Gen AI เครื่องมือลับของนักวิเคราะห์ข้อมูลยุคใหม่

การใช้ Generative AI (Gen AI) สำหรับ Data Analyst กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทั้งในด้านการวิเคราะห์ การสื่อสารข้อมูล และการสร้างสรรค์แนวคิดใหม่ ๆ โดยสามารถแบ่งการใช้งานออกเป็นแนวทางต่าง ๆ ดังนี้

1. การช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น (Data Exploration & Summary)

• สร้างสรุปข้อมูลอัตโนมัติ เช่น ข้อมูลเบื้องต้น, ค่าเฉลี่ย, การแจกแจง
• ช่วยเขียนโค้ด Python หรือ SQL สำหรับ EDA (Exploratory Data Analysis)
• อธิบาย Insight ที่ได้จากกราฟและตารางแบบเข้าใจง่าย

ตัวอย่าง Prompt:

“ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายรายเดือนนี้ให้หน่อย พร้อมเขียนโค้ด Python สำหรับการสร้างกราฟ”

2. การทำ Data Cleaning & Transformation

• สร้างสูตรการจัดการ Missing Values, Outliers หรือ Encoding
• อธิบายความผิดปกติในข้อมูล พร้อมแนะนำวิธีจัดการ
• เขียนคำสั่ง Pandas/SQL สำหรับการรวม ตาราง หรือ reshape ข้อมูล

ตัวอย่าง Prompt:

“ช่วยสร้างโค้ด Pandas สำหรับการจัดการ Missing Values ในคอลัมน์ ‘Age’ โดยใช้ค่าเฉลี่ยแทน”

3. ช่วยในการทำ Data Visualization

• สร้างคำอธิบายกราฟที่อ่านง่ายและเข้าใจได้ทันที
• ช่วยเลือกประเภทของกราฟที่เหมาะสมกับข้อมูล
• เขียนโค้ดสำหรับ Matplotlib / Plotly / Seaborn โดยอัตโนมัติ

ตัวอย่าง Prompt:

“ช่วยสร้างกราฟแสดงแนวโน้มยอดขายรายไตรมาส พร้อมเขียนคำอธิบายให้เข้าใจง่าย”

4. การสร้างรายงานอัตโนมัติ (Automated Reporting)

• สร้าง PowerPoint หรือ Markdown Report จากผลวิเคราะห์
• แปลง Insight เป็นภาษาทางธุรกิจ เพื่อให้ผู้บริหารเข้าใจได้
• เขียนอีเมลสรุปผลวิเคราะห์ให้อัตโนมัติ

ตัวอย่าง Prompt:

“ช่วยสรุปผลวิเคราะห์นี้ในรูปแบบ Slide 3 หน้า พร้อม Bullet Points และ Chart แสดงยอดขาย”

5. การคาดการณ์และ Machine Learning เบื้องต้น

• สร้างโค้ดสำหรับสร้างโมเดล เช่น Regression, Classification
• อธิบาย Feature Importance และผลลัพธ์ของโมเดล
• แนะนำวิธีปรับปรุงโมเดลเบื้องต้น เช่น การเลือก Features, Hyperparameter tuning

ตัวอย่าง Prompt:

“ช่วยสร้าง Logistic Regression สำหรับทำนายการซื้อสินค้า โดยใช้ข้อมูลลูกค้า พร้อมบอก Accuracy”

6. การสร้างแนวคิดและคำถามเชิงวิเคราะห์ (Analytical Thinking)

• แนะนำ KPI ที่ควรวัดในสถานการณ์ต่าง ๆ
• สร้างคำถามปลายเปิดสำหรับการทำ Root Cause Analysis
• Brainstorm แนวทางการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์

ตัวอย่าง Prompt:

“ช่วยตั้งคำถามเชิงวิเคราะห์จากข้อมูล RFM เพื่อหากลุ่มลูกค้าที่ควรให้โปรโมชัน”

7. การสื่อสารข้อมูลกับ Stakeholders

• สร้างสคริปต์สำหรับนำเสนอข้อมูล
• แปลงผลลัพธ์เชิงเทคนิคเป็นภาษาธุรกิจ
• แนะนำโครงสร้างการเล่าเรื่องด้วย Data Storytelling

ตัวอย่าง Prompt:

“ช่วยเขียนบทพูดสำหรับนำเสนอผลการวิเคราะห์ยอดขายแก่ผู้บริหาร 3 นาที”

เครื่องมือ Gen AI ที่แนะนำ

******

Blog นี้ เขียนร่วมกับ ChatGPT โดยใช้ Prompt

ช่วยบอกแนวทางในการใช้ Gen AI สำหรับ Data Analyst ด้วยครับ