LIFELONG LEARNING

---

Data Analyst (นักวิเคราะห์ข้อมูล) ถือเป็นหนึ่งในตำแหน่งงานที่มีความสำคัญอย่างมากในยุคดิจิทัล เพราะข้อมูลคือขุมทรัพย์ที่ช่วยให้บริษัทสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและวางแผนธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น สำหรับใครที่สนใจอยากผันตัวมาทำงานสายนี้ หรือกำลังมองหาตำแหน่งงาน Data Analyst ระดับเริ่มต้น บทความนี้จะสรุปให้ฟังว่าต้องมีทักษะอะไรบ้าง และต้องใช้เครื่องมืออะไรเป็นหลัก

 

ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Analyst ระดับเริ่มต้น

การเป็น Data Analyst ไม่ได้หมายถึงแค่การเก่งคณิตศาสตร์หรือสถิติเท่านั้น แต่ต้องมีทักษะที่หลากหลาย ทั้งด้านเทคนิคและการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ ลองมาดูกันว่ามีอะไรบ้าง

 

1. ทักษะด้านการใช้ SQL (Structured Query Language)

SQL คือ ทักษะพื้นฐานที่สำคัญที่สุด ของ Data Analyst ทุกคน มันคือภาษาที่ใช้ในการจัดการและดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล (Database) ขนาดใหญ่ ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาข้อมูล กรองข้อมูล หรือรวมตารางหลาย ๆ ตารางเข้าด้วยกัน หากไม่มีความรู้ด้าน SQL ก็แทบจะทำงานไม่ได้เลย

 

2. ทักษะด้านสถิติ

Data Analyst จำเป็นต้องเข้าใจหลักการทางสถิติเบื้องต้น เช่น ค่าเฉลี่ย (Mean), ค่ามัธยฐาน (Median), โหมด (Mode), ความแปรปรวน (Variance), และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) เพื่อใช้ในการวิเคราะห์และสรุปแนวโน้มของข้อมูลได้อย่างถูกต้อง นอกจากนี้ การเข้าใจเรื่องการกระจายตัวของข้อมูล (Data Distribution) ก็ช่วยให้การวิเคราะห์มีคุณภาพมากขึ้น

 

3. ทักษะการใช้โปรแกรมสเปรดชีต (Spreadsheet Software)

โปรแกรมอย่าง Microsoft Excel หรือ Google Sheets ยังคงเป็นเครื่องมือคู่กายของ Data Analyst อยู่เสมอ การมีความรู้ในการใช้สูตรพื้นฐาน (เช่น SUM, AVERAGE, COUNTIF, VLOOKUP) และสามารถสร้าง Pivot Table เพื่อสรุปข้อมูลได้ จะช่วยให้การทำงานกับข้อมูลขนาดเล็กถึงขนาดกลางเป็นเรื่องง่ายและรวดเร็ว

 

4. ทักษะการสร้างภาพข้อมูล (Data Visualization)

การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายเป็นสิ่งสำคัญมาก Data Analyst ที่ดีต้องสามารถเปลี่ยนข้อมูลตัวเลขที่ซับซ้อนให้กลายเป็นกราฟ แผนภูมิ หรือ Dashboard ที่สวยงามและเล่าเรื่องได้ เพื่อให้ผู้บริหารหรือทีมอื่น ๆ สามารถทำความเข้าใจ insights จากข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

 

5. ทักษะการสื่อสารและการเล่าเรื่อง (Storytelling)

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเพียงขั้นตอนแรก แต่การสื่อสารผลลัพธ์ให้คนอื่น ๆ เข้าใจเป็นสิ่งสำคัญยิ่งกว่า Data Analyst ต้องสามารถ อธิบายการวิเคราะห์และข้อสรุปที่ได้มาได้อย่างชัดเจน และโน้มน้าวให้ผู้ฟังเห็นถึงความสำคัญของข้อมูล ซึ่งเป็นทักษะที่ต้องอาศัยการฝึกฝน

 

เครื่องมือที่บริษัทส่วนใหญ่ใช้

นอกเหนือจากทักษะแล้ว การรู้จักและใช้เครื่องมือยอดนิยมให้เป็นก็เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ Data Analyst ระดับเริ่มต้น

 

1. เครื่องมือสำหรับฐานข้อมูล (Databases)

MySQL & PostgreSQL: สองฐานข้อมูลแบบเปิด (Open Source) ที่ได้รับความนิยมอย่างมาก

 

Microsoft SQL Server & Oracle: ฐานข้อมูลเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่ ที่มักใช้ในองค์กรขนาดใหญ่

 

2. เครื่องมือสำหรับสร้างภาพข้อมูล (Data Visualization Tools)

Tableau: เป็นที่นิยมอย่างมากในอุตสาหกรรม เพราะใช้งานง่าย สามารถสร้าง Dashboard ที่สวยงามและมีประสิทธิภาพได้

 

Power BI: ของ Microsoft ใช้งานร่วมกับ Excel ได้ดี และกำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

 

Google Looker Studio (Data Studio): เครื่องมือฟรีที่ใช้งานง่าย เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและธุรกิจขนาดเล็ก

 

3. เครื่องมือสำหรับสถิติและการวิเคราะห์

Microsoft Excel/Google Sheets: อย่างที่กล่าวไปแล้วว่าเป็นเครื่องมือพื้นฐานที่จำเป็น

 

Python: ภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมสูงสุดในสาย Data Science เพราะมี Library (ชุดคำสั่งสำเร็จรูป) ที่หลากหลาย เช่น Pandas สำหรับจัดการข้อมูล และ Matplotlib หรือ Seaborn สำหรับการสร้างกราฟ

 

R: อีกหนึ่งภาษาที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติโดยเฉพาะ

 

สรุป

สำหรับ Data Analyst ระดับเริ่มต้น การเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้ SQL, Excel, และเครื่องมือ Data Visualization อย่าง Tableau หรือ Power BI ถือเป็นก้าวแรกที่มั่นคง หากต้องการพัฒนาไปอีกขั้น การเรียนรู้ภาษา Python เพิ่มเติมก็จะช่วยเปิดโอกาสในการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้เป็นอย่างดี อย่าลืมว่าทักษะด้านการวิเคราะห์และการสื่อสารก็สำคัญไม่แพ้กัน เพราะสุดท้ายแล้วการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีต้องสามารถนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ถูกต้องได้จริง