อย่าตำน้ำพริกละลายแม่น้ำ ส่งทุกคนไปเรียน Power Query

ก่อนโน้นผมเคยพยายามสอนให้ใช้ Query นำข้อมูลนามสกุลอื่นมาใช้ใน Excel แต่วิธีการใช้งานซับซ้อนมากเพราะต้องไปใช้แอป Microsoft Query
.
ต่อมามีการสร้าง Query Wizard ขึ้นมาให้ใช้งานได้ง่ายขึ้น ผมจึงนำเรื่องนี้มาสอน โดยแนะนำว่าระบบการใช้งานที่ถูกต้องควรให้ฝ่ายไอทีจัดการ Export แฟ้มที่เราต้องการมาให้ แต่ถ้าเขาไม่ยอมทำให้เพราะงานเยอะ ไม่มีเวลาทำให้เรา เราก็ทำเอง โดยไปดึงข้อมูลจากแฟ้มที่ฝ่ายไอทีจัดเตรียมมาให้อีกนั่นแหละ
.
แต่สุดท้ายผมก็ตัดสินใจไม่สอนเพราะโอกาสใช้ Query มีน้อยมาก ควรใช้เวลาเรียน Excel กับเรื่องอื่นที่สำคัญและต้องเรียกใช้งานบ่อยๆดีกว่า
.
ตอนนี้มี Power Query ที่ทำงานได้แบบสุดๆ อยากจะดึงข้อมูลจากแหล่งภายนอกก็ทำได้โดยเข้าไปในระบบ server ขนาดนั้นได้ด้วย แล้วก็มีการโฆษณาสนับสนุนให้สนใจใช้กันทั้งผู้เรียนและผู้สอน โดยอ้างเหตุผลว่าจะได้ลดภาระไม่ต้องพึ่งฝ่ายไอที
.
ผมขอแนะนำว่า ผู้ใช้ Excel ควรเรียนรู้ Power Query แค่เพียงการหาทางนำข้อมูลแฟ้ม Excel ต่างชีทหรือต่างแฟ้มมาใช้จะเหมาะที่สุด เน้นการเรียนแค่ตรงนี้ ส่วนถ้าต้องการใช้ให้ลึกกว่านี้ควรเลือกส่งเฉพาะพนักงานที่มีหน้าที่ต้องใช้เป็นประจำไปเรียน
.
อย่าส่งกลุ่มใหญ่ไปเรียนเลยครับ เสียดายทั้งเงิน และเวลาที่เสียไป

 

====================================

Copilot แนะนำตามนี้ครับ
.
# การแบ่งกลุ่มผู้ใช้ Excel สำหรับการเรียน Power Query
.
การออกแบบหลักสูตร Power Query ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้ Excel แต่ละกลุ่ม จำเป็นต้องพิจารณาความแตกต่างทั้งด้านทักษะ ประสบการณ์ และจุดมุ่งหมายของการใช้งาน
.
---
.
## 1. ตามระดับทักษะ Excel
.
- ผู้เริ่มต้น
เหมาะกับผู้รู้ฟังก์ชันพื้นฐาน เช่น SUM, VLOOKUP แต่ยังไม่เคยใช้ Query Editor
.
- ผู้ใช้งานระดับกลาง
คุ้นเคยกับ PivotTable และสูตรซ้อนหลายชั้น ต้องการลดงานซ้ำซ้อน
.
- Power Users
ใช้งานสูตรขั้นสูง (ARRAY, LAMBDA) สนใจสร้างโซลูชันอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
.
---
.
## 2. ตามวัตถุประสงค์การใช้งาน
.
- การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning)
เน้น Remove Duplicates, Trim, Split Column
.
- การรวมและเชื่อมโยงข้อมูล (Data Consolidation)
ใช้ Append, Merge, Join ระหว่างตารางหลายแหล่ง
.
- การสร้างรายงานอัตโนมัติ (Automated Reporting)
เรียนรู้การตั้ง Parameter, Refresh Schedule
.
- การวิเคราะห์เชิงลึก (Advanced Analytics)
ผสานกับ R หรือ Python, สร้าง Custom Function
.
---
.
## 3. ตามประเภทแหล่งข้อมูล
.
- ไฟล์เดียวใน Workbook
เหมาะกับการฝึกพื้นฐาน เช่น Import Table, เปลี่ยน Data Type
.
- โฟลเดอร์และไฟล์หลายชุด
ฝึก Scenarios การ Append โฟลเดอร์, สร้าง Query บน Folder Path
.
- ฐานข้อมูลภายนอก (SQL, Access)
สอนการเชื่อมต่อ Database, สร้าง Native Query, Performance Tuning
.
- ข้อมูลออนไลน์ (Web, REST API)
ขั้นตอน Authentication, Pagination, JSON parsing
.
---
.
## 4. ตามบทบาทหน้าที่งาน
.
- ฝ่ายบัญชี/การเงิน
เน้นการดึงงบการเงิน, สรุปต้นทุน, Forecast
.
- ฝ่ายการตลาด/ขาย
รวมข้อมูล CRM, วิเคราะห์ Campaign Performance
.
- ฝ่ายปฏิบัติการ (Operations)
จัดการ Stock, Supply Chain Dashboard
.
- นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst)
สร้าง Data Model, เชื่อม Power BI, เขียน M Code ขั้นสูง
.
---
.
## 5. ตามความถี่การใช้งาน
.
- ผู้ใช้งานเป็นครั้งคราว
คอร์สสั้น 1–2 ชั่วโมง เกี่ยวกับ Basic Transform
.
- ผู้ใช้งานประจำ
คอร์ส 1–2 วัน พร้อม Workshop แบบ Hands-On
.
- Developer/Automator
Bootcamp 3–5 วัน เจาะลึก M Language, Parameter, Function
.
---
.
## สรุปกลุ่มและจุดโฟกัส
.
ผู้เริ่มต้น | สูตรพื้นฐาน, PivotTable | Import, Clean, Basic Transform |
ผู้ใช้งานระดับกลาง | สูตรซ้อน, Table Design | Merge, Append, Parameter |
Power Users | Dynamic Array, LAMBDA | Custom Function, Advanced M Code |
ฝ่ายงานเฉพาะ (Finance/OPS) | Domain Knowledge | Connect DB, Performance Tuning |
นักวิเคราะห์ข้อมูล | Data Modeling, BI Integration | Data Model, Power BI Linkage |
.
---
.
## ขั้นตอนถัดไป
.
1. จัด Pre-assessment Quiz เพื่อวัดระดับความรู้ของผู้เรียน
2. จัดกลุ่มตามผลประเมินและบทบาทงาน
3. ปรับหลักสูตรให้เน้น Workshop และตัวอย่างจริงของแต่ละกลุ่ม
4. ติดตาม Feedback เพื่อปรับปรุงเนื้อหาและรูปแบบการสอน
.
---