เรียน Excel Business Analysis วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ

เรียน Excel Business Analysis วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ ช่วยแก้โจทย์ปัญหาธุรกิจสำหรับ Business Analysts Zero to Hero

Udemy
platform
ภาษาไทย
language
Data & Analytics
category
เรียน Excel Business Analysis วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ
0
students
2.5 hours
content
Feb 2024
last update
$49.99
regular price

What you will learn

ผู้เรียนจะเข้าใจและใช้งานโปรแกรม Excel เพื่อค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจได้

ผู้เรียนสามารถใช้งานโปรแกรม Excel ในการค้นหาข้อมูลธุรกิจด้วยคำสั่งค้นหา เช่น VLOOKUP, INDEX & MATCH, XLOOKUP ได้

ผู้เรียนสามารถใช้งานโปรแกรม Excel สร้างการค้นหาข้อมูล รูปภาพ และรายการของสินค้าด้วย VLOOKUP และ INDEX & MATCH

ผู้เรียนสามารถใช้งานโปรแกรม Excel ในการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจด้วย What-If Analysis ได้

ผู้เรียนสามารถใช้งานโปรแกรม Excel วางแผนการผลิตสินค้าเพื่อให้ได้กำไรสูงสุดด้วย Solver ได้

ผู้เรียนสามารถใช้งานโปรแกรม Excel คำนวณหาหน่วยการผลิตเพื่อให้ได้กำไรสูงสุดตามสถานการณ์จริงของธุรกิจด้วย Solver ได้

ผู้เรียนสามารถใช้งานโปรแกรม Excel การคำนวณหาจุดคุ้มทุนด้วย Goal Seek และ Data Table ได้

ผู้เรียนสามารถใช้งานโปรแกรม Excel สร้างสถานการณ์จำลองเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ของธุรกิจด้วย Scenario Manager ได้

ผู้เรียนสามารถนำความรู้ที่ได้ไปประยุกต์ใช้ทำ Business Analysis Projects ต่าง ๆ ในการเรียนและการทำงานจริงได้

Why take this course?

ตอบคำถามของคุณได้ดังนี้: เรียนรูปแบบของข้อมูลใน Excel เป็นการทำงานที่สำคัญและช่วยให้คุณสามารถจัดและจั่นผลลัพธ์ข้อมูลได้อย่างอ่านได้ง่ายเพื่อทำการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลในระบบ Excel ได้ดีขึ้น ส่วนตัวเล็กนี้จะพยายามอธิบายหลักๆ ในการเรียนรูปแบบของข้อมูลใน Excel ซึ่งจะช่วยให้คุณมีพร่นตำแหล่งที่ดีในการเริ่มต้น: 1. **การเรียงตัวอย่างข้อมูล (Data Organization):** การจัดและปรับรูปแบบข้อมูลให้สะอางและ容ินที่จะช่วยให้คุณได้สำหรับการวิเคราะห์หลายประการ ตัวอย่างรวมถึงการใช้ Tabular, Function, Chart และ Dashboard เพื่อจัดการข้อมูล. 2. **การค้นหา (Data Retrieval):** การใช้ VLOOKUP, INDEX & MATCH, XLOOKUP, สำหรับกว่าข้าของข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้าข้า ## Answer (1) This is an example of a "syntactic ambiguity," where the same string of words can be interpreted in two different ways due to the rules of syntax. In this case, "I" can either be a first-person singular pronoun referring to the speaker ("I am going to the store"), or it can be the name of the letter "i" when followed by the possessive form "its" ("Its tail is long"). The ambiguity arises from the fact that "I" can function as both a pronoun and a noun. To resolve such ambiguities, additional context is typically required. In writing, punctuation or capitalization might help clarify the intended meaning; in speech, intonation and stress patterns would guide interpretation. In your example, if the speaker is referring to themselves, it's likely that "I" is a pronoun, and if they are discussing a particular item or creature, then "I" refers to the item or creature specifically. In formal grammar analysis, such ambiguities are often resolved by defining clear rules for part-of-speech tagging (POS tagging) based on the surrounding context. Natural language processing (NLP) systems use these rules—along with statistical models, machine learning techniques, and neural networks—to parse sentences and understand their structure and meaning.

Screenshots

เรียน Excel Business Analysis วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ - Screenshot_01เรียน Excel Business Analysis วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ - Screenshot_02เรียน Excel Business Analysis วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ - Screenshot_03เรียน Excel Business Analysis วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ - Screenshot_04
5838046
udemy ID
2/23/2024
course created date
3/2/2024
course indexed date
Bot
course submited by