15 ສິ່ງທີ່ Data Analyst ຕ້ອງຮູ້ ຈາກພື້ນຖານຮອດແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ

author iconThe Author Team | Calendar Icon | minute-read icon 2 mins read

data analyst data skills ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ ທັກສະ Data Analyst
15 ສິ່ງທີ່ Data Analyst ຕ້ອງຮູ້ ຈາກພື້ນຖານຮອດແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ

15 ສິ່ງທີ່ Data Analyst ຕ້ອງຮູ້

ອາຊີບ Data Analyst ຫຼື ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ ກໍາລັງເປັນທີ່ຕ້ອງການສູງໃນຍຸກ Data-driven business. ການຈະເຂົ້າສູ່ສາຍອາຊີບນີ້ ບໍ່ໃຊ້ພຽງແຕ່ການເປີດ Excel ເປັນ ແຕ່ຕ້ອງມີຄວາມຮູ້ທັງດ້ານວິຊາການ ຄວາມເຂົ້າໃຈທາງທຸລະກິດ ແລະ Soft Skills ສໍາລັບການສື່ສານກັບທີມງານ. ນີ້ແມ່ນ 15 ສິ່ງທີ່ Data Analyst ຕ້ອງຮູ້ ຈາກພື້ນຖານຮອດແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ

1. ພື້ນຖານທີ່ຕ້ອງຮູ້

  • ຄະນິດສາດເບື້ອງຕົ້ນ: ສະຖິຕິ ຄວາມນ່າຈະເປັນ ແລະ ການວິເຄາະຊີງປະລິມານ
  • Excel/Spreadsheet: ການໃຊ້สูตร, Pivot Table ແລະ Data Cleaning

2. ທັກສະໂປຣແກຣມມິ້ງ

  • Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn
  • R: ສໍາລັບການວິເຄາະທາງສະຖິຕິ
  • SQL: ສໍາລັບການດຶງ ແລະ ຈັດການຂໍ້ມູນ

3. ເຄື່ອງມື Visualization

  • Tableau, Power BI, Looker Studio
  • ສ້າງ Dashboard ແລະ Data Storytelling ທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ

4. Database & Data Warehouse

  • SQL Databases: MySQL, PostgreSQL
  • Data Warehouse: Snowflake, BigQuery, Redshift

5. Business & Domain Knowledge

  • ເຂົ້າໃຈບໍລິບົດທຸລະກິດ ເຊັ່ນ ການເງິນ, ການຕະຫຼາດ, E-commerce
  • ວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫ້ຕອບໂຈດທຸລະກິດ

6. ຜູ້ໃດສາມາດເຮັດອາຊີບນີ້ໄດ້

  • ຄົນທີ່ຮຽນສາຍຄອມພິວເຕີ, ວິສະວະກໍາ, ສະຖິຕິ, ບໍລິຫານ
  • ຫຼື ບໍ່ໄດ້ຈົບສາຍ ແຕ່ Reskill ດ້ວຍຕົນເອງ

7. Path ການຮຽນໃນມະຫາວິທະຍາໄລ

  • Data Science, Statistics, Computer Science
  • Business Analytics, Information Systems

8. ຮຽນອອນໄລນ໌ໄດ້ບໍ?

  • Coursera (Google Data Analytics, IBM Data Analyst)
  • Udemy, DataCamp, edX, Khan Academy

9. Certification ທີ່ນ່າສົນໃຈ

  • Google Data Analytics Professional Certificate
  • Microsoft Power BI Certification
  • Tableau Desktop Specialist

10. Soft Skills ສໍາຄັນ

  • Critical Thinking & Problem-solving
  • Communication Skills: ອະທິບາຍຜົນໃຫ້ຄົນທົ່ວໄປເຂົ້າໃຈ
  • Data Storytelling

11. Career Path ຂອງ Data Analyst

  • Junior Data Analyst → Data Analyst → Senior Data Analyst
  • ຕໍ່ຍອດໄປ Data Scientist, Data Engineer, Business Analyst

12. ວຽກປະຈໍາວັນ

  • Data Cleaning
  • EDA (Exploratory Data Analysis)
  • ສ້າງ Report ແລະ Dashboard

13. ເຄື່ອງມືເສີມ

  • Excel Power Query
  • Google BigQuery
  • API (REST, JSON)

14. ອຸດສາຫະກຳທີ່ຕ້ອງການ

  • E-commerce, FinTech, Healthcare, Marketing, Manufacturing
  • ເກືອບທຸກທຸລະກິດທີ່ເປັນ Data-driven

15. ແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ

  • ການນໍາ AI/ML ມາຊ່ວຍວຽກ Data Analyst
  • Automating Dashboard & Data Pipeline
  • Self-service BI tools ສໍາລັບ Non-tech teams

ສະຮຸບ

ການເປັນ Data Analyst ຕ້ອງມີທັງ Hard Skills ແລະ Soft Skills. ຖ້າຢາກເຂົ້າສາຍນີ້ ເລີ່ມຈາກ Excel → SQL → Python → Visualization ແລະ ຂະຫຍາຍສູ່ Business Knowledge. ເລີ່ມຮຽນຮູ້ມື້ນີ້ ອະນາຄົດ Data ກໍລໍຖ້າທ່ານ!

ອ້າງອີງ