เว็บไซต์คืออะไร?

https://www.facebook.com/484231722089454/

Data Analytics Thailand, Bangkok (2025)

25/09/2025

สรุป Infographic: Agile vs Lean vs Design Thinking

โดยเรียบเรียงให้อ่านง่าย เหมาะสำหรับคนทั่วไปที่อยากเข้าใจแนวคิดทั้ง 3 แบบนี้แบบเร็ว ๆ และเข้าใจภาพรวม 🌟

⸻

🔵 Agile (อไจล์) – พัฒนาแบบยืดหยุ่นทีละน้อย

เหมาะกับใคร?
เหมาะกับทีมพัฒนาซอฟต์แวร์หรือโปรเจกต์ที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

🔍 คืออะไร?

แนวทางการทำงานแบบแบ่งงานเป็นรอบสั้น ๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เร็ว พร้อมรับ Feedback และปรับปรุงได้ตลอด

🕒 ใช้เมื่อ:
• ทำโปรเจกต์ซับซ้อน
• ทำผลิตภัณฑ์ดิจิทัล
• ความต้องการลูกค้าเปลี่ยนบ่อย

⭐ หลักสำคัญ:
• ทำงานเป็นรอบสั้น (Sprint)
• พูดคุยกับลูกค้าเสมอ
• ปรับตัวได้เร็ว
• ทำงานจริงแทนเอกสาร

✅ วิธีที่ดี:
• ทำ Sprint 1–4 สัปดาห์
• ประชุมสั้นทุกวัน (

24/09/2025

สรุป Machine Learning Algorithms 🧠💻

⸻

🔑 ประเภทและตัวอย่างอัลกอริทึม

1️⃣ Regression (การทำนายค่า)
• Linear Regression → ใช้ทำนายตัวเลข เช่น ราคาบ้าน 🏠
• Logistic Regression → ใช้จำแนก 2 กลุ่ม เช่น ตรวจ Spam 📩

⸻

2️⃣ Tree-based Models 🌳
• Decision Tree → ง่ายต่อการเข้าใจ แต่ Overfitting ง่าย
• Random Forest → รวมหลายต้นไม้ ลดความผิดพลาด
• Gradient Boosting → แม่นยำสูง เหมาะกับการคัดกรองข้อมูล เช่น Fraud Detection 💳

⸻

3️⃣ Distance-based Models
• SVM (Support Vector Machine) → ใช้แยกข้อมูลชัดเจน เช่น ตรวจจับใบหน้า 😀
• KNN (K-Nearest Neighbors) → ใช้หาความคล้าย เช่น แนะนำเพื่อนใน Social Network 👥

⸻

4️⃣ Clustering (การจัดกลุ่ม)
• K-Means → จัดกลุ่มข้อมูล เช่น การแบ่งลูกค้า 🎯
• Gaussian Mixture → ซับซ้อนกว่า ใช้ข้อมูลที่ซ้อนทับกันได้

⸻

5️⃣ Dimensionality Reduction (ลดมิติ)
• PCA (Principal Component Analysis) → ย่อข้อมูล แต่ยังคงคุณสมบัติสำคัญ
• t-SNE → เหมาะกับการทำ Visualization 🖼

⸻

6️⃣ Deep Learning Models
• CNN / RNN → ใช้กับรูปภาพ เสียง และข้อความ 📷🎤
• GANs / YOLO → สร้างภาพ, ตรวจจับวัตถุ 🔍

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• 👨‍💻 นักพัฒนา AI/ML
• 📊 Data Scientist / Analyst
• 🏢 องค์กรที่ใช้ AI ในการทำนายหรือวิเคราะห์ข้อมูล
• 📚 นักเรียน/นักวิจัยที่เริ่มต้นเรียนรู้ Machine Learning

⸻

✅ สรุปสั้นที่สุด

อัลกอริทึม Machine Learning มีหลายแบบ → เลือกใช้ตามโจทย์ เช่น ทำนายค่า, จำแนก, จัดกลุ่ม, ลดมิติ หรือ Deep Learning เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพสูงสุด 🚀🤖

24/09/2025

🔑 5 เทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
👇

24/09/2025

✅ สร้าง " Sticker " ด้วย Gemini ไม่ต้อง Code ใช้งานมาก
👇

24/09/2025

สรุป Types of Server (ประเภทของเซิร์ฟเวอร์) ให้อ่านง่ายๆ

⸻

🔑 ประเภทของ Server
1. Web Server 🌐
• ทำหน้าที่ให้บริการเว็บไซต์
• ผู้ใช้ (Client) ส่ง HTTP Request → Server ตอบกลับด้วย HTTP Response

2. Mail Server 📧
• ใช้ส่ง/รับอีเมลผ่าน SMTP
• ผู้ส่ง → Mail Server → Internet → Mail Server ปลายทาง → ผู้รับ

3. DNS Server 🌍
• แปลงชื่อเว็บไซต์ (เช่น example.com) → IP Address (เช่น 100.101.102.103)
• ช่วยให้เข้าถึงเว็บไซต์ได้โดยไม่ต้องจำตัวเลข IP

4. Proxy Server 🔥
• เป็นตัวกลางระหว่างผู้ใช้กับอินเทอร์เน็ต
• ใช้เพื่อความปลอดภัย ปกปิดตัวตน หรือควบคุมการเข้าถึง

5. FTP Server 📂
• ใช้เก็บและแลกเปลี่ยนไฟล์ผ่าน FTP (File Transfer Protocol)
• เหมาะกับการแชร์ไฟล์ในองค์กรหรือผ่านอินเทอร์เน็ต

6. Origin Server & Edge Server 💾
• Origin Server: ต้นทางที่เก็บข้อมูลจริง (ไฟล์ เว็บไซต์ ฯลฯ)
• Edge Server: ตัวช่วยกระจายข้อมูลใกล้ผู้ใช้ เพื่อลดความหน่วง (ใช้กับ CDN)

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• คนทำงานด้าน IT, DevOps, Network Engineer 👨‍💻
• ผู้ที่อยากเข้าใจการทำงานของอินเทอร์เน็ต 🌍
• นักศึกษา หรือผู้เริ่มเรียนด้านคอมพิวเตอร์ 💡

⸻

✅ สรุปสั้น

Server คือหัวใจของอินเทอร์เน็ต 💻
แต่ละประเภททำงานต่างกัน เช่น Web → เว็บไซต์, Mail → อีเมล, DNS → แปลงชื่อเว็บ, Proxy → ตัวกลาง, FTP → จัดการไฟล์, Origin/Edge → จัดเก็บและกระจายข้อมูล

24/09/2025

📌 AI-First Organization ไม่ใช่แค่ “ใช้” แต่ต้องฝัง AI ไว้ใน DNA ขององค์กร
สรุปสาระสำคัญจาก Session: From AI Hype to Business Moat: R&D-driven innovation, people, and culture power enterprise-wide advantage โดย ดร.ออฟ ทุตานนท์ สินธุประสิทธิ์, Head of Research and Development, SCBX ที่ได้ขยายภาพการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กรเพื่อสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ และการลงทุนใน AI ต้องมาพร้อมกับการสร้างระบบนิเวศที่เสริมพลังนวัตกรรม ไม่ใช่แค่ตามกระแส
🟥 AI คืออนาคต แต่ยังไม่สามารถ “Scale” ให้ใช้งานจริงได้
ดร. ออฟ ได้แชร์มุมมองว่า แม้วันนี้ 80% ของผู้บริหารทั่วโลกเห็นตรงกันว่า AI คือกุญแจการแข่งขันในอนาคต และกว่า 70% ขององค์กรได้ทดลองใช้ AI แล้ว แต่มีไม่ถึง 25% ที่สามารถขยายการใช้งานในระดับจริง (Scale AI)
สิ่งนี้สะท้อนว่า การลงทุน AI ไม่ใช่แค่เรื่อง “เทคโนโลยี” แต่เกี่ยวพันกับ โครงสร้างพื้นฐาน ทีมงาน และวัฒนธรรมองค์กร ไม่ใช่เพียงการทดลองใช้แบบแยกส่วน
🟥 SCBX กับเป้าหมาย AI-First Organization ปี 2027
SCBX กำหนดเป้าหมายชัดเจนในการเปลี่ยนผ่านสู่ AI-First Organization ภายในปี 2027 โดยตั้งเป้าให้
▪️ 75% ของรายได้มาจาก AI
▪️ 75% ของกระบวนการองค์กรถูก automate โดย AI
▪️ 15% ของบุคลากรเป็น AI talents
👉 นี่เป็นเพียงแค่ส่วนหนึ่งของสาระสำคัญที่เราได้รวบรวมมาให้ สามารถอ่านบทความฉบับเต็มบนเว็บไซต์ : https://www.truedigitalacademy.com/blog/ai-in-organizational
📌 สนใจ Corporate In-House Training ยกระดับทักษะองค์กรด้วย AI-People Enablement Solutions
📩 ติดต่อ [email protected]
หรือโทร 082-297-9915 (คุณโรส)
้

24/09/2025

ขอต้อนรับแฟนตัวยงคนใหม่ของฉัน! 💎

Navapon Seeharee, Tang Yodsarun

แสดงความคิดเห็นเพื่อต้อนรับพวกเขาเข้าสู่คอมมูนิตี้ของเรา @แฟนตัวยง

24/09/2025

🌱 “ถ้าคุณกำลังเหนื่อยอยู่ตอนนี้ ลองอ่านโพสต์นี้ดู…”

บางที… การเติบโตไม่ได้เสียงดังเสมอไป
มันอาจเงียบ เหนื่อย และไม่มีใครเห็น
แต่มันกำลังเกิดขึ้นอยู่จริง ๆ
เหมือนต้นไม้ที่หยั่งรากลงดิน ก่อนจะแตกยอดให้เราเห็น

ใครกำลังฝ่าช่วงเวลาหนัก ๆ
อยากบอกว่า… คุณไม่ได้อยู่คนเดียวเลยนะ

✌️ เก่งแล้ว ที่ยังไม่ยอมแพ้
🧠 ฉลาดแล้ว ที่ยังเรียนรู้จากความผิดพลาด
❤️ เข้มแข็งมากแล้ว ที่ยังกล้าตื่นขึ้นมาอีกวัน

📌 เก็บโพสต์นี้ไว้เตือนตัวเอง
📤 หรือแชร์ต่อ เผื่อมันเป็นแสงเล็ก ๆ ในวันมืดของใครอีกคน

24/09/2025

สรุป When to use Excel vs Power BI

⸻

🟩 Excel ใช้เมื่อ…
1. 📊 Moderate Data Sets – ข้อมูลปริมาณไม่ใหญ่มาก
2. ✍️ Functions & Formulas – เน้นใช้สูตรคำนวณและฟังก์ชัน
3. 📈 Charts & Graphs – สร้างกราฟพื้นฐานเพื่อแสดงผล
4. 🔢 Quick Calculations – คำนวณรวดเร็ว ตอบโจทย์งานทั่วไป
5. 👥 Small Team / Individual Use – เหมาะกับงานส่วนตัวหรือทีมเล็ก

⸻

🟨 Power BI ใช้เมื่อ…
1. 🗂️ Large Data Sets – จัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้ดีกว่า Excel
2. 🔧 Advanced Data Modeling – สร้างโมเดลข้อมูลซับซ้อน
3. 📊 Interactive Dashboards – สร้าง Dashboard สวยงามและโต้ตอบได้
4. ⏱️ Real-Time Data Analysis – วิเคราะห์ข้อมูลสดทันที
5. 🤝 Collaborative Data Analysis – ทำงานร่วมกันหลายคน/หลายทีม

⸻

👥 เหมาะกับใคร?
• Excel ➝ นักเรียน, นักบัญชี, งานออฟฟิศทั่วไป, ทีมเล็กที่ต้องการความเร็ว
• Power BI ➝ Data Analyst, Business Intelligence, ผู้บริหารที่ต้องการมุมมองเชิงกลยุทธ์ และทีมใหญ่ที่ใช้ข้อมูลมหาศาล

⸻

✅ สรุปสั้นที่สุด

Excel = ดีสำหรับงานทั่วไป ข้อมูลปานกลาง 📝
Power BI = เหมาะสำหรับข้อมูลใหญ่ และต้องการการวิเคราะห์เชิงลึกแบบเรียลไทม์ 📊⚡

24/09/2025

🔑 7 ขั้นตอนสร้าง “Big Idea” ที่ได้ผล
——————————————————
1. Find Your WOW Factor ✨
• ต้อง ใหม่ แปลกต่าง และน่าจดจำ
• ทำให้ข้อความโดดเด่น (เช่น ไดร์เป่าผมที่ปกป้องผมจากความร้อน)

2. Make It Emotional 💖
• เชื่อมโยงกับอารมณ์/ความรู้สึก
• ความรู้สึกยิ่งแรง ยิ่งทำให้คนจดจำ (เช่น เซรั่มมหัศจรรย์ที่ทำให้ดูอ่อนวัย)

3. Keep It Simple 📌
• ใช้คำชัดเจน หลีกเลี่ยงคำซับซ้อน
• ไอเดียที่เรียบง่ายมักทรงพลังที่สุด

4. Make It Relatable 🤝
• ต้องเข้าถึงและสะท้อนปัญหาของลูกค้า
• เช่น “เคสมือถือที่เหมาะกับคนที่ทำโทรศัพท์ตกบ่อย”

5. Make It Newsworthy 📰
• ทำให้เหมือนข่าวใหม่ที่น่าตื่นเต้น
• ผูกกับเทรนด์หรือสิ่งที่กำลังมาแรง

6. Make It Believable ✅
• เสริมด้วยหลักฐาน: สถิติ รีวิว งานวิจัย คำยืนยัน
• ยิ่งน่าเชื่อถือ ยิ่งโน้มน้าวได้ง่าย

7. Make It Tangible 🎨
• อธิบายให้คน มองเห็น/สัมผัสได้ ด้วยคำพูด
• ใช้รายละเอียดสดใส เช่น “กาแฟหอมเข้มจากป่าฝนบราซิล”

⸻

👥 เหมาะกับใคร?
• นักการตลาด, Copywriter, Content Creator
• ผู้ประกอบการที่ต้องการสร้างจุดขายสินค้า/บริการ
• นักธุรกิจที่ต้องการ Pitch Idea หรือ สร้าง Storytelling

⸻

✅ สรุปสั้นที่สุด

Big Idea ที่ดีต้อง “WOW + Simple + Emotional + Real” และพิสูจน์ได้จริง
👉 ยิ่งจับใจ ยิ่งง่ายต่อการจำ และทำให้ลูกค้าตัดสินใจเร็วขึ้น 🚀

24/09/2025

🔺 McKinsey’s 7 Degrees of Freedom for Growth (เรียงจากเสี่ยงน้อย → เสี่ยงมาก)
1. Existing Products → Existing Customers
✅ ขายสินค้าเดิมให้ลูกค้าเดิม → เน้นเพิ่มการใช้ซ้ำ เพิ่มยอดซื้อ
(Customer Pe*******on)

2. Existing Products → New Customers
✅ ขยายฐานลูกค้าใหม่ด้วยสินค้าที่มีอยู่แล้ว
(Customer Acquisition)

3. New Geographies
✅ ขยายไปยังตลาดใหม่/ประเทศใหม่
(Geographic Expansion)

4. New Delivery Approaches
✅ ใช้ช่องทางใหม่ เช่น ออนไลน์, e-commerce, subscription
(Channel Innovation)

5. New Products & Services
✅ พัฒนาสินค้าและบริการใหม่เพื่อตอบโจทย์ลูกค้า
(Product Innovation)
6. New Industry Structure
✅ เปลี่ยนแปลงโครงสร้างอุตสาหกรรม เช่น การควบรวมกิจการ
(Industry Reshaping)

7. New Competitive Arenas
✅ เข้าสู่สนามใหม่ ธุรกิจใหม่ disrupt ตลาด
(Business Model or Market Disruption)

⸻

🛠️ วิธีการนำไปใช้ (How to Implement)
• เริ่มจากโอกาสที่เสี่ยงต่ำก่อน ขยับไปสู่ขั้นที่สูงขึ้น
• ตั้งเป้าหมาย งบประมาณ และตัวชี้วัดชัดเจน
• ทดลองเล็ก ๆ (pilot) ก่อนลงทุนจริง
• เรียนรู้และปรับกลยุทธ์จากผลลัพธ์จริง
• ขยายสิ่งที่ได้ผล และหยุดสิ่งที่ไม่เวิร์ก

⸻

⭐ Best Practices
• ทำให้ทีมสอดคล้องกับเป้าหมายการเติบโต
• ใช้ข้อมูลลูกค้าและ insight มาช่วยตัดสินใจ
• สมดุลระหว่าง “ผลลัพธ์ระยะสั้น” และ “การสร้างอนาคตระยะยาว”
• สร้างพันธมิตรเพื่อลดความเสี่ยงและเร่งการเติบโต
• ทบทวนกลยุทธ์เป็นระยะตามการเปลี่ยนแปลงตลาด

⸻

👥 เหมาะกับใคร?
• CEO, ผู้บริหาร, เจ้าของกิจการ
• ผู้จัดการฝ่ายกลยุทธ์, การตลาด, ธุรกิจใหม่
• Startup founders ที่ต้องการ roadmap ชัดเจน

⸻

✅ สรุปสั้นที่สุด

การเติบโตมีหลายระดับ จากง่ายและเสี่ยงต่ำ (ขายของเดิมให้ลูกค้าเดิม) → ไปจนถึงการ disrupt ตลาดใหม่
ถ้าอยากโตอย่างยั่งยืน ต้องเริ่มจากพื้นฐานแล้วค่อยขยับไปสู่สิ่งที่เสี่ยงกว่า 🚀

23/09/2025

สรุป SQL CheatSheet แบบเข้าใจง่าย

⸻

🗂️ คำสั่งหลัก (Commands/Clauses)
1. SELECT → เลือกข้อมูลจากตาราง
2. FROM → ระบุตารางที่จะดึงข้อมูล
3. WHERE → ใส่เงื่อนไขกรองข้อมูล
4. AS → ตั้งชื่อเล่น (alias) ให้ตาราง/คอลัมน์
5. JOIN → รวมข้อมูลจากหลายตาราง
6. AND / OR → รวมเงื่อนไขหลายข้อ
7. LIMIT → กำหนดจำนวนแถวที่จะแสดง
8. CASE → ใช้เงื่อนไขกำหนดค่าผลลัพธ์
9. IS NULL → เลือกแถวที่มีค่า NULL
10. LIKE → ค้นหาข้อความตาม pattern (เช่น %abc%)
11. COMMIT / ROLLBACK → ยืนยัน/ยกเลิกการเปลี่ยนแปลง

⸻

🧩 SQL Joins
• INNER JOIN → แสดงเฉพาะข้อมูลที่ตรงกันทั้งสองตาราง
• LEFT JOIN → แสดงข้อมูลทั้งหมดจากตารางซ้าย + ที่ตรงกันจากขวา
• RIGHT JOIN → แสดงข้อมูลทั้งหมดจากตารางขวา + ที่ตรงกันจากซ้าย
• FULL OUTER JOIN → รวมข้อมูลทั้งสองตาราง (ตรงกัน+ไม่ตรงกัน)

⸻

🛠️ Data Definition Language (DDL)
• CREATE → สร้าง Database/Table/Index
• ALTER → แก้ไขตาราง เช่น เพิ่มคอลัมน์
• DROP → ลบ Database/Table/Column

⸻

🔄 Data Manipulation Language (DML)
• INSERT → เพิ่มข้อมูล
• UPDATE → แก้ไขข้อมูล
• DELETE → ลบข้อมูล
• SELECT → ดึงข้อมูล

⸻

🔢 ฟังก์ชันคำนวณที่ใช้บ่อย
• COUNT() → นับจำนวนแถว
• SUM() → รวมค่า
• AVG() → ค่าเฉลี่ย
• MIN() / MAX() → ค่าต่ำสุด / สูงสุด

⸻

📊 Order of Ex*****on (ลำดับการทำงานของ SQL)
1. FROM
2. WHERE
3. GROUP BY
4. HAVING
5. SELECT
6. ORDER BY
7. LIMIT

📌 ตัวอย่างที่เจอบ่อย
• เลือกข้อมูล:

SELECT col1, col2 FROM tbl WHERE col1 > 5;

• หาค่าเฉลี่ย:

SELECT AVG(col2) FROM tbl GROUP BY col1;

• รวม 2 ตาราง:

SELECT * FROM tbl1 LEFT JOIN tbl2 ON tbl1.id = tbl2.id;

👥 เหมาะกับใคร?
• 📚 นักเรียน/นักศึกษา ที่เริ่มต้นเรียน Database
• 👨‍💻 Data Analyst, Developer ที่ต้องใช้ SQL ในการทำงานจริง
• 📊 นักธุรกิจ/ผู้จัดการ ที่อยากดึงข้อมูลมาวิเคราะห์

⸻

✅ สรุปสั้นที่สุด

SQL คือภาษาสำหรับดึง แก้ไข และจัดการข้อมูลในฐานข้อมูล
รู้แค่ SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY และฟังก์ชันพื้นฐาน → ก็เริ่มทำงานจริงได้แล้ว 🚀

Data Analytics Thailand

25/09/2025

24/09/2025

24/09/2025

24/09/2025

24/09/2025

24/09/2025

24/09/2025

24/09/2025

24/09/2025

24/09/2025

24/09/2025

23/09/2025

ที่อยู่

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ทางลัด

แชร์