“โกงเวลาด้วย Google Sheets: ออโตเมตงานซ้ำซากให้ง่ายขึ้น!” เหมือนขุมทรัพย์ที่ซ่อนอยู่ของคนทำธุรกิจออนไลน์ ยิ่งเราเพิ่ม QUERY เข้าไป ยิ่งทำให้ Google Sheets ของเราฉลาดขึ้นไปอีกขั้น! บอกลาการทำงานซ้ำซากที่น่าเบื่อได้เลย!

โกงเวลาด้วย Google Sheets ออโตเมตงานซ้ำซากให้ง่ายขึ้น! สายแฟชั่นต้องรู้!

สูตร QUERY: พ่อมดแห่งการสรุปข้อมูล (แค่เสกก็มา!)

ถ้าเปรียบ Google Sheets เป็นอาณาจักร, QUERY ก็คือ “พ่อมด” ผู้ทรงพลังสุดๆ! สามารถร่ายเวทมนตร์ดึงข้อมูล, จัดเรียง, สรุปผล, และสร้างตารางใหม่ได้ตามใจสั่ง เหมือน SQL แต่ใช้ง่ายกว่าเยอะ!

อย่างแรกเลย ทำไมต้องเรียน QUERY?

• ดึงข้อมูลจากชีทไหนก็ได้: ไม่ต้อง Copy-Paste ข้อมูลจากชีท “ออเดอร์ทั้งหมด” มารวมกับชีท “สต็อก” อีกแล้ว! QUERY ดึงมารวมให้เอง!
• สรุปผลแบบเรียลไทม์: ยอดขายวันนี้, สินค้าขายดีประจำสัปดาห์, ลูกค้า VIP ของเดือน… แค่กด Enter ก็อัปเดตทันที!
• ยืดหยุ่นสูง: อยากได้ข้อมูลแบบไหน? เลือกคอลัมน์นี้ ไม่เอาคอลัมน์นั้น? สรุปตามสี? หรือตามไซส์? QUERY จัดให้ได้หมด!

หัวข้อที่แอดจะมานำเสนอทุกคนวันนี้

• “QUERY 101: สั่งพ่อมดยังไงให้เข้าใจ?” (โครงสร้างพื้นฐานของสูตร QUERY: SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, LIMIT)
• “สรุปยอดขายปังๆ: รู้ทันทีว่าวันนี้ขายอะไรไปบ้าง?”
  • ตัวอย่าง: ดึงข้อมูลยอดขายเฉพาะวันนี้ (จากชีท Sales_Order) มาแสดงในชีท Daily_Summary
  • สูตรเด็ด: =QUERY(Sales_Order!A:G, "SELECT A, C, D, E, G WHERE B = '"&TEXT(TODAY(),"yyyy-MM-DD")&"'")
• “ตามหาสินค้าขายดี: อะไรคือ Must-Have ของคอลเลกชันนี้?”
  • ตัวอย่าง: จัดอันดับเสื้อผ้าที่ขายดีที่สุด 10 อันดับแรก โดยสรุปยอดขายรวมของแต่ละรหัสสินค้า
  • สูตรเด็ด: =QUERY(Sales_Order!A:G, "SELECT D, SUM(E) GROUP BY D ORDER BY SUM(E) DESC LIMIT 10")
• “ยอดแยกตามสี แยกตามไซส์: ขายดีเฉพาะบางอย่างรึเปล่า?”
  • ตัวอย่าง: สรุปจำนวนเสื้อที่ขายได้แยกตามสีและไซส์ (เช่น เสื้อยืดสีขาวไซส์ M ขายไปกี่ตัว)
  • สูตรเด็ด: =QUERY(Sales_Order!A:G, "SELECT F, G, COUNT(A) GROUP BY F, G PIVOT D") (อันนี้จะซับซ้อนหน่อย แต่อธิบายให้เข้าใจง่ายได้!)
• “ค้นหาลูกค้า VIP: ใครคือขาประจำที่ต้องดูแลเป็นพิเศษ?”
  • ตัวอย่าง: ดึงข้อมูลลูกค้าที่ซื้อเกิน 3 ครั้ง หรือมียอดซื้อสะสมเกิน 5,000 บาท
  • สูตรเด็ด: =QUERY(Customers!A:D, "SELECT A, B, C, D WHERE D >= 5000 OR C >= 3")

“QUERY เป็นเหมือนเลขาส่วนตัวที่เข้าใจภาษาเราทุกคำสั่ง แค่บอกว่าจะเอาอะไร ยังไง ชีทเพื่อนๆ ก็ทำงานให้ทันที ไม่บ่น ไม่ต้องรอ!”

---

เห็นภาพชัดขึ้นด้วยตัวอย่าง เริ่มตั้งแต่ “ข้อมูลดิบ” จนถึง dash board สวยๆ!

เราจะแบ่งเป็น 2 ไฟล์หลักๆ คือ:

1. sales_orders.csv: ข้อมูลคำสั่งซื้อสินค้า (เหมือนชีท Sales_Order)
2. customers.csv: ข้อมูลลูกค้า (เหมือนชีท Customers)

ไฟล์ที่ 1: sales_orders.csv (ข้อมูลคำสั่งซื้อสินค้า)

ไฟล์นี้จะมีข้อมูลเกี่ยวกับแต่ละรายการที่ลูกค้าสั่งซื้อครับ แต่ละแถวคือ 1 รายการสินค้าที่ถูกสั่งซื้อ (ไม่ใช่ 1 ออเดอร์ทั้งหมด แต่เป็น 1 สินค้าใน 1 ออเดอร์ ซึ่งออเดอร์หนึ่งอาจมีหลายสินค้าได้)

Copy “sales_order.csv” Raw Data ที่นี่!

Order_ID,Order_Date,Customer_ID,Product_ID,Quantity,Color,Size,Price_Per_Unit,Total_Price
ORD001,2025-05-20,CUST001,TSHIRT001,2,White,M,250,500
ORD001,2025-05-20,CUST001,PANT003,1,Black,L,750,750
ORD002,2025-05-20,CUST002,DRESS005,1,Blue,S,1200,1200
ORD003,2025-05-20,CUST003,SHIRT002,3,Navy,M,400,1200
ORD004,2025-05-21,CUST004,SKIRT007,1,Red,S,600,600
ORD004,2025-05-21,CUST004,BAG010,1,Brown,NA,800,800
ORD005,2025-05-21,CUST001,TSHIRT001,1,Black,M,250,250
ORD006,2025-05-21,CUST005,JEANS004,2,Blue,XL,950,1900
ORD007,2025-05-21,CUST006,DRESS006,1,Green,M,1500,1500
ORD008,2025-05-22,CUST007,TSHIRT001,5,White,L,250,1250
ORD008,2025-05-22,CUST007,PANT003,2,Grey,M,750,1500
ORD009,2025-05-22,CUST008,SHIRT002,1,White,S,400,400
ORD010,2025-05-22,CUST009,SKIRT007,2,Black,M,600,1200
ORD011,2025-05-22,CUST001,DRESS005,1,Red,S,1200,1200
ORD012,2025-05-23,CUST010,JEANS004,1,Black,L,950,950
ORD012,2025-05-23,CUST010,TSHIRT001,3,Black,L,250,750
ORD013,2025-05-23,CUST002,SHIRT002,2,Navy,L,400,800
ORD014,2025-05-23,CUST003,PANT003,1,Black,M,750,750
ORD015,2025-05-24,CUST004,DRESS006,1,Red,S,1500,1500
ORD016,2025-05-24,CUST005,SKIRT007,3,Blue,M,600,1800
ORD017,2025-05-24,CUST007,TSHIRT001,2,Black,S,250,500
ORD018,2025-05-24,CUST008,JEANS004,1,Blue,M,950,950
ORD019,2025-05-24,CUST009,SHIRT002,1,White,M,400,400
ORD020,2025-05-25,CUST001,PANT003,1,Black,L,750,750
ORD020,2025-05-25,CUST001,TSHIRT001,1,White,M,250,250
ORD021,2025-05-25,CUST002,DRESS005,1,Blue,M,1200,1200
ORD022,2025-05-25,CUST003,SHIRT002,2,Navy,S,400,800
ORD023,2025-05-25,CUST004,SKIRT007,1,Red,M,600,600
ORD024,2025-05-25,CUST005,JEANS004,1,Blue,S,950,950
ORD025,2025-05-25,CUST006,TSHIRT001,3,Black,L,250,750
ORD026,2025-05-26,CUST007,DRESS006,1,Green,S,1500,1500
ORD027,2025-05-26,CUST008,SKIRT007,2,Black,S,600,1200
ORD028,2025-05-26,CUST009,TSHIRT001,1,White,M,250,250
ORD029,2025-05-26,CUST010,JEANS004,1,Blue,M,950,950
ORD030,2025-05-26,CUST001,SHIRT002,1,Navy,L,400,400
ORD031,2025-05-26,CUST002,PANT003,1,Grey,S,750,750
ORD032,2025-05-27,CUST003,DRESS005,1,Red,M,1200,1200
ORD033,2025-05-27,CUST004,TSHIRT001,2,Black,S,250,500
ORD034,2025-05-27,CUST005,SHIRT002,1,White,S,400,400
ORD035,2025-05-27,CUST006,SKIRT007,2,Blue,M,600,1200
ORD036,2025-05-27,CUST007,JEANS004,1,Black,M,950,950
ORD037,2025-05-28,CUST008,TSHIRT001,1,White,L,250,250
ORD038,2025-05-28,CUST009,DRESS006,1,Green,M,1500,1500
ORD039,2025-05-28,CUST010,PANT003,2,Black,L,750,1500
ORD040,2025-05-28,CUST001,SKIRT007,1,Red,S,600,600
ORD041,2025-05-28,CUST002,TSHIRT001,3,White,S,250,750
ORD042,2025-05-29,CUST003,JEANS004,1,Blue,L,950,950
ORD043,2025-05-29,CUST004,SHIRT002,2,Navy,S,400,800
ORD044,2025-05-29,CUST005,DRESS005,1,Blue,M,1200,1200
ORD045,2025-05-29,CUST006,TSHIRT001,1,Black,M,250,250
ORD046,2025-05-30,CUST007,PANT003,1,Grey,L,750,750
ORD047,2025-05-30,CUST008,SKIRT007,2,Black,M,600,1200
ORD048,2025-05-30,CUST009,DRESS006,1,Green,S,1500,1500
ORD049,2025-05-30,CUST010,TSHIRT001,3,White,L,250,750
ORD050,2025-05-30,CUST001,JEANS004,1,Black,S,950,950
ORD051,2025-05-31,CUST002,SHIRT002,1,Navy,M,400,400
ORD052,2025-05-31,CUST003,PANT003,1,Black,M,750,750
ORD053,2025-05-31,CUST004,DRESS005,2,Red,S,1200,2400
ORD054,2025-05-31,CUST005,TSHIRT001,1,Black,M,250,250
ORD055,2025-05-31,CUST006,SKIRT007,1,Blue,L,600,600
ORD056,2025-06-01,CUST007,JEANS004,2,Blue,M,950,1900
ORD057,2025-06-01,CUST008,TSHIRT001,1,White,S,250,250
ORD058,2025-06-01,CUST009,DRESS006,1,Green,M,1500,1500
ORD059,2025-06-01,CUST010,PANT003,1,Grey,L,750,750
ORD060,2025-06-01,CUST001,SHIRT002,1,Navy,S,400,400

โครงสร้างข้อมูล:

• Order_ID: รหัสคำสั่งซื้อ (เช่น ORD001) – (คอลัมน์ A ในสูตรตัวอย่าง)
• Order_Date: วันที่สั่งซื้อ (รูปแบบ YYYY-MM-DD) – (คอลัมน์ B ในสูตรตัวอย่าง)
• Customer_ID: รหัสลูกค้า (เช่น CUST001) – (คอลัมน์ C ในสูตรตัวอย่าง)
• Product_ID: รหัสสินค้า (เช่น TSHIRT001) – (คอลัมน์ D ในสูตรตัวอย่าง)
• Quantity: จำนวนที่สั่งซื้อ – (คอลัมน์ E ในสูตรตัวอย่าง)
• Color: สีของสินค้า – (คอลัมน์ F ในสูตรตัวอย่าง)
• Size: ไซส์ของสินค้า – (คอลัมน์ G ในสูตรตัวอย่าง)
• Price_Per_Unit: ราคาต่อหน่วย – (คอลัมน์ H ในสูตรตัวอย่าง)
• Total_Price: ราคารวมของรายการสินค้านั้น (Quantity * Price_Per_Unit) – (คอลัมน์ I ในสูตรตัวอย่าง)

ไฟล์ที่ 2: customers.csv (ข้อมูลลูกค้า)

ไฟล์นี้จะเก็บข้อมูลพื้นฐานของลูกค้า และข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ลูกค้า VIP

Copy “customers.csv” Raw Data ที่นี่!

Customer_ID,Customer_Name,Total_Orders,Total_Spent,Preferred_Style,Last_Purchase_Date
CUST001,Alice,5,3450,Versatile Stylist,2025-05-31
CUST002,Bob,4,3200,Brand Loyalist,2025-05-31
CUST003,Charlie,4,2950,Tone & Color Oriented,2025-05-27
CUST004,Diana,4,3000,Identity Seeker,2025-05-31
CUST005,Eve,3,3700,Versatile Stylist,2025-06-01
CUST006,Frank,3,2750,Tone & Color Oriented,2025-06-01
CUST007,Grace,4,4750,Brand Loyalist,2025-06-01
CUST008,Harry,3,2650,Identity Seeker,2025-06-01
CUST009,Ivy,3,3300,Versatile Stylist,2025-06-01
CUST010,Jack,3,2900,Tone & Color Oriented,2025-06-01
CUST011,Kelly,1,800,Identity Seeker,2025-05-18
CUST012,Liam,1,1200,Brand Loyalist,2025-05-19
CUST013,Mia,1,950,Versatile Stylist,2025-05-17
CUST014,Noah,1,600,Tone & Color Oriented,2025-05-16
CUST015,Olivia,1,400,Identity Seeker,2025-05-15

โครงสร้างข้อมูล:

• Customer_ID: รหัสลูกค้า (เช่น CUST001) – (คอลัมน์ A ในสูตรตัวอย่าง)
• Customer_Name: ชื่อลูกค้า – (คอลัมน์ B ในสูตรตัวอย่าง)
• Total_Orders: จำนวนครั้งที่สั่งซื้อทั้งหมด (แอดจะใส่เป็นตัวเลข เพื่อให้คุณลองนำไปใช้ในสูตรได้เลยนะครับ) – (คอลัมน์ C ในสูตรตัวอย่าง)
• Total_Spent: ยอดใช้จ่ายสะสมทั้งหมด (แอดจะใส่เป็นตัวเลข เพื่อให้คุณลองนำไปใช้ในสูตรได้เลยนะครับ) – (คอลัมน์ D ในสูตรตัวอย่าง)
• Preferred_Style: สไตล์ที่ลูกค้าชื่นชอบ (อิงจาก Psychographic Segmentation) – (คอลัมน์ E ในสูตรตัวอย่าง)
• Last_Purchase_Date: วันที่สั่งซื้อล่าสุด (YYYY-MM-DD) – (คอลัมน์ F ในสูตรตัวอย่าง)

สรุปสั้นๆ แต่เข้มข้น!

ตอนนี้แหละคือช่วงเวลาแห่งการเตรียมตัวให้พร้อมสำหรับการ “ลงมือทำ” จริงๆ ด้วย google sheet query! เราจะมาดูกันว่า Transform (แปลงสภาพ), และ visualize ข้อมูลสุดป่วนพวกนี้ให้กลายเป็นขุมทรัพย์แห่งความรู้ได้ยังไง! เตรียมตัวพบกับความสนุกและสาระจัดเต็มในส่วนถัดไปได้เลย! 😊

---

ปฏิบัติการ “Transform เสก QUERY” ดึงข้อมูลให้สวยปิ๊งกัน! 🧼✨

ตัวอย่างสูตร QUERY ที่ใช้กับข้อมูลข้างต้น:

• ดึงข้อมูลยอดขายเฉพาะวันนี้ (สมมติว่าวันนี้คือ 2025-05-21):
  • ไปที่ชีทใหม่ (อาจจะตั้งชื่อว่า Daily_Summary) แล้วใส่สูตร: Excel=QUERY(Sales_Order!A:I, "SELECT A, C, D, E, G WHERE B = date '2025-05-21'") หมายเหตุ: เนื่องจาก Google Sheets อาจมีปัญหาเรื่องการแปลงวันที่อัตโนมัติ การใช้ date 'YYYY-MM-DD' จะแม่นยำกว่า TEXT(TODAY(),"yyyy-MM-DD") ครับในกรณีที่ข้อมูลต้นฉบับเป็นข้อความวันที่ แต่ถ้าข้อมูลต้นฉบับเป็น format วันที่ที่ถูกต้องในชีทแล้ว TEXT(TODAY(),"yyyy-MM-DD") ก็ใช้ได้ดีครับ ถ้าใช้ TODAY() แล้วชีทขึ้น #VALUE! ลองเปลี่ยนเป็น: =QUERY(Sales_Order!A:I, "SELECT A, C, D, E, G WHERE TO_TEXT(B) = '"&TEXT(TODAY(),"yyyy-MM-DD")&"'")
• ตามหาสินค้าขายดี 10 อันดับแรก:
  • ในชีทใหม่ ใส่สูตร: Excel=QUERY(Sales_Order!A:I, "SELECT D, SUM(E) GROUP BY D ORDER BY SUM(E) DESC LIMIT 10 LABEL SUM(E) 'Total Quantity Sold'")
• ยอดแยกตามสี แยกตามไซส์ (จากคอลัมน์ F และ G):
  • ในชีทใหม่ ใส่สูตร: Excel=QUERY(Sales_Order!A:I, "SELECT F, G, COUNT(A) GROUP BY F, G PIVOT D") หมายเหตุ: PIVOT D จะสร้างคอลัมน์ใหม่สำหรับแต่ละ Product_ID และนับจำนวน Order_ID ที่เกี่ยวข้องกับสีและไซส์นั้นๆ
• ค้นหาลูกค้า VIP (มียอดใช้จ่ายสะสมเกิน 3,000 หรือสั่งซื้อเกิน 3 ครั้ง):
  • ในชีทใหม่ ใส่สูตร: Excel=QUERY(Customers!A:F, "SELECT A, B, C, D, E WHERE D >= 3000 OR C >= 3") แอดปรับเกณฑ์ให้เข้ากับข้อมูลใน CSV เพื่อให้เห็นผลลัพธ์นะครับ!

และนี่คือหน้าตาของข้อมูลหลัง transform แล้ว, สวยงาม เข้าใจง่ายขึ้น เพื่อนๆ ลองนำไฟล์ CSV ไปอัปโหลดและทดลองใช้สูตร QUERY ได้เลยนะครับ! การได้ลงมือทำจริงจะทำให้เข้าใจพลังของมันได้ดีที่สุดครับ!

จากนี้เราจะลองรวบตึง visualize ออกมาเป็นภาพ รวมเป็น dash board ง่ายๆ ทำให้เพื่อนๆ มอนิเตอร์เองก็ดี หรือเปิดให้คนอื่นดูก็ง่าย ได้ใจบอสสุดๆ

---

เปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพ: สรุปยอดขายร้านเสื้อผ้าออนไลน์ด้วย Visualization!

ทุกคนครับ! สูตร QUERY ที่เราใช้ไปเมื่อกี้มันเจ๋งมาก! แต่มันจะเจ๋งยิ่งขึ้นไปอีกถ้าเราแปลงร่างข้อมูลดิบเหล่านั้นให้กลายเป็น “กราฟสวยๆ” ที่ดูปุ๊บก็เข้าใจปั๊บ! เหมือนได้เห็นภาพรวมของร้านเสื้อผ้าออนไลน์ของคุณในมุมที่ชัดเจนกว่าเดิม! มาดูกันว่าแต่ละ Query เหมาะกับกราฟแบบไหนบ้าง!

1. ดึงข้อมูลยอดขายเฉพาะวันนี้ (สมมติว่าวันนี้คือ 2025-05-21)

• ข้อมูลที่ได้: รายการคำสั่งซื้อ (Order ID) ที่มาแบบติดจรวด, รหัสลูกค้า (ขาประจำหรือขาจรก็มา!), รหัสสินค้า (ตัวไหนฮิต?), จำนวน (กี่ชิ้นเนี่ยะ?), ไซส์ (เล็ก กลาง ใหญ่ จัดไป!) ของวันนี้ (ก็คือ 26 พฤษภาคม 2025 นั่นแหละ!)
• กราฟที่แนะนำ: ตาราง (Table Chart) นี่แหละจอมขมังเวทย์แห่งการดูรายละเอียด! หรือถ้าอยากเห็นว่า “ใครขายดีสุดวันนี้?” หรือ “สินค้าตัวไหนคือดาวเด่นประจำวัน?” ก็ใช้ แผนภูมิแท่ง (Bar Chart) โชว์พลังกันไปเลย! คือถ้าจะดูว่าวันนี้มีอะไรเคลื่อนไหวบ้าง ตารางก็ตอบโจทย์ แต่ถ้าอยากเห็นหน้าตาของ “ผู้ชนะ” ในสนามรบยอดขายวันนี้ แผนภูมิแท่งก็พร้อมเชิดชูนะ!

---

2. ตามหาสินค้าขายดี 10 อันดับแรก

• ข้อมูลที่ได้: รหัสสินค้าที่ฮอตปรอทแตก และยอดรวมจำนวนที่ขายได้ของแต่ละสินค้า (Top 10 ที่ลูกค้าแย่งกันซื้อ!)
• กราฟที่แนะนำ: แผนภูมิแท่ง (Bar Chart) หรือ แผนภูมิวงกลม (Pie Chart) คือคู่หูที่ลงตัวที่สุดในการเปรียบเทียบว่าสินค้าตัวไหนคือ “ดาวเด่น” ที่ส่องประกายวิบวับในร้าน! เห็นชัดๆ เลยว่าของอะไรที่ต้องมีสต็อกแน่นยิ่งกว่าตู้เซฟ และต้องรีบโปรโมทจนไฟลุก!

---

3. ยอดแยกตามสี แยกตามไซส์

• ข้อมูลที่ได้: ตารางสรุปยอดขายแยกตามสี (เช่น แดง, เขียว, ฟ้า), ไซส์ (S, M, L, XL… อยากได้ไซส์ไหนก็บอกมา!) และยอดขายสำหรับ Product ID ต่างๆ (ผลจากการแปลงร่างด้วย PIVOT D)
• กราฟที่แนะนำ: แผนภูมิแท่งแบบเรียงซ้อน (Stacked Column Chart) หรือจะใช้ ตาราง Pivot Table (ใน Google Sheets) ก็ได้! ถ้าข้อมูลมันซับซ้อนราวกับเรื่องสืบสวนสอบสวนที่มีหลายมิติ (สี, ไซส์, รหัสสินค้า) การใช้ Pivot Table ใน Google Sheets จะช่วยจัดการข้อมูลแบบนี้ได้ดีที่สุดเลย! แต่ถ้าอยากเห็นภาพรวมแบบปังๆ กราฟ Stacked Column Chart ก็จัดให้ได้นะ! ช่วยตอบคำถามเด็ดๆ อย่าง “เสื้อสีดำ ไซส์ M ขายดีกว่าสีขาว ไซส์ L จริงไหม?” หรือ “ลูกค้าชอบเสื้อยืดสีดำ ไซส์ M เป็นพิเศษหรือเปล่า?” เพื่อช่วยในการวางแผนสต็อกและการผลิตให้แม่นยำยิ่งกว่าจับวาง!

---

4. ค้นหาลูกค้า VIP

• ข้อมูลที่ได้: รหัสลูกค้า (ที่ต้องจำให้ขึ้นใจ), ชื่อ (คนที่คุณต้องดูแลเป็นพิเศษ!), จำนวนออเดอร์ (ซื้อบ่อยจนเป็นเพื่อนสนิท!), ยอดใช้จ่าย (เปย์หนักเบอร์สิบ!), และสไตล์ที่ชอบ (จะได้จัดโปรฯ ให้ถูกใจ!) สำหรับลูกค้า VIP ของเรา
• กราฟที่แนะนำ: แผนภูมิแท่ง (Bar Chart) หรือ ตาราง (Table Chart) (สำหรับการสรุปจำนวนลูกค้า VIP ตามสไตล์) หากคุณอยากรู้ว่า “ลูกค้า VIP ส่วนใหญ่เป็นคนสไตล์ไหนกันนะ?” (อิงจากคอลัมน์ Preferred_Style) กราฟเหล่านี้จะช่วยให้เห็นภาพได้ชัดเจนเลย! ใครคือสายเปย์ตัวจริง? ใครคือสายแฟชั่น? เจอแล้วต้องรีบดูแลเอาใจใส่เป็นพิเศษนะ!

---

สรุปจากแอด

บอกเลยว่าการใช้ Visualization คู่กับ QUERY ใน Google Sheets เนี่ยแหละครับคือ พลังที่แท้จริง! มันเปลี่ยนข้อมูลตัวเลขน่าเบื่อๆ ให้กลายเป็น “เรื่องราว” ที่คุณสามารถเห็นภาพรวมของธุรกิจเสื้อผ้าออนไลน์ได้ชัดเจนขึ้น ตัดสินใจได้เร็วขึ้น และบริหารร้านได้ง่ายขึ้นเยอะเลยครับ! เหมือนมีเลขาฯ ส่วนตัวที่วาดรูปเก่งโคตรๆ! ลองเล่นดูนะครับ แล้วคุณจะติดใจ! 😊

การแปลงข้อมูลดิบให้เป็นภาพที่เข้าใจง่ายๆ อย่างการจองห้องพัก ทำให้เราเห็นชัดๆ ว่าผู้เข้าพักแต่ละกลุ่มนิยมจองห้องแบบไหนบ้าง คือมันไม่ได้ช่วยแค่เรื่องเสื้อผ้านะครับ แต่ช่วยให้เห็น “พฤติกรรม” ของลูกค้าได้แบบตาเห็น!

สุดท้ายนี้! โพสต์นี้แอดอยากให้มุมมองทางด้านการประยุกต์ใช้ Coding โดยยกตัวอย่างจาก Raw Data ไปสู่ Visualization ซึ่งในทางปฏิบัติจริง Raw Data จะมีมากมายมหาศาลจนบางทีก็อยากจะกรี๊ด! และอาจติดปัญหาที่แก้ไม่ได้ง่ายๆ แบบตัวอย่างนี้

แต่เชื่อเถอะครับ! ถ้าทุกคนติดตามอ่านโพสต์ถัดๆ ไป อาจช่วยประกอบร่างทำให้เห็นภาพมากยิ่งขึ้นแน่นอนครับ เพราะเราจะงัดไม้เด็ดมาโชว์อีกเพียบ!

เตรียมตัวให้พร้อมสำหรับบทความต่อไป! เราจะมาเจาะลึกเรื่องอะไรกันอีก ต้องติดตามนะ!