, Combo และ Pie Chart ใช้เมื่อไร และเมื่อไรไม่ควรใช้

• Table, Pivot Table และ Heatmap สำหรับดูรายละเอียด

• Geo Chart และ Google Maps สำหรับข้อมูลรายพื้นที่

Section 6: Lab: เพิ่มมิติการวิเคราะห์ในกราฟ

• Comparison Date Range เทียบกับช่วงก่อนหน้าและปีก่อน

• Drill Down และ Optional Metric ให้ผู้ใช้เลือกมุมมองเอง

• Conditional Formatting ไฮไลต์ตัวเลขที่ต่ำหรือสูงกว่าเกณฑ์

• Lab: สร้างหน้าภาพรวมยอดขายรายเดือนพร้อมเทียบปีก่อน

Section 7: Lab: Control และ Filter

• Date Range Control, Drop-down List และ Input Box

• Filter ระดับกราฟ ระดับหน้า และระดับรายงาน

• Cross-filtering คลิกกราฟหนึ่งแล้วกรองกราฟอื่นในหน้าเดียวกัน

• Lab: หน้าวิเคราะห์ยอดขายที่กรองตามช่วงเวลา สาขา และสินค้า

Section 8: Parameter และการวิเคราะห์แบบ What-if

• Parameter คืออะไร และต่างจาก Filter อย่างไร

• ใช้ Parameter ใน Calculated Field เช่น ปรับเป้าหมายหรือส่วนลด

• ส่งค่า Parameter เข้า Custom Query ของ BigQuery

• Lab: จำลองผลกำไรเมื่อปรับเป้ายอดขายและส่วนลด

Section 9: ออกแบบ Dashboard และแบรนด์องค์กร

• หลักออกแบบให้อ่านง่าย: ลำดับความสำคัญ การจัดวาง และการใช้สี

• Theme and Layout ใส่โลโก้ สี และฟอนต์ขององค์กร

• รายงานหลายหน้า เมนูนำทาง และการจัดหน้าให้อ่านบนมือถือได้

• Template สำหรับทำรายงานชุดใหม่ให้หน้าตาเหมือนกันทั้งองค์กร

• Lab: ปรับรายงานยอดขายให้เป็นแบรนด์ของบริษัท

Section 10: แชร์และส่งรายงานอัตโนมัติ

• แชร์แบบ Viewer และ Editor แชร์ด้วยลิงก์ และการ Embed ในเว็บไซต์

• Filter by Email ให้ผู้ใช้แต่ละคนเห็นเฉพาะข้อมูลของตนเอง

• Scheduled Delivery ตั้งส่งรายงานทางอีเมลตามรอบเวลา และดาวน์โหลดเป็น PDF

• Lab: ตั้งส่งสรุปยอดขายให้ผู้บริหารทุกเช้าวันจันทร์

Section 11: Performance และการใช้งานระดับองค์กร

• สาเหตุที่รายงานโหลดช้า และการลดจำนวนกราฟและ Blend ต่อหน้า

• Extract Data, Cache และการสรุปข้อมูลใน BigQuery ก่อนดึงเข้ารายงาน

• ภาพรวมรุ่น Pro: Team Workspace และการให้องค์กรเป็นเจ้าของรายงาน

• ผู้ช่วย AI ใน Data Studio สำหรับถามข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ (ตามรุ่นที่ใช้)

Section 12: Workshop: Capstone Dashboard ยอดขาย

• รับโจทย์จากผู้บริหารสมมุติ แล้วกำหนด KPI และโครงหน้ารายงาน

• เชื่อมข้อมูลยอดขาย เป้าหมาย และลูกค้า พร้อม Calculated Field ที่จำเป็น

• สร้าง Dashboard หลายหน้าพร้อม Control และตั้งส่งรายงานอัตโนมัติ

• นำเสนอผลงาน รีวิวร่วมกัน และสรุป Checklist ก่อนเผยแพร่รายงาน