Course Description

เรียนรู้การใช้งาน Power BI ด้วย Data Analysis Expression (DAX) ซึ่งเป็น Formula Language ที่ทรงพลัง สามารถนำไปใช้สร้างรายงานที่ต้องการคำนวณซับซ้อนได้ง่ายดาย เช่น Budget Allocation, Customer Return Rate, Basket Analysis, etc.

Level

Intermediate, Advance

หลักสูตรนี้เหมาะกับใคร

เหมาะสำหรับ User, Business Analyst, Programmer ที่เคยใช้ Power BI มาแล้ว แต่ต้องการศึกษาคำสั่ง DAX ให้มากขึ้น

ลงทะเบียนอบรม

หลักสูตร:	MSBI-39: Advanced Power BI using DAX (Workshop)
ราคา:	ท่านละ 8,900 บาท (ไม่รวม VAT)
ราคานี้ได้รวม ค่าเครื่อง PC สำหรับอบรม + เอกสารอบรม + อาหารว่าง + อาหารกลางวัน (ไม่ต้องนำ Notebook มาเอง)
วันอบรม:	จ.-อ. ที่ 11-12 พฤศจิกายน 2567 (2 วัน)
จำนวนวัน:	2 วัน
เวลาอบรม:	09:00 - 16:00 น.
สถานะ:	ปิดรับสมัครสำหรับรุ่นนี้
ผู้ที่สนใจอบรม สามารถลงทะเบียนเพื่อจองที่นั่งล่วงหน้าได้ โดยรอบต่อไปที่เปิดอบรมคือ กุมภาพันธ์ 2568
	ต้องการดูรอบการอบรมทั้งหมด
สถานที่อบรม:	Reno Hotel Bangkok (ตรงข้ามห้าง MBK) มีที่จอดรถ, ติดรถไฟฟ้า, ใกล้ทางด่วน (มีมาตรการป้องกันไวรัส)
วิทยากร:	อ.ยงยุทธ เดชปัญญาวิมล (Microsoft Certified Trainer - MCT) ประสบการณ์สอน และทำงานจริง 28 ปี ต้องการให้อาจารย์ไปสอนที่ Office ของท่าน (Click)
LINE ID:	0882274252
Email:	analyst.development@gmail.com
โทรศัพท์:	088-227-4250, 093-069-0008

ลงทะเบียนอบรม

กลับขึ้นข้างบน

Course Outline

Module 1: DAX Overivew

แนะนำว่าทำไม DAX ถึงจำเป็นต้องใช้ในงาน BI Report รวมถึง Function ที่ใช้งานบ่อย

Lesson:

• เรียนรู้สูตรของ DAX ที่ใช้งานที่พบเจอบ่อยๆ เช่น SUM, SUMX, COUNT, COUNTX, DISTINCTCOUNT และ COUNTROWS
• CALCULATE, FILTER, ALL และ ALLSELECTED
• SUMMARIZE, RELATED และ RELATEDTABLE
• ISFILTERED และ CROSSFILTER
• HASONRVALUE และ SELECTEDVALUE

Module 2: Time Intelligence

เรียนรู้รายงานที่ต้องพบเจอบ่อยในชีวิตประจำวัน เช่น YTD, Month over Month, Percent of Year, etc.

Lesson:

• ทำความรู้จัก Time Intelligence Function
• รู้จักการทำ Aggregating and Comparing over Time
• รู้จักการหา Year-to-Date, Quarter-to-Date และ Month-to-Date ด้วย Time Intelligence Function แบบต่าง ๆ
• การหาค่า Aggregate ในกรณีที่เป็นปีงบประมาณหรือ Fiscal Year
• การหาค่าจาก Previous Period ต่าง ๆ เช่น ต้องการหาค่ายอดขายของเดือนที่แล้ว

Module 3: Cumulative Total

วิธีการคำนวณผลรวมสะสม (Running Total) โดยนำไปประยุกต์กับรายงานต่างๆ เช่น Stock, Balance Sheet, etc.

Lesson:

• ศึกษาการหาค่าสะสม Running total
• Case Study: Inventory Stock
• Case Study: Balance Sheet
• Case Study: Cumulative Balance
• ใช้ DAX Function ต่าง ๆ ไปประยุกต์ใช้งานกับเรื่องสินค้าคงคลังหรือ Inventory เพื่อทำการประเมินมูลค่าสินค้าคงคลัง (Inventory Valuation)

Module 4: Parameter Table

รู้จักการใช้งานในลักษณะ Parameter Table เพื่อไปประยุกต์ให้ผู้ใช้รายงานทำงานได้สะดวกหรือคล่องตัวมากขึ้น

Lesson:

• ศึกษาการใช้งาน Parameter
• Case Study: Algorithm Parameter and Simulation
• Case Study: Algorithm Selection
• Case Study: Ranking
• ประยุกต์การใช้งานด้วย Parameter Table มากกว่า 1 ตารางในการทำ What-If Analysis เช่นถ้าหากมีการสั่งซื้อสินค้าในปริมาณ X ชิ้นแล้วจะให้ส่วนลดเป็นเท่าไหร่
• ประยุกต์ในเรื่อง What-If Analysis ด้วยการใช้เมนู Parameter What-If ใน Power BI Desktop

Module 5: Segmentation

การจัดกลุ่มข้อมูลหรือ Segmentation หรือ Classification เป็นการจัดกลุ่มของข้อมูลออกเป็นกลุ่มย่อยตามความต้องการเช่น จัดกลุ่มสินค้าตามราคาขาย, จัดกลุ่มลูกค้าตามมูลค่ายอดซื้อสินค้า หรือการจัดกลุ่มข้อมูลแบบ ABC Analysis เป็นต้น

Lesson:

• รู้จักการจัดกลุ่มหรือ Segmentation แบบง่าย ๆ
• Static Segmentation
• Dynamic Segmentation
• Classify Items by Attribute Value
• Group Transactions by Value
• Classify Items by Measure
• ประยุกต์การจัดกลุ่มลูกค้าออกตามมูลค่ายอดซื้อสินค้าแบบไดนามิก (Dynamic Group Customers by Sales Amount)

Module 6: Budget Allocation

การจัดสรรงบประมาณหรือ Budget/Target Allocation

Lesson:

• ทำความรู้จัก Budget/Target Assumption
• Case Study: Fixed Allocation of Budget over Time
• Case Study: Budget Allocation Based on Historical Data
• ใช้ DAX Function มาประยุกต์ในการจัดสรรงบประมาณหรือเป้าหมาย (Budget/Target Allocation) โดยอ้างอิงตามข้อมูลในอดีตที่มีอยู่มาเป็นตัวแปรในการจัดสรรงบประมาณหรือเป้าหมาย

Module 7: New and Returning Customers

การวิเคราะห์กลุ่มลูกค้า New and Returning Customer

Lesson:

• การวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าใหม่และลูกค้าเก่า เพื่อหาอัตราส่วน Income ของบริษัท
• Case Study: Customer Retention
• Case Study: Customer Attrition
• Case Study: Churning
• Case Study: Customer Loyalty
• ทำให้เราทราบสถานะของบริษัทว่าตอนนี้บริษัทอยู่ได้เพราะลูกค้าเก่ากลับมาซื้อซ้ำหรือว่าพนักงานขายหาแต่ลูกค้าเจ้าใหม่ๆ
• เพื่อวิเคราะห์จุดแข็ง/จุดอ่อนของบริษัท และแก้ไขปัญหาต่างๆ ต่อไป

Module 8: Basket Analysis

การวิเคราะห์ตะกร้าจ่ายตลาด Basket Analysis (Association Rules)

Lesson:

• การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของสินค้าในใบเสร็จว่ามีความสัมพันธ์อย่างไร
• Case Study: Cross-Selling
• Case Study: Upselling
• Case Study: Sales Promotion
• สามารถนำไปจัด promotion ขายสินค้า เพื่อเพิ่มยอดขายได้

ลงทะเบียนอบรม

กลับขึ้นข้างบน

กลับขึ้นข้างบน