The Author Team |
|
3
mins read
15 เรื่องหลักๆ ที่ Data Analyst ต้องรู้
อาชีพ Data Analyst หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูล กำลังเป็นที่ต้องการสูงในยุค Data-driven business การจะก้าวเข้าสู่อาชีพนี้ไม่ใช่เพียงแค่ใช้ Excel ได้ แต่ต้องมีทั้งความรู้เชิงลึกด้านเทคนิค การวิเคราะห์เชิงธุรกิจ และ Soft Skills เพื่อสื่อสารกับคนรอบข้างได้ชัดเจน บทความนี้จะขยายความ 15 เรื่องหลักๆ ที่ Data Analyst ต้องรู้ ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานจนถึงเทรนด์อนาคต
1. พื้นฐานที่ต้องรู้
- คณิตศาสตร์เบื้องต้น: โดยเฉพาะ สถิติ ความน่าจะเป็น และการวิเคราะห์เชิงปริมาณ ซึ่งเป็นหัวใจของการวิเคราะห์ข้อมูล
- Excel/Spreadsheet: การจัดการข้อมูล ฟังก์ชันสูตร และ Pivot Table ถือว่าเป็นทักษะบังคับ
📌 ตัวอย่าง: ใช้ Excel ในการทำ Data Cleaning ก่อนนำเข้า Python
2. ทักษะด้านการเขียนโปรแกรม
Data Analyst ไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์ แต่ต้องรู้ภาษาหลัก ๆ เช่น
- Python: โดยเฉพาะ pandas, numpy, matplotlib, seaborn
- R: นิยมใช้ในสายงานวิจัยและการวิเคราะห์สถิติ
- SQL: สำหรับดึง จัดการ และรวมข้อมูลจากฐานข้อมูล
📌 ตัวอย่าง: ใช้ SQL ดึงข้อมูลยอดขาย แล้วใช้ Python ทำ Visualization
3. เครื่องมือ Visualization
การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเป็นทักษะสำคัญ
- Tableau, Power BI, Looker Studio
- การสร้าง Dashboard ที่ Interactive
- Data Storytelling เพื่อให้ Stakeholders เข้าใจง่าย
📌 ตัวอย่าง: ทำ Dashboard ยอดขายรายวันให้ผู้จัดการติดตามได้ Real-time
4. Database & Data Warehouse
Data Analyst ต้องเข้าใจโครงสร้างข้อมูล
- SQL Databases เช่น MySQL, PostgreSQL
- Data Warehouse เช่น Snowflake, BigQuery, Redshift
📌 ตัวอย่าง: ดึงข้อมูลจาก BigQuery เพื่อทำรายงานรายเดือน
5. ความเข้าใจ Business & Domain Knowledge
ทักษะทางธุรกิจสำคัญไม่แพ้ทักษะเทคนิค
- เข้าใจบริบทธุรกิจ เช่น การเงิน การตลาด E-commerce
- วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบโจทย์จริง ไม่ใช่แค่ตัวเลข
📌 ตัวอย่าง: วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเพิ่ม Conversion Rate
6. ใครสามารถทำอาชีพนี้ได้
- จบจากสาย คอมพิวเตอร์ วิศวกรรม สถิติ บริหารธุรกิจ
- หรือ ไม่ได้จบตรงสาย แต่เรียน Skill เองก็ทำได้
📌 หลักคือความเข้าใจ Data + ทักษะวิเคราะห์ ไม่จำกัดสาขา
7. Path การเรียนในมหาวิทยาลัย
หลักสูตรที่เกี่ยวข้อง:
- Data Science, Statistics, Computer Science
- Business Analytics, Information Systems
📌 แต่ก็มีหลายคนที่เรียนสายอื่น แล้วมา Reskill ภายหลัง
8. เรียนออนไลน์ได้ไหม
แน่นอนว่าได้ มีคอร์สออนไลน์คุณภาพสูง:
- Coursera: Google Data Analytics, IBM Data Analyst
- Udemy, DataCamp, edX, Khan Academy
📌 เหมาะสำหรับคนทำงานที่อยาก Upskill
9. Certification ที่น่าสนใจ
- Google Data Analytics Professional Certificate
- Microsoft Power BI Certification
- Tableau Desktop Specialist
📌 ช่วยยืนยันความสามารถและเพิ่มโอกาสในการสมัครงาน
10. Soft Skills สำคัญ
- Critical Thinking & Problem-solving
- Communication Skills: อธิบายผลวิเคราะห์ให้คนที่ไม่ใช่ Data เข้าใจ
- Data Storytelling: แปลงตัวเลขเป็นเรื่องราวที่น่าสนใจ
📌 Soft Skills คือสิ่งที่แยก Data Analyst เก่ง ๆ ออกจากคนทั่วไป
11. Career Path ของ Data Analyst
- Junior Data Analyst → Data Analyst → Senior Data Analyst
- สามารถต่อยอดไปเป็น Data Scientist, Data Engineer, Business Analyst
📌 Career Path ยืดหยุ่นและมีความต้องการสูง
12. งานประจำวันของ Data Analyst
- Data Cleaning: ทำความสะอาดข้อมูลดิบ
- EDA (Exploratory Data Analysis): หาความสัมพันธ์ในข้อมูล
- Report & Dashboard: สรุปข้อมูลให้ผู้บริหาร
📌 งานส่วนใหญ่ใช้เวลาไปกับ Data Cleaning ถึง 70%
13. เครื่องมือเสริม
นอกจาก Excel, SQL, Python ยังมีเครื่องมือเสริม เช่น
- Excel Power Query
- Google BigQuery
- API (REST, JSON) สำหรับดึงข้อมูลจากระบบอื่น
14. อุตสาหกรรมที่ต้องการ
แทบทุกธุรกิจต้องการ Data Analyst โดยเฉพาะ:
- E-commerce, FinTech, Healthcare, Marketing, Manufacturing
📌 ทุกอุตสาหกรรมที่เน้น Data-driven decision making
15. เทรนด์อนาคต
- AI/ML จะเข้ามาช่วย Data Analyst ทำงานได้เร็วขึ้น
- Automating Dashboard & Data Pipeline
- Self-service BI tools ทำให้ทีม Non-tech ใช้ Data ได้เอง
📌 Data Analyst จะต้องเรียนรู้การใช้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่คู่แข่ง
สรุป
การเป็น Data Analyst ต้องมีทั้ง Hard Skills และ Soft Skills ตั้งแต่คณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม การทำ Visualization ไปจนถึงความเข้าใจธุรกิจและการสื่อสาร หากใครอยากเข้าสายนี้ เริ่มเรียนรู้ทีละขั้น เริ่มจาก Excel → SQL → Python → Visualization และค่อย ๆ ขยายสู่ Business Knowledge เริ่มต้นเรียนรู้วันนี้ อนาคตในสาย Data รอคุณอยู่!