Dashboard ที่ดี ไม่ได้เริ่มจาก Excel แต่เริ่มจากการคิด
คนที่จะทำได้ ต้องมี 3 อย่าง:
1. Data Skill → จัดการข้อมูลให้ถูก
2. Analytical Skill → คิด KPI / เปรียบเทียบ / วิเคราะห์
3. Communication Skill → เลือกใช้กราฟ vs ตารางให้ตรงจุด
👉 ถ้าขาดข้อใดข้อหนึ่ง:
•ขาด Data → ตัวเลขพัง
•ขาด Analysis → ไม่มี Insight
•ขาด Design → คนดูไม่เข้าใจ
“ทำไมคนไทยสอน dashboard ไม่ถึง level นี้?”
คำตอบคือ:
•ใช้เวลาสอนน้อยไป (1–2 วัน)
•ผู้เรียนอยากได้ “ทำเร็ว”
•Instructor เองก็ “ไม่เคยคิดเชิงวิเคราะห์จริง”
👇
—
✅ Day 1: Data & KPI Foundation
– Data Structure (Table vs Raw Data)
– KPI & Metric Basics
– Data vs Information
—
✅ Day 2: Analytical Thinking
– Comparison Logic (vs Target / vs Time / vs Average)
– Difference (Δ) & % Change
– Variance & Baseline Concept
—
✅ Day 3: Visualization Decision
– Graph vs Table (When to use each)
– Trend vs Detail
– Conditional Formatting Principles
—
✅ Day 4: Dashboard Design & Storytelling
– Layout (Overview vs Detail)
– Visual Hierarchy
– Colour Strategy (Good / Bad / Intensity)
– Data Storytelling
—
✅ Day 5: Advanced / Decision Dashboard
– Sensitivity & What-if Analysis
– Scenario Design
– Baseline Switching
– Interactive Dashboard Concept
🚫 สิ่งที่หลายคนเข้าใจผิด
คิดว่า:
- ทำ Sensitivity Dashboard = ต้องใช้
- Variance (σ²)
- Standard Deviation
- Statistical Model
👉 จริง ๆ แล้ว…
❌ นั่นคือ “สาย Data Science” ไม่ใช่ “Business Dashboard”
✅ สิ่งที่ “ต้องรู้จริง” สำหรับ Sensitivity Dashboard
1. เข้าใจตัวแปรที่กระทบ (Driver)
เช่น:
- ยอดขาย → ราคา / ปริมาณ
- กำไร → ต้นทุน / margin
👉 นี่สำคัญกว่า formula ทุกชนิด
2. ทำ What-if ได้
เช่น:
- ถ้าราคา +5% → กำไรเปลี่ยนยังไง
- ถ้ายอดลด 10% → ยังอยู่รอดไหม
👉 นี่คือ Sensitivity ตัวจริง
3. เข้าใจ “การเปลี่ยนแปลง” แบบง่าย
ใช้แค่:
- Δ (difference)
- % change
- baseline
👉 ไม่ต้องใช้สูตรสถิติเลยก็สร้าง value ได้
🔥 แล้ว Variance แบบสถิติ ใช้ไหม?
✅ ใช้เมื่อ:
- วิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk)
- Forecast ขั้นสูง
- Data มี noise สูง (เช่น demand planning)
❌ ไม่จำเป็นเมื่อ:
- Dashboard สำหรับผู้บริหารทั่วไป
- วิเคราะห์กำไร / KPI / scenario
- Insight เพื่อ “ตัดสินใจเร็ว”