Reskill For Future

เรียน DATA โดยใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลได้ไหม ทำยังไงใช้ AI ให้ธุรกิจรุ่ง

AI วิเคราะห์ข้อมูลยังไง และวิเคราะห์ได้ดีไหม ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การตัดสินใจที่แม่นยำกลายเป็นหัวใจของความสำเร็จ Data Analytics คือกระบวนการที่ช่วยให้เราเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น โดยปัจจุบัน AI ได้เข้ามาช่วยทำให้การวิเคราะห์เหล่านี้ เร็วขึ้น ชาญฉลาดขึ้น และแม่นยำขึ้น เปิดโลกของ Data โดยใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูล  Solutions Impact ที่เน้น Use Case ที่ใช้ในชีวิตจริง ไม่ใช่ทฤษฎีลอยๆ เหมาะกับคนไม่มีพื้นฐานด้าน Data หรือ Programming มาก่อน ผู้เรียนจะกลับไปทำงานได้ “เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น” และ “ตัดสินใจแม่นยำขึ้น” ด้วยพลังของ AI

ลงทะเบียนรับหลักสูตร คลิกที่นี่

ปรับหลักสูตรตามเป้าหมายองค์กร

อ้างอิงผลวิจัยทุกหลักสูตร

ครอบคลุมทักษะแห่งอนาคต

ตัวอย่างองค์กรและธุรกิจ ที่เข้าอบรม Ai วิเคราะห์ข้อมูล ของเรา

ไม่ต้องมีพื้นฐานเทคโนโลยีลึก ก็ใช้ได้ — Solutions Impact จะช่วยให้คุณรู้วิธีตั้งคำถามกับ Ai
และเข้าใจภาพรวมของข้อมูลที่มี

คอร์ส Ai วิเคราะห์ข้อมูล เหมาะกับใคร?

  • นักการตลาด / นักวิเคราะห์ข้อมูล / ผู้บริหาร
  • ทีมงานที่ทำงานกับข้อมูลและต้องตัดสินใจเร็ว
  • องค์กรที่ต้องการใช้ข้อมูลเป็น “ทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์”
  • ผู้ที่อยากเข้าใจการใช้ AI กับข้อมูลโดยไม่ต้องมีพื้นฐานโปรแกรมมิ่ง

การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Ai (Data Analytics Ai) คืออะไร?

Data Analytics คือกระบวนการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็น “ข้อมูลเชิงลึก” เพื่อใช้ในการตัดสินใจ ตั้งแต่การดูว่าอะไรเกิดขึ้น วิเคราะห์สาเหตุ ไปจนถึงการคาดการณ์อนาคต และแนะนำทางเลือกที่ดีที่สุด แล้ว AI เข้ามาช่วยตรงไหน? ซึ่ง AI จะช่วยให้งานวิเคราะห์เป็นเรื่องง่าย รวดเร็ว และลึกกว่าเดิม โดยไม่ต้องเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทำความรู้จักกับ AI วิเคราะห์ข้อมูล

AI วิเคราะห์ข้อมูล คือ การใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาช่วย ในการจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น การอ่านและจัดระเบียบข้อมูล, วิเคราะห์แนวโน้ม พฤติกรรม และปัจจัยซับซ้อน และแสดงผลเป็น Insight ที่เข้าใจง่าย และใช้งานได้จริง

ประเภทของ Data Analytics AI มีอะไรบ้าง?

Descriptive Analytics (การวิเคราะห์แบบอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้น)

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยบอกว่า “อะไรเกิดขึ้นแล้วบ้าง” โดยสรุปผลจากข้อมูลในอดีต เช่น รายงานยอดขาย รายงานการใช้งานเว็บไซต์ จำนวนลูกค้าใหม่

ตัวอย่างการใช้ AI

  • AI ช่วยสร้างรายงานอัตโนมัติ โดยใช้คำสั่งธรรมดา เช่น “สรุปยอดขายไตรมาส 1” แล้ว AI สร้างกราฟ/สรุปผลให้

Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์แบบวินิจฉัยหาสาเหตุ)

การให้ AI วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เพื่อให้เข้าใจว่า “ทำไมสิ่งนั้นถึงเกิดขึ้น” เช่น ทำไมลูกค้าถึงเลิกใช้งาน, ทำไมยอดขายตกในเดือนที่ผ่านมา
ตัวอย่างการใช้ AI

  • AI วิเคราะห์ Correlation (ความสัมพันธ์) ของหลายปัจจัย เช่น ยอดขายลดลงเพราะ traffic ลด หรือโปรหมด
  • ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ Pattern ที่เป็นสาเหตุ เช่น การเข้าเว็บช้า → ยอดตะกร้าสินค้าลด

Predictive Analytics (การวิเคราะห์แบบคาดการณ์อนาคต)

หลักการ AIในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ Predictive Analytics การใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนาย “แนวโน้มในอนาคต” เช่น คาดการณ์ยอดขาย, การลาออกของพนักงาน, หรือโอกาสที่ลูกค้าจะซื้อซ้ำ

ตัวอย่างการใช้ AI

  • ใช้ AI Model คาดการณ์ความต้องการสินค้าในสัปดาห์หน้า
  • ใช้ AI วิเคราะห์ว่า “ลูกค้าคนนี้มีโอกาสจะเลิกใช้งานภายใน 30 วัน” (Churn Prediction)
  • คาดการณ์ยอดขายรายเดือน จากข้อมูลหลายปีย้อนหลัง + ปัจจัยอื่น (อากาศ, เทศกาล, เทรนด์)

Prescriptive Analytics (การวิเคราะห์แบบแนะนำแนวทางการตัดสินใจ)

เป็นขั้นตอนสูงสุดของ Analytics โดยใช้ AI เพื่อ “แนะนำสิ่งที่ควรทำ” เพื่อตอบโจทย์ธุรกิจ เช่น ถ้าต้องการยอดขายเพิ่ม 20% ควรทำอะไร?

ตัวอย่างการใช้ AI

  • AI แนะนำโปรโมชัน สำหรับลูกค้าแต่ละกลุ่มแบบอัตโนมัติ
  • AI แนะนำว่าแผนการตลาดแบบไหนจะได้ ROI สูงสุด โดยจำลองสถานการณ์ (Scenario Simulation)
  • ใช้ AI สร้างแผนจัดสรรทรัพยากร เช่น ทีมงาน งบประมาณ อย่างมีประสิทธิภาพ

ในปัจจุบัน Data Analytics สำคัญต่อแบรนด์และธุรกิจอย่างไร?

  • ช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจอย่างมีหลักฐาน
  • เข้าใจลูกค้าได้ลึกยิ่งขึ้น
  • วางกลยุทธ์ได้แม่นยำขึ้น ลดความเสี่ยงในการลงทุน
  • พัฒนาสินค้าและบริการให้ตรงกับความต้องการตลาด
  • ลดการทำงานซ้ำซ้อน และใช้เวลาน้อยลงในการวิเคราะห์

แนะนำเครื่องมือ 8 Ai วิเคราะห์ข้อมูลฟรี

1. Google Colab

แพลตฟอร์มของ Google ที่ให้ใช้งานฟรีในการเขียนโค้ด Python และรันโมเดล AI หรือ Machine Learning ได้โดยไม่ต้องติดตั้งโปรแกรมลงเครื่อง สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลใน Google Drive และใช้ไลบรารีด้านการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Pandas, Scikit-learn, TensorFlow ได้ทันที

2. Microsoft Power BI (Free Version)

เครื่องมือด้าน Data Visualization และ Business Intelligence ที่มีเวอร์ชันฟรีให้ใช้งานบน Power BI Desktop เหมาะสำหรับการสร้าง Dashboard และใช้ AI Visual ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลผ่านการถามตอบด้วยภาษาธรรมชาติ

3. Polymer Search

แพลตฟอร์มที่สามารถแปลงข้อมูลใน Excel หรือ Google Sheets ให้กลายเป็น Dashboard โดยอัตโนมัติด้วย AI เหมาะสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูล ใช้งานได้ง่ายและรวดเร็ว

4. Akkio

แพลตฟอร์มที่ช่วยสร้าง Predictive Model โดยไม่ต้องเขียนโค้ด ใช้งานผ่านอินเตอร์เฟสแบบลากวาง เหมาะสำหรับทีมธุรกิจที่ต้องการนำ AI มาวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก ทดลองใช้งานฟรีในช่วงแรก

5. Julius AI

เครื่องมือที่ใช้ถาม-ตอบกับข้อมูลโดยใช้ภาษาธรรมชาติ รองรับการอัปโหลดไฟล์ Excel และ Google Sheets แล้วถามข้อมูลในรูปแบบคำถาม เช่น “ยอดขายสูงสุดในแต่ละเดือนคือเท่าไร” AI จะวิเคราะห์และสร้างกราฟให้ทันที

6. BlazeSQL

เครื่องมือที่ให้ผู้ใช้พิมพ์คำถามด้วยภาษาธรรมชาติ แล้ว AI จะแปลงคำถามนั้นเป็น SQL และรันคำสั่งเพื่อแสดงผลการวิเคราะห์ข้อมูล เหมาะกับนักวิเคราะห์ที่ทำงานกับฐานข้อมูล

7. ChatGPT Advanced Data Analysis (ADA)

เป็นฟีเจอร์ในแผน ChatGPT Plus ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอัปโหลดไฟล์ข้อมูล เช่น Excel หรือ CSV แล้วถามคำถามเชิงวิเคราะห์ เช่น “ช่วยหาค่าเฉลี่ยยอดขายรายเดือน” หรือ “สร้างกราฟแสดงยอดขายแต่ละภูมิภาค” AI จะประมวลผลและแสดงผลลัพธ์ให้โดยอัตโนมัติ

8. Tableau Public

เวอร์ชันฟรีของ Tableau ที่ช่วยให้สามารถสร้าง Data Visualization และ Dashboard ได้ฟรี พร้อมเผยแพร่แบบสาธารณะ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการฝึกวิเคราะห์ข้อมูลและนำเสนอผลลัพธ์เชิงภาพ

Solutions Impact ให้คุณได้ใช้ Ai วิเคราะห์ข้อมูล มาช่วยจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล

ใช้ข้อมูลกับธุรกิจคุณให้มากกว่าเดิม

ลงทะเบียนรับหลักสูตร data analytics ai course คลิกที่นี่

ปรับหลักสูตรตามเป้าหมายองค์กร

อ้างอิงผลวิจัยทุกหลักสูตร

ครอบคลุมทักษะแห่งอนาคต

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI DATA

  • AI ตัวไหนช่วยวิเคราะห์ข้อมูล

    ปัจจุบันมี AI และเครื่องมือที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลได้หลากหลาย โดยแต่ละตัวมีจุดเด่นต่างกัน เช่น

    • Microsoft Power BI (มี AI Visual ในตัว) – วิเคราะห์ข้อมูลและสร้าง Dashboard ด้วย AI
    • Google Colab + Python Libraries (เช่น Pandas, Scikit-learn, Prophet) – สำหรับผู้ที่เขียนโค้ดได้ ใช้ได้กับทั้ง Descriptive, Predictive และ NLP
    • Julius AI – วิเคราะห์ข้อมูลผ่านการพิมพ์คำถามแบบภาษาคน

  • AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลประเภทใดได้บ้าง

    AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายประเภท แบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลัก

    1. Descriptive Analytics – วิเคราะห์ข้อมูลในอดีต เช่น ยอดขายย้อนหลัง รายงานสรุป
    2. Diagnostic Analytics – วิเคราะห์เพื่อหาสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น ทำไมยอดขายลดลง
    3. Predictive Analytics – วิเคราะห์เพื่อคาดการณ์อนาคต เช่น แนวโน้มยอดขายในไตรมาสหน้า
    4. Prescriptive Analytics – วิเคราะห์เพื่อแนะนำการตัดสินใจ เช่น กลยุทธ์ที่ควรใช้ในแต่ละสถานการณ์

  • AI อะไรบ้างที่ช่วยค้นหางานวิจัยได้

    AI ที่ช่วยค้นหาและสรุปงานวิจัย ได้แก่

    • Elicit.org – ใช้ AI ค้นหางานวิจัยตามคำถาม และสรุปข้อมูลจากงานวิจัยให้เข้าใจง่าย
    • Semantic Scholar – ค้นหางานวิจัยด้วย NLP และแสดงผลการอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง
    • Scite.ai – ค้นหางานวิจัยพร้อมบอกว่ามีการอ้างอิงเชิงบวก/ลบ/เป็นกลาง
    • Research Rabbit – สร้างแผนผังความสัมพันธ์ของงานวิจัยและนักวิจัย
    • Consensus – ค้นหาคำตอบของคำถามจากฐานข้อมูลงานวิจัย พร้อมสรุปผลการค้นหา

  • AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ดีขึ้นอยู่กับอะไร

    ปัจจัยที่ทำให้ AI วิเคราะห์ข้อมูลได้ดีมีหลายประการ เช่น

    • คุณภาพของข้อมูล (Data Quality) – ข้อมูลต้องถูกต้อง ครบถ้วน และไม่มีความคลาดเคลื่อน
    • ปริมาณของข้อมูล (Data Volume) – ข้อมูลที่มากพอจะช่วยให้ AI สร้างโมเดลที่แม่นยำมากขึ้น
    • การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) – การล้างข้อมูล การจัดรูปแบบ หรือการเลือก feature มีผลอย่างมาก
Download คอร์สอบรมสำหรับองค์กร