Basic Power BI ตอนที่ 1: เริ่มต้นนำเข้าข้อมูลและสร้างกราฟแรกให้ได้ภายในไม่กี่นาที
สรุปจากคลิปของช่อง Lin Davoy ซีรีส์ Basic Power BI ตอนที่ 1 ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของซีรีส์สอน Power BI ตั้งแต่ศูนย์ สำหรับใครที่ไม่เคยเปิดโปรแกรมนี้มาก่อน Lin พาไปทำความรู้จักสองเรื่องที่เป็นด่านแรกของการทำ Dashboard ทุกครั้ง นั่นคือการนำข้อมูลเข้ามาในโปรแกรมด้วย Get Data และการลากฟิลด์มาสร้างกราฟง่ายๆ ตัวแรกให้เห็นผลลัพธ์เร็วที่สุด เพื่อสร้างความมั่นใจก่อนไปเจอเรื่องยากขึ้นในตอนถัดๆ ไป
นำเข้าข้อมูลด้วย Get Data เริ่มจากไฟล์ที่มีอยู่แล้ว
ในมุมคนทำงานจริง หลายคนกลัวว่าต้องมีข้อมูลที่สมบูรณ์แบบก่อนถึงจะเริ่มใช้ Power BI ได้ แต่ Lin ย้ำว่าไม่จำเป็นเลย แค่มีไฟล์ Excel หรือ CSV ที่ใช้งานอยู่แล้วก็เริ่มได้ทันทีผ่านเมนู Get Data ส่วนเรื่องความสะอาดของข้อมูลค่อยไปจัดการทีหลังในขั้นตอน Power Query สิ่งสำคัญของตอนแรกนี้คือการทำความคุ้นเคยกับหน้าตาโปรแกรมและขั้นตอนพื้นฐานก่อน
รู้จักหน้าจอหลักของ Power BI ก่อนเริ่มลากกราฟ
ก่อนจะเริ่มสร้างกราฟ Lin พาทำความรู้จักสามส่วนหลักบนหน้าจอ ได้แก่ ส่วน Fields ทางขวาที่แสดงรายชื่อคอลัมน์ทั้งหมดจากตารางที่ Import เข้ามา ส่วน Visualizations ที่เป็นไอคอนให้เลือกชนิดกราฟ และพื้นที่ Canvas ตรงกลางที่กราฟจะไปโผล่ เมื่อเข้าใจสามส่วนนี้แล้ว การสร้างกราฟก็เหลือแค่การลากคอลัมน์จาก Fields ไปวางบน Canvas เท่านั้น
เลือกชนิดกราฟให้เหมาะกับคำถามที่อยากตอบ
จุดที่ Lin เน้นเป็นพิเศษคือการเลือกชนิดกราฟไม่ใช่เรื่องของความสวยงามอย่างเดียว แต่ต้องเลือกให้ตรงกับคำถามที่อยากตอบก่อน เช่น ถ้าอยากเปรียบเทียบยอดขายระหว่างสาขา ควรใช้ Bar Chart ถ้าอยากดูแนวโน้มยอดขายตามเวลาควรใช้ Line Chart และถ้าอยากดูสัดส่วนของแต่ละส่วนเทียบกับทั้งหมดก็ควรใช้ Pie หรือ Donut Chart แต่เฉพาะตอนที่มีหมวดหมู่ไม่เยอะเท่านั้น
| ชนิดกราฟ | ใช้ตอบคำถามแบบไหน | ตัวอย่างการใช้งาน |
|---|---|---|
| Bar / Column Chart | เปรียบเทียบค่าระหว่างหมวดหมู่ | ยอดขายแยกตามสาขา หรือแยกตามสินค้า |
| Line Chart | ดูแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงตามเวลา | ยอดขายรายเดือนตลอดทั้งปี |
| Pie / Donut Chart | ดูสัดส่วนของส่วนย่อยเทียบกับทั้งหมด | สัดส่วนยอดขายแยกตามช่องทาง เมื่อมีไม่กี่หมวดหมู่ |
ลากฟิลด์สร้างกราฟแรกใน 3 ขั้นตอน
Lin สรุปขั้นตอนสร้างกราฟแรกให้ง่ายที่สุดไว้สามขั้นตอนคือ เลือกชนิดกราฟจาก Visualizations ก่อน จากนั้นลากคอลัมน์ที่เป็นหมวดหมู่ เช่น ชื่อสินค้าหรือชื่อสาขา ไปใส่ในช่อง Axis และสุดท้ายลากคอลัมน์ตัวเลข เช่น ยอดขาย ไปใส่ในช่อง Values เพียงเท่านี้กราฟแรกก็จะปรากฏขึ้นมาให้เห็นทันที ซึ่งเป็นจุดที่ทำให้มือใหม่หลายคนรู้สึกว่า Power BI ไม่ได้ยากอย่างที่คิด
คุ้มไหมที่จะเริ่มจากอะไรง่ายๆ ก่อน
คำตอบจาก Lin คือคุ้มมาก เพราะการเห็นผลลัพธ์เร็วตั้งแต่คลิปแรกจะช่วยสร้างความมั่นใจและแรงจูงใจให้เรียนรู้ขั้นตอนที่ซับซ้อนขึ้นในตอนถัดไป ไม่ว่าจะเป็นการ Clean ข้อมูลด้วย Power Query หรือการสร้าง Relationship ระหว่างตาราง เพราะเมื่อรู้แล้วว่าปลายทางหน้าตาเป็นแบบไหน การเรียนขั้นตอนระหว่างทางก็จะมีเป้าหมายที่ชัดเจนขึ้นมาก
Basic Power BI Part 1: Importing Data And Building Your First Chart In Minutes
This is summarized from the Lin Davoy channel, Basic Power BI Part 1, the starting point of a series that teaches Power BI from zero. For anyone who has never opened the program before, Lin covers the two things every dashboard project starts with: importing data into Power BI with Get Data, and dragging fields to build a first, simple chart quickly, so you get a visible result fast enough to build confidence before moving on to harder topics.
Import data with Get Data, starting from a file you already have
In practice, many people assume their data needs to be perfect before they can start using Power BI, but Lin makes clear that is not the case. Any Excel or CSV file already in use can be brought in right away through the Get Data menu, and cleaning it up can wait until the Power Query stage. The point of this first part is simply getting comfortable with the interface and the basic workflow.
Get to know the main screen before dragging your first chart
Before building a chart, Lin walks through the three main areas of the screen: the Fields pane on the right, which lists every column from the imported table, the Visualizations pane, which is where chart types are selected, and the canvas in the middle, where the chart actually appears. Once these three areas make sense, building a chart is just a matter of dragging a column from Fields onto the canvas.
Pick a chart type that matches the question you want answered
A point Lin stresses is that choosing a chart type is not just about looks, it needs to match the question being asked. To compare sales across branches, use a bar chart. To see a trend over time, use a line chart. To see how each part contributes to the whole, use a pie or donut chart, but only when there are a small number of categories.
| Chart Type | Best For Answering | Example Use |
|---|---|---|
| Bar / Column Chart | Comparing values across categories | Sales broken down by branch or by product |
| Line Chart | Tracking a trend over time | Monthly sales across a full year |
| Pie / Donut Chart | Showing how parts make up a whole | Sales share by channel, when there are only a few categories |
Build your first chart by dragging fields in three steps
Lin breaks the first chart down into three simple steps: pick a chart type from Visualizations, drag a category column, such as product name or branch name, into the Axis field, and finally drag a numeric column, such as sales, into the Values field. That is enough for the first chart to appear immediately, which is often the moment beginners realize Power BI is not as intimidating as they expected.
Is it worth starting with something this simple
Lin answer is a clear yes. Seeing a result quickly from the very first video builds confidence and motivation to tackle the more complex steps that follow, such as cleaning data with Power Query or building relationships between tables. Once you know what the destination looks like, learning the steps in between has a much clearer purpose.
ติดตามข่าวสาร Data & AI ได้ที่:
Facebook: https://www.facebook.com/davoytech
YouTube: https://www.youtube.com/@linlinmhee
📌 อย่าลืมกด Like, Share และ Subscribe เป็นกำลังใจให้ด้วยนะคะ!
💬 เพื่อนๆ เคยลองสร้างกราฟแรกใน Power BI ด้วยตัวเองไหมคะ มาคอมเมนต์เล่าให้ฟังหน่อยว่าติดปัญหาตรงไหนตอนเริ่มต้น
#Davoy #DavoyTech #Linlinmhee #เรียนAI #คอร์สAI #DataAndAI #PowerBI #BasicPowerBI #GetData #DataVisualization
