Data Visualization and BI with Tableau Desktop
หลักสูตร Data Visualization and BI with Tableau Desktop เป็นการอบรมวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Tableau ตั้งแต่สร้าง Data Model เขียน Calculated Field และ LOD จนถึงแผนที่และ Dashboard ที่โต้ตอบได้ เหมาะกับ Data Analyst และนักการตลาดดิจิทัล จบแล้วสร้าง Dashboard ยอดขายพร้อมนำเสนอได้
- ໄລຍະເວລາ18 ຊົ່ວໂມງ · 3 ມື້
- ຮູບແບບຢູ່ສະຖາບັນ / ອອນລາຍສົດ
- ຮອບຕໍ່ໄປເປີດຕາມຄຳຂໍ
- ໃບຢັ້ງຢືນມີໃບຢັ້ງຢືນ
ພາບລວມຫຼັກສູດ
องค์กรส่วนใหญ่มีข้อมูลอยู่แล้ว ทั้งยอดขาย ลูกค้า สต็อก และการตลาด แต่ข้อมูลกระจายอยู่หลายไฟล์หลายระบบ รายงานที่ทำใน Excel ต้องปรับมือทุกเดือน และกราฟที่ได้มักตอบคำถามธุรกิจไม่ตรงจุด Tableau Desktop ช่วยให้เชื่อมข้อมูลหลายแหล่ง สำรวจข้อมูลด้วยการลากวาง และสร้าง Dashboard แบบโต้ตอบได้ที่ผู้บริหารใช้ตัดสินใจได้จริง แต่การใช้ให้ได้ผลต้องเข้าใจทั้งโครงสร้างข้อมูล การคำนวณ และหลักการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ
หลักสูตรนี้พาใช้ Tableau Desktop รุ่นปัจจุบันตั้งแต่พื้นฐานจนสร้าง Dashboard ใช้งานจริง เริ่มจากเชื่อมต่อและเตรียมข้อมูล สร้าง Data Model ด้วย Relationships เข้าใจ Dimension กับ Measure และเลือกกราฟให้ตรงกับคำถาม ต่อด้วย Filter, Group, Set, Calculated Field, Table Calculation, LOD Expression, Parameter และเครื่องมือวิเคราะห์อย่าง Trend Line, Forecast และ Clustering แล้วนำทั้งหมดมาสร้างแผนที่ Dashboard ที่มี Action และ Story ก่อนปิดท้ายด้วย Workshop สร้าง Dashboard ยอดขายตั้งแต่ข้อมูลดิบจนพร้อมนำเสนอ (อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง ระดับ Beginner - Intermediate)
ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ
- เชื่อมต่อแหล่งข้อมูล เลือก Live หรือ Extract และเตรียมข้อมูลเบื้องต้นใน Tableau Desktop ได้
- สร้าง Data Model ด้วย Relationships, Join, Union และ Blend ได้ถูกต้อง
- เข้าใจ Dimension, Measure, Discrete และ Continuous และเลือกกราฟให้ตรงกับคำถาม
- จัดระเบียบข้อมูลด้วย Filter, Group, Set และ Hierarchy ได้
- เขียน Calculated Field, Table Calculation และ LOD Expression ได้
- ใช้ Parameter และเครื่องมือ Analytics อย่าง Trend Line, Forecast และ Clustering ได้
- นำเสนอข้อมูลบนแผนที่ และสร้าง Dashboard กับ Story ที่โต้ตอบได้ด้วย Action
- แชร์ผลงานผ่าน Tableau Public, Tableau Cloud หรือ Tableau Server ได้
ຫຼັກສູດນີ້ເໝາະສຳລັບ
- นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
- นักการตลาดดิจิทัลและทีมขายที่ต้องติดตามผลด้วยข้อมูล
- ผู้ทำรายงานด้วย Excel ที่ต้องการเปลี่ยนมาใช้ Dashboard แบบโต้ตอบได้
- ทีม BI และผู้จัดการที่ต้องอ่านและออกแบบ Dashboard ของทีม
ພື້ນຖານຂອງຜູ້ເຂົ້າຝຶກອົບຮົມ
- ใช้คอมพิวเตอร์ได้คล่อง และเคยใช้โปรแกรมสเปรดชีตอย่าง Excel
- เข้าใจข้อมูลแบบตาราง เช่น แถว คอลัมน์ ผลรวม และค่าเฉลี่ย
- หากมีพื้นฐาน Data Visualization หรือ SQL มาบ้างจะเป็นประโยชน์
- โน้ตบุ๊ก Windows หรือ macOS ที่ติดตั้ง Tableau Desktop ได้
ຫົວຂໍ້ການຝຶກອົບຮົມ
รายละเอียดหลักสูตร
หลักสูตรนี้เป็นฉบับปรับปรุงใหม่ปี 2026 ของหลักสูตร Data Visualization and Business Intelligence with Tableau Desktop อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายพร้อม Lab ระดับ Beginner - Intermediate ฉบับนี้อัปเดตให้ตรงกับ Tableau Desktop 2026.2 ใช้ Relationships เป็นวิธีหลักในการรวมตาราง เพิ่ม Map Layers และไฟล์ Spatial, Dynamic Zone Visibility, Parameter Action, Set Action และการแชร์ผ่าน Tableau Public และ Tableau Cloud โดยยังคงแกนเดิมคือ
Worksheet และ View, Dashboard, Story, Action การเชื่อมต่อข้อมูล Join และ Pivot, Filter, Group, Set, Calculated Field, Table Calculation, Parameter, LOD Expression, Analytics และแผนที่ แล้วปิดท้ายด้วย Workshop Dashboard ยอดขาย หลักสูตรนี้เน้น Tableau Desktop ส่วนการเตรียมข้อมูลแบบ Flow อยู่ในหลักสูตร Tableau Prep ผู้เรียนใช้ Tableau Desktop แบบทดลองใช้หรือ License ของตนเองหรือองค์กร หรือ Tableau Public รุ่นใช้ฟรี และได้ Lab Guide ชุดข้อมูล และไฟล์ Workbook ครบทุก Lab กลับไปใช้งานต่อ
Day 1 ข้อมูล Data Model และการสร้าง View
Section 1: Lab: เริ่มต้น Tableau Desktop 2026.2
- ผลิตภัณฑ์ในตระกูล Tableau: Desktop, Prep, Public, Cloud และ Server
- ไฟล์ .twb, .twbx, .hyper และ .tds ต่างกันอย่างไร
- สำรวจหน้าจอ Data Source, Worksheet, Dashboard และ Story
- Workflow การวิเคราะห์ตั้งแต่คำถามธุรกิจจนถึง Dashboard
- Lab: เชื่อมไฟล์ Excel แล้วสร้าง View แรกภายใน 10 นาที
Section 2: Lab: เชื่อมต่อและเตรียมข้อมูล
- เชื่อมต่อ Excel, CSV และฐานข้อมูลอย่าง SQL Server หรือ PostgreSQL
- Live Connection เทียบกับ Extract และการตั้งเวลา Refresh
- Data Interpreter ทำความสะอาดไฟล์ Excel ที่มีหัวตารางซ้อน
- Pivot, Split, เปลี่ยนชนิดข้อมูล และ Data Source Filter
- Lab: เตรียมไฟล์ยอดขายรายเดือนที่อยู่ในรูปแบบรายงาน
Section 3: Lab: Data Model ด้วย Relationships และ Join
- Logical Layer กับ Physical Layer ใน Data Model
- Relationships และ Cardinality ทำงานอย่างไร ต่างจาก Join ตรงไหน
- Join แบบ Inner, Left, Right และ Full Outer เมื่อจำเป็น
- Union รวมไฟล์รายเดือน และ Data Blending ข้ามแหล่งข้อมูล
- Lab: รวมตารางยอดขาย ลูกค้า สินค้า และเป้าหมาย
Section 4: Dimension, Measure และการสร้าง View
- Dimension กับ Measure และ Discrete กับ Continuous
- Marks Card: Color, Size, Label, Detail และ Tooltip
- วันที่แบบ Date Part เทียบกับ Date Value และการ Drill Down
- Folder, Hierarchy, Alias และการเรียงลำดับข้อมูล
- Lab: วิเคราะห์ยอดขายตามภูมิภาค หมวดสินค้า และช่วงเวลา
Section 5: Lab: เลือกกราฟให้ตรงกับคำถาม
- Bar, Line, Area, Scatter, Histogram และ Highlight Table
- Treemap, Box Plot และกราฟแบบ Dual Axis
- หลักการเลือกกราฟ การใช้สี และสิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง
- Format แกน ป้ายกำกับ และ Tooltip ให้อ่านง่าย
- Lab: ชุดกราฟตอบคำถามธุรกิจ 6 ข้อจากข้อมูลชุดเดียว
Day 2 การคำนวณและการวิเคราะห์
Section 6: Lab: Filter, Group และ Set
- ประเภทของ Filter และลำดับการทำงาน (Order of Operations)
- Context Filter และ Filter Card ที่ผู้ใช้ปรับเองได้
- Group และ Group แบบ Ad hoc จากการเลือกบนกราฟ
- Set แบบกำหนดเอง แบบเงื่อนไข และ Combined Set
- Lab: เปรียบเทียบลูกค้ากลุ่มหลักกับลูกค้าอื่นด้วย Set
Section 7: Lab: Calculated Field
- ไวยากรณ์และการคำนวณระดับแถวเทียบกับระดับ Aggregate
- ฟังก์ชันตรรกะ IF, CASE และ IIF
- ฟังก์ชันข้อความและวันที่ เช่น SPLIT, DATEDIFF และ DATETRUNC
- จัดการค่าว่างด้วย ZN, IFNULL และ ISNULL
- Lab: คำนวณกำไรขั้นต้น อัตรากำไร และสถานะตามเป้า
Section 8: Table Calculation
- Quick Table Calculation: Running Total, Percent of Total และ Rank
- Difference และ Percent Difference สำหรับอัตราเติบโต
- Compute Using, Partitioning และ Addressing
- Moving Average และฟังก์ชัน WINDOW_ และ LOOKUP
- Lab: วิเคราะห์ยอดขายเทียบปีก่อน (YoY) และยอดสะสม
Section 9: Lab: Level of Detail Expression
- ทำไมต้องใช้ LOD เมื่อระดับการคำนวณต่างจากที่แสดงใน View
- FIXED, INCLUDE และ EXCLUDE ต่างกันอย่างไร
- LOD กับลำดับการทำงานของ Filter
- ตัวอย่างงานจริง: ยอดซื้อครั้งแรก ลูกค้าใหม่ และสัดส่วนต่อภาพรวม
- Lab: Cohort Analysis ตามเดือนที่ลูกค้าซื้อครั้งแรก
Section 10: Lab: Parameter และ Analytics
- Parameter แบบค่าคงที่และแบบ Dynamic ที่อ่านค่าจากข้อมูล
- Top N แบบปรับได้ และสลับ Measure ด้วย Parameter
- Reference Line, Reference Band และ Average Line
- Trend Line, Forecast และการจัดกลุ่มด้วย Clustering
- Lab: Dashboard วิเคราะห์ Top N พร้อมพยากรณ์ยอดขาย
Day 3 แผนที่ Dashboard และการแชร์ผลงาน
Section 11: Lab: แผนที่และข้อมูลเชิงพื้นที่
- Geographic Role และการแก้ตำแหน่งที่ Tableau หาไม่พบ
- Filled Map, Symbol Map และ Density Map
- เชื่อมไฟล์ Spatial อย่าง Shapefile หรือ GeoJSON สำหรับขอบเขตจังหวัด
- Map Layers, Background Map และ Map Style
- Lab: แผนที่ยอดขายรายจังหวัดพร้อมตำแหน่งสาขา
Section 12: Lab: ออกแบบ Dashboard
- กำหนดขนาด Dashboard และ Device Layout สำหรับมือถือ
- Tiled, Floating และ Layout Container แบบแนวตั้งแนวนอน
- จัดลำดับข้อมูล KPI ด้านบน รายละเอียดด้านล่าง
- Viz in Tooltip และการจัดรูปแบบให้ทั้ง Dashboard ไปทางเดียวกัน
- Lab: Dashboard ภาพรวมยอดขายสำหรับผู้บริหาร
Section 13: Lab: Dashboard ที่โต้ตอบได้
- Filter Action, Highlight Action และ URL Action
- Go to Sheet, Parameter Action และ Set Action
- Dynamic Zone Visibility ซ่อนหรือแสดงส่วนของ Dashboard ตามเงื่อนไข
- ปุ่ม Show/Hide และ Navigation ระหว่าง Dashboard
- Lab: Drill Down จากภาพรวมสู่รายละเอียดด้วย Action
Section 14: Story และการแชร์ผลงาน
- เล่าเรื่องด้วยข้อมูลผ่าน Story Point
- Export เป็น PDF, PowerPoint และรูปภาพ
- เผยแพร่ขึ้น Tableau Public, Tableau Cloud หรือ Tableau Server
- Performance Recorder และแนวทางทำให้ Workbook เร็วขึ้น
- ภาพรวม Tableau Agent และ Tableau Pulse บน Tableau Cloud
Section 15: Workshop: Sales Performance Dashboard
- กำหนดคำถามธุรกิจและ KPI ที่ผู้บริหารต้องการ
- เตรียมข้อมูล สร้าง Data Model และ Calculated Field ที่จำเป็น
- สร้าง View, แผนที่ และ Dashboard ที่มี Action ครบ
- เล่าเรื่องด้วย Story และเผยแพร่ผลงาน
- นำเสนอผลงาน รีวิวร่วมกัน และสรุป Checklist ก่อนส่งมอบ
ຮອບຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ
ສຳລັບບຸກຄົນ — ຮອບຝຶກອົບຮົມທົ່ວໄປ
ຂະນະນີ້ຍັງບໍ່ມີຮອບຝຶກອົບຮົມເປີດຮັບສະໝັກ ລົງຊື່ຈອງໄວ້ໄດ້ເລີຍ ທີມງານຈະຕິດຕໍ່ກັບເປັນກຸ່ມທຳອິດເມື່ອເປີດຮອບຕໍ່ໄປ ຫຼື ສອບຖາມທາງ LINE ຫຼື ໂທ 02-570-8449 ຫຼື 088-807-9770
ສຳລັບອົງກອນ — In-house / Private Training
- ປັບເນື້ອໃນໃຫ້ກົງກັບເຄື່ອງມື ແລະ ວຽກຈິງຂອງທີມ
- ເລືອກວັນເອງ ຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍລິສັດ ຫຼື ອອນລາຍສົດ
- ອອກໃບສະເໜີລາຄາໃນນາມນິຕິບຸກຄົນໃຫ້ຝ່າຍຈັດຊື້
ວິທະຍາກອນຜູ້ສອນ
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
Dimension กับ Measure ใน Tableau ต่างกันอย่างไร
Dimension คือฟิลด์เชิงกลุ่มที่ใช้แบ่งหรือจัดหมวดข้อมูล เช่น ภูมิภาค หมวดสินค้า หรือวันที่ ส่วน Measure คือฟิลด์ตัวเลขที่นำมาคำนวณสรุป เช่น ยอดขายหรือกำไร ซึ่ง Tableau จะรวมเป็น SUM หรือ AVG ตามระดับของ Dimension ที่วางไว้ใน View นอกจากนี้ฟิลด์ยังแบ่งเป็น Discrete (สีฟ้า) ที่สร้างหัวกลุ่ม และ Continuous (สีเขียว) ที่สร้างแกนต่อเนื่อง
Relationships กับ Join ใน Tableau ต่างกันอย่างไร ควรใช้แบบไหน
Relationships เชื่อมตารางไว้ที่ Logical Layer โดยไม่รวมเป็นตารางเดียวล่วงหน้า Tableau จะเลือกวิธีรวมให้ตามฟิลด์ที่ใช้ในแต่ละ View จึงลดปัญหาตัวเลขซ้ำซ้อนเมื่อตารางมีระดับรายละเอียดต่างกัน เช่น ยอดขายรายวันกับเป้าหมายรายเดือน ส่วน Join รวมตารางที่ Physical Layer เป็นตารางเดียวตายตัว ในงานส่วนใหญ่ควรเริ่มจาก Relationships และใช้ Join เมื่อต้องการควบคุมการรวมเองเป็นการเฉพาะ
LOD Expression ใน Tableau คืออะไร FIXED INCLUDE EXCLUDE ต่างกันอย่างไร
LOD (Level of Detail) Expression ใช้คำนวณที่ระดับรายละเอียดต่างจากที่แสดงใน View โดย FIXED คำนวณตาม Dimension ที่ระบุโดยไม่สนว่า View มีอะไร เช่น {FIXED [Customer] : MIN([Order Date])} หาวันซื้อครั้งแรกของลูกค้าแต่ละคน INCLUDE เพิ่ม Dimension ให้ละเอียดกว่า View และ EXCLUDE ตัด Dimension ออกเพื่อคำนวณระดับที่หยาบกว่า เช่น ยอดรวมทั้งภูมิภาคไว้เทียบสัดส่วน ทั้งนี้ FIXED ทำงานก่อน Dimension Filter จึงควรใช้ Context Filter เมื่อต้องการให้กรองก่อน
สร้าง Dashboard ใน Tableau มีขั้นตอนอย่างไร
เริ่มจากกำหนดคำถามธุรกิจและ KPI แล้วเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล สร้าง Worksheet แยกทีละกราฟ เช่น ยอดขายรายเดือน แผนที่ และตารางสินค้า จากนั้นสร้าง Dashboard ใหม่ กำหนดขนาด จัดวาง Worksheet ด้วย Layout Container ใส่ Filter ที่ใช้ร่วมกันหลายกราฟ และเพิ่ม Action ให้คลิกกราฟหนึ่งแล้วกรองหรือไฮไลต์กราฟอื่น ถ้าต้องเล่าเป็นลำดับให้นำ Dashboard ไปเรียงต่อกันใน Story แล้วเผยแพร่ขึ้น Tableau Cloud, Tableau Server หรือ Tableau Public
หลักสูตร Data Visualization and BI with Tableau Desktop เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน
เหมาะกับ Data Analyst, Data Scientist นักการตลาดดิจิทัล ทีมขาย ผู้ทำรายงานด้วย Excel และทีม BI ที่ต้องวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูล ควรใช้คอมพิวเตอร์ได้คล่อง เคยใช้โปรแกรมสเปรดชีตอย่าง Excel และเข้าใจข้อมูลแบบตาราง หากมีพื้นฐาน Data Visualization หรือ SQL มาบ้างจะช่วยให้เรียนได้เร็วขึ้น ผู้เรียนใช้ Tableau Desktop แบบทดลองใช้หรือ License ขององค์กร หรือ Tableau Public รุ่นใช้ฟรีได้
จัดอบรมหลักสูตร Data Visualization and BI with Tableau Desktop ให้ทีมในองค์กรได้ไหม
ได้ หลักสูตรนี้จัดเป็นการอบรมแบบ In-house ให้ทีมในองค์กรได้ และปรับตัวอย่างให้ตรงกับงานของทีม เช่น ฝึกสร้าง Dashboard จากข้อมูลยอดขายหรือข้อมูลการตลาดของทีม หรือเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลที่องค์กรใช้อยู่ ขอใบเสนอราคาได้จากหน้านี้ หรือติดต่อทาง LINE @itgenius โทร 02-570-8449