รายละเอียดเนื้อหาทั้งหมดในหลักสูตร
บทที่ 1 Introduction for Data Analytics
Data Science Fundamental
ปูพื้นฐาน ความเข้าใจศาสตร์ของ Data Science ว่าทำไม Data ถึงมีความสำคัญต่อธุรกิจ จนกลายเป็นศาสตร์ที่จำเป็นที่สุดกับทุกองค์กรในศตวรรษนี้
Principle of Data Analytics
ทำความเข้าใจ การประยุกต์ใช้ Data กับธุรกิจ
1. ทั้งมุมของฝ่ายบริหาร ที่ต้องวางแผนกลยุทธ์ในการดำเนินงานของธุรกิจ โดยมี Data เข้ามาช่วย
2. และมุมของฝ่ายการตลาด ที่ต้องวางแผนการสร้าง Campaign ทางการตลาดใหม่ๆ โดยอาศัย Data
เพื่อให้มีโอกาสประสบความสำเร็จสูงสุด
บทที่ 2 Data Driven Marketing & Businesses Case Study
บริษัทชั้นนำ สามารถใช้ Data มาสร้างการเติบโตแบบก้าวกระโดดได้อย่างไร
- Case Study บริษัทในประเทศไทย
- Case Study บริษัทระดับโลก
บริษัทต่างๆ ใช้เทคนิคอะไร ในการปรับองค์กร ให้สามารถอยู่และเติบโตได้
- Case Study บริษัทในประเทศไทย
- Case Study บริษัทระดับโลก
บทที่ 3 How Business & Data Work Together
Iceberg Principle
ทำความเข้าใจเกี่ยวกับ ทฤษฎีและหลักการพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data ว่ามีอะไรบ้างที่ต้องระวังและมีอะไรบ้างที่เราควรจะรู้ก่อนเริ่มลงมือทำงานด้วย Data ของจริง
Descriptive Analytics
วิเคราะห์สถานการณ์ปัจจุบันของธุรกิจ โดยอาศัยข้อมูลในอดีต เพื่อมาประเมินผล และหา SWOT (จุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส และอุปสรรค์) ของธุรกิจ ในสถานการณ์ปัจจุบัน)
Predictive Analytics
พยากรณ์ยอดขาย และเหตุการณ์ตัวเลขต่างๆ ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เพื่อนำไปสู่การวางแผน และปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ในการทำธุรกิจและการทำการตลาด
Prescriptive Analytics
ใช้ข้อมูลมาเพื่อประเมินและวิเคราะห์ ว่าควรจะปรับแผนกลยุทธ์การดำเนินการธุรกิจ หรือการตลาดอย่างไร ให้สอดคล้องกับตัวเลขของสถานการณ์ปัจจุบัน เพื่อรับมือกับความเปลี่ยนแปลงของคู่แข่งคนอื่นในตลาด
Type of Variables
ทำความรู้จัก และเข้าใจการใช้งานของตัวแปรต่างๆ ในการใช้ข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้ประโยชน์จากการเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
CRISP Model
เรียนรู้รูปแบบการใช้โมเดลในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อนำไปประกอบการตัดสินใจในเชิงธุรกิจ
Business Understanding
การตั้งโจทย์และสมมติฐานจากปัญหาของธุรกิจ (Business Requirement) เพื่อนำไปวิเคราะห์ต่อว่าจะต้องใช้ข้อมูลรูปแบบใดในการนำมาวิเคราะห์ต่อ
Data Understanding
การใช้ Data มาช่วยในการตัดสินใจในการทำธุรกิจ โดยอ้างอิงจาก โจทย์และสมมติฐานจากปัญหาของธุรกิจ (Business Requirement)
Data Preparation
การจัดเตรียม และจัดระเบียบข้อมูล สำหรับการนำไปใช้ต่อเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
Data Modeling
ทำความเข้าใจขั้นตอน และรูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล
Evaluation
การประเมินว่า ข้อมูลที่จัดทำขึ้นมาเพื่อวิเคราะห์ เป็นข้อมูลที่สอดคล้องกับสถานการณ์ของธุรกิจ และภาพรวมของตลาดจริงหรือไม่
Deployment
นำข้อมูลที่วิเคราะห์ออกมาได้ มาสร้างเป็นคำแนะนำ และกลยุทธ์ในการทำธุรกิจ รวมถึงแนวทางในการทำการตลาดจากการประเมินด้วยข้อมูลในทุกๆ ด้าน
Garbage in - Garbage out
ทำความรู้จักทฤษฎีในการจัดเตรียมข้อมูล และ Model ในการวิเคราะห์ข้อมูล ที่อาจจะทำให้ผลลัพธ์ที่ได้ แตกต่างจากความเป็นจริง และใช้ประโยชน์ไม่ได้จริง จนอาจจะส่งผลเสียต่อธุรกิจเนื่องจากความผิดพลาดในการวิเคราะห์ข้อมูล
สิ่งที่ต้องระวังในการใช้ข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์
รวบรวมสิ่งที่ต้องระวังต่างๆ ในการใช้ข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ในเชิงธุรกิจ เพื่อไม่ให้เกิดความผิดพลาด
Data Collection
รูปแบบการเก็บข้อมูลเพื่อมาทำวิจัย และเพื่อใช้ต่อในการวิเคราะห์ข้อมูล
- Interview
- Face-to-Face Interview
- CAPI & CATI
- Telephone Interview
- Mail Survey
Pre-Test
การประเมินความถูกต้องของการออกแบบการเก็บข้อมูลเพื่อวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูล
เพื่อลดโอกาสการเก็บข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน และจะไม่สามารถสะท้อนความเป็นจริง
Type of Variables
ประเภทของตัวแปรในการเก็บข้อมูล
- Independent Variables
- Dependent Variables
Data Screening
- การประเมินข้อมูล ว่าข้อมูลที่ได้มาจากการเก็บข้อมูลนั้น สามารถนำมาใช้ต่อได้จริงหรือไม่ รวมถึงเทคนิคการปรับแต่งข้อมูล ให้สามารถนำมาใช้วิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำ
- เพื่อลดโอกาสความผิดพลาดในการวิเคราะห์ข้อมูล อันเนื่องมาจากการเก็บข้อมูล
- Screening
- Missing Data
- Normality
- Outlier
- Calculation
- Correction
Data Partition
ทำความเข้าใจ ในเรื่องการแบ่งสัดส่วนของข้อมูล (Data Partition) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพใน
การวิเคราะห์ข้อมูลให้แม่นยำยิ่งขึ้น
Source of Data
ทำความเข้าใจ การแบ่งรูปแบบของข้อมูลที่จะนำมาใช้ต่อ ในการวิเคราะห์ เพื่อให้ผู้เรียนสามารถแยกแยะ และเลือกชุดข้อมใูลที่จะนำมาทำ Data Visualization ได้อย่างถูกต้อง
Primary Data
ทำความรู้จัก ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) ที่สามารถตอบโจทย์ และความต้องการเชิงธุรกิจรวมถึงวางแผนการทำการตลาดได้อย่างตรงเป้าหมายมากกว่า
- Qualitative Research
การเก็บ ข้อมูลปฐมภูมิ ลเพื่อทำวิจัย ที่เป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ
- Focus Group
- In-Dept Interview
- Quantitative Research การเก็บ
ข้อมูลปฐมภูมิ เพื่อทำวิจัย ที่เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ
Secondary Data
ทำความรู้จัก ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) ที่สามารถเห็นภาพรวมของอุตสาหกรรมและภาพรวมของตลาดได้ดี รวมถึงการหาข้อมูลเชิงทุติยภูมิเพื่อนำมาประกอบการวิเคราะห์ข้อมูล
บทที่ 9 Data Collection Hands-on Workshop
Hands-on Workshop
พาลงมือทำจริง เพื่อให้ผู้เรียนสามารถทำการเก็บข้อมูล เพื่อนำมาทำการวิเคราะห์ข้อมูลต่อ
- Data Collection
- Step-by-step Hands-on Workshop
บทที่ 10 Business Analytic Case Hands-on Workshop
Hands-on Workshop
พาลงมือทำจริง ด้วยโจทย์ตัวอย่าง โจทย์ธุรกิจของบริษัทชั้นนำ ที่ต้องการตัดสินใจกลยุทธ์การดำเนินงาน เพื่อให้ผู้เรียนสามารถการเก็บข้อมูล เพื่อนำมาทำการวิเคราะห์ข้อมูลต่อ
- Business Analytic Case
- Step-by-step Hands-on Workshop
บทที่ 11 Research Primary Data Hands-on Workshop
Hands-on Workshop
พาลงมือทำจริง เพื่อให้ผู้เรียนสามารถสร้างแบบสอบถาม และเก็บข้อมูลเพื่อวิจัย โดยใช้เครื่องมือที่ช่วยย่นระยะเวลาการเก็บข้อมูล
- Research Primary Data
- Step-by-step Hands-on Workshop
บทที่ 12 Data Visualization Fundamental
Data Visualization Tools
ทำความรู้จักเครื่องมือในการแปลงข้อมูลเป็นภาพ (Data Visualization) เพื่อใช้ใน
การวิเคราห์ข้อมูลขั้นสูง
Data Visualization Use Case
ตัวอย่างการใช้ Data Visualization ในการวิเคราะห์ข้อมูลรูปแบบต่างๆ
ทำความเข้าใจ วัตถุประสงค์และการอ่านค่า ของ Graph และการแสดงผลรูปแบบต่างๆ
Data Visualization Element Breakdown
ลงรายละเอียดการใช้เครื่องมือต่างๆ ในโปรแกรม Data Visualization เพื่อให้สามารถแสดงผลออกมาได้ตรงวัตถุประสงค์ที่สุด
บทที่ 13 Data Visualization Hands-on Workshop
Hands-on Workshop
พาลงมือทำจริง เพื่อให้ผู้เรียนสามารถทำ Data Visualization ได้แบบ step-by-step
- Data Preparation
- Data Visualization
- Step-by-step Hands-on Workshop
บทที่ 14 Visualize Data on Google Data Studio
Hands-on Workshop
พาลงมือทำจริง เพื่อให้ผู้เรียนสามารถทำ Data Visualization บน Google Data Studio ได้
- Data Visualization with Google Data Studio
- Step-by-step Hands-on Workshop
บทที่ 15 Add-on for Google Data Studio
Advance Add-on for Google Data Studio
เครื่องมือและฟังก์ชั่นเพิ่มเติม ของ Google Data Studio ที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบต่างๆ เพิ่มเติมได้
Example Use Case for Google Data Studio
ตัวอย่างการใช้เครื่องมือและฟังก์ชั่นเพิ่มเติม ของ Google Data Studio เพื่อต่อยอดในการวิเคราะห์ข้อมูลจากช่องทางอื่นๆ ในอนาคต
