📌วางแผนและปรับปรุงธุรกิจได้อย่างแม่นยำและตรงเป้าหมาย ด้วยกราฟของ Power BI

Power BI เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้บริหารธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลการขายได้อย่างละเอียดและง่ายดาย ด้วยการเชื่อมต่อข้อมูลจากระบบต่างๆ เช่น ระบบ CRM, ERP หรือฐานข้อมูลอื่นๆ ผู้ใช้สามารถสร้างรายงานและแดชบอร์ดที่ช่วยให้เห็นภาพรวมของยอดขายในช่วงเวลาต่างๆ สามารถวิเคราะห์ข้อมูล ค้นหา Insight ได้อย่างชัดเจน ✨ตัวอย่างกราฟการขาย 1.Heat Map 2.Waterfall Chart 3.KPI (Key Performance Indicator) 4.Scatter Char 5.Tree Map เพิ่มเติม : ลําดับชั้นแต่ละระดับจะแสดงด้วยสี่เหลี่ยมผืนผ้าสีที่เรียกว่า “โหนดสาขา” แต่ละสาขามีสี่เหลี่ยมผืนผ้าขนาดเล็กที่เรียกว่า “โหนดใบ” Power BI ใช้ค่าหน่วยวัดเพื่อกําหนดขนาดสี่เหลี่ยมผืนผ้าสําหรับสาขาและใบ 6.Decomposition Tree 7.Smart Narrative 8.Gauge Chart 9.DAX (Data Analysis Expressions) เพิ่มเติม : อีกทั้งในการเรียนรู้วิธีการสร้างสูตร DAX ที่มีประสิทธิภาพจะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณ เมื่อคุณได้รับข้อมูลที่คุณต้องการคุณสามารถเริ่มแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่แท้จริงที่ส่งผลกระทบต่อกําไรของคุณ แน่นอนว่า Power BI…

Datascientist

สรุปเนื้อหาในหลักสูตร Data Scientist Essentials ตอนที่ 6 Sentiment analysis on text data

แนะนำวิธีการจัดการข้อมูลที่เป็น text การเตรียมข้อมูลสำหรับสร้างโมเดล การแปลงข้อมูล Text ให้เป็นตัวเลขในตาราง สนใจอ่านรายละเอียดต่อ

Datascientist

สรุปเนื้อหาในหลักสูตร Data Scientist Essentials ตอนที่ 5 ตัวอย่าง Application ที่ใช้ Recommender system

แนะนำเทคนิคที่ใช้ใน Recommender system ได้แก่ Association analysis และ Collaborative filtering และแนะนำตัวอย่าง Application ที่ใช้ Association Rules สนใจอ่านรายละเอียดต่อ

Datascientist

สรุปเนื้อหาในหลักสูตร Data Scientist Essentials ตอนที่ 3 ขั้นตอนการสร้างโมเดล สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

อธิบายขั้นตอนการสร้างโมเดลสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล 1) ทำความเข้าใจข้อมูล (Data Understanding) 2) การเตรียมข้อมูล (Data Preprocessing) 3) การสร้างโมเดลและการประเมินโมเดล (Model Training and Model Evaluation) สนใจอ่านรายละเอียดเพิ่มเติม

Datascientist

สรุปเนื้อหาในหลักสูตร Data Science Essential ตอนที่ 4 การสร้างโมเดลใช้เทคนิค Unsupervised and Supervised Machine Learning

สรุปการฝึกอบรมหลักสูตร Data Scientist Essentials (ตอนที่ 4) : การสร้างโมเดลมี 2 หัวข้อหลักๆ ถ้าข้อมูลแบบไม่มี target จะใช้เทคนิคแบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Machine Learning) ซึ่งในหัวข้อนี้อธิบายเกี่ยวกับ Clustering : K-means และถ้ามี target จะใช้เทคนิคแบบมีผู้สอน (Supervised Machine Learning) สนใจอ่านรายละเอียดต่อ