DataLover ข้อมูลการติดต่อ, แผนที่และเส้นทาง,แบบฟอร์มการติดต่อ,เวลาเปิดและปิด, การบริการ,การให้คะแนนความพอใจในการบริการ,รูปภาพทั้งหมด,วิดีโอทั้งหมดและข่าวสารจาก DataLover, เว็บไซต์คอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ต, 90/919 ต. ท่าอิฐ อ. ปากเกร็ด, Nonthaburi.

สอนและสร้างระบบ Data & AI Automation สำหรับคนทำงานและ SME
เปลี่ยน Excel และงานรายงานที่ทำซ้ำ ให้เป็นระบบตรวจข้อมูล วิเคราะห์ และรายงานอัตโนมัติ
ดาวน์โหลดเครื่องมือฟรีและดูคอร์สเริ่มต้นด้านล่าง

ยังทำรายงาน Excel แบบเดิมทุกเดือนอยู่ไหม?เปิดหลายไฟล์  Copy / Paste ซ้ำ ๆ  เช็กคอลัมน์เอง  ข้อมูลซ้ำ ข้อมูลหาย  ทำกราฟเอ...
31/08/2026

ยังทำรายงาน Excel แบบเดิมทุกเดือนอยู่ไหม?

เปิดหลายไฟล์
Copy / Paste ซ้ำ ๆ
เช็กคอลัมน์เอง
ข้อมูลซ้ำ ข้อมูลหาย
ทำกราฟเอง
สรุปรายงานเอง
แล้วสุดท้ายก็ต้องรีบส่งหัวหน้าให้ทัน

ถ้างานแบบนี้เกิดขึ้นทุกเดือน
แปลว่าปัญหาอาจไม่ใช่ Excel ยาก

แต่เป็นเพราะเรายังไม่มี “วิธีจัดการงานข้อมูลให้เป็นระบบ”

ผมทำชุดนี้ขึ้นมาสำหรับคนทำงานออฟฟิศที่อยากเริ่มจัดการงาน Excel ให้ดีขึ้น แบบอ่านง่าย ทำตามได้จริง และไม่ต้องเริ่มจากศัพท์เทคนิคยาก ๆ

# DataLover 4 Kings
ชุด eBook 4 เล่ม สำหรับคนทำงานออฟฟิศ

ในชุดนี้มีครบ 4 เล่ม

1. AutoWork 2.0
Python Automation ลดงานซ้ำ ๆ

2. Excel Killer – Data Cleansing
Clean ข้อมูล Excel ที่เละให้พร้อมทำรายงาน

3. Python Data Visualization
ทำกราฟ Dashboard และเล่าเรื่องด้วยข้อมูล

4. AI Data Automation
สำหรับคนทำรายงาน Excel ที่เบื่อการรวมไฟล์เองทุกเดือน

ซื้อชุดนี้แล้วจะได้อะไร?

✅ จัดข้อมูล Excel ให้เป็นระบบ
✅ ลดงาน Copy / Paste ซ้ำ ๆ
✅ Clean ข้อมูลให้พร้อมทำรายงาน
✅ ทำกราฟและ Dashboard ได้
✅ ใช้ Python ช่วยงาน Excel
✅ ใช้ AI ช่วยสรุปรายงาน
✅ มีตัวอย่างและแนวทางให้ทำตาม

พร้อมรับสิทธิพิเศษ 3 ต่อ

🎁 อัปเดตตลอดชีพ
🎁 ใช้ไม่ได้จริง คืนเงิน
🎁 แถม Mini App จัดการข้อมูล + Script พร้อมใช้

เหมาะกับใคร?

- คนทำงานออฟฟิศ
- คนทำรายงาน Excel ทุกเดือน
- คนที่ต้องรวมไฟล์จากหลายคน
- คนที่อยากลดงานซ้ำ ๆ
- คนที่อยากเริ่มใช้ Python และ AI กับงานจริง
- มือใหม่ที่อยากเรียนแบบเข้าใจง่าย

ราคาชุดเดียว 799 บาท

ถ้าคุณเสียเวลากับงาน Excel ซ้ำ ๆ ทุกเดือน
ชุดนี้จะช่วยให้คุณเริ่มเปลี่ยนงานเดิม ๆ ให้เป็นงานที่ง่ายขึ้น เร็วขึ้น และเป็นระบบมากขึ้น

สนใจทักแชตได้เลยครับ

ถ้าในทีมมีไฟล์ชื่อfinal_final_v7_REAL.xlsxปัญหาอาจไม่ใช่ชื่อไฟล์แต่คือ…ไม่มีระบบหลายทีมเริ่มต้นจากไฟล์เดียวแล้วค่อย ๆ กล...
31/08/2026

ถ้าในทีมมีไฟล์ชื่อ
final_final_v7_REAL.xlsx
ปัญหาอาจไม่ใช่ชื่อไฟล์
แต่คือ…ไม่มีระบบ
หลายทีมเริ่มต้นจากไฟล์เดียว
แล้วค่อย ๆ กลายเป็น
- final.xlsx
- final_v2.xlsx
- final_แก้แล้ว.xlsx
- final_ล่าสุด.xlsx
- final_final.xlsx
- final_final_v7_REAL.xlsx
จนสุดท้ายไม่มีใครตอบได้ว่า…
“ไฟล์ไหนคือตัวล่าสุด?”
“ตัวเลขในไฟล์นี้แก้แล้วหรือยัง?”
“ใครเป็นคนอัปเดต?”
“ใช้ไฟล์ไหนส่งให้ผู้บริหาร?”
ปัญหาที่ตามมาไม่ใช่แค่เสียเวลาหาไฟล์
แต่คือแต่ละคนอาจใช้ข้อมูลคนละ Version
รายงานชุดเดียวกันจึงมีตัวเลขไม่ตรงกัน
และไม่มีใครมั่นใจว่าไฟล์ไหนคือข้อมูลจริง
สิ่งที่ทีมต้องการอาจไม่ใช่กติกาตั้งชื่อไฟล์ที่ยาวขึ้น
แต่คือระบบที่มี:
✅ แหล่งข้อมูลกลางเพียงชุดเดียว
✅ ผู้รับผิดชอบข้อมูลที่ชัดเจน
✅ Version และประวัติการแก้ไข
✅ ขั้นตอนตรวจสอบก่อนเผยแพร่
✅ สิทธิ์เข้าถึงตามบทบาท
✅ วันที่อัปเดตล่าสุดที่ตรวจสอบได้
✅ Automation สำหรับสร้างรายงานจากข้อมูลกลาง
เพราะคำว่า final ไม่ควรเป็นแค่ความรู้สึก
แต่ต้องเป็นสถานะที่ระบบตรวจสอบได้
แล้วในทีมของคุณ เคยเจอชื่อไฟล์อะไรที่พีคกว่า
final_final_v7_REAL.xlsx บ้าง?
เอามาแชร์กันในคอมเมนต์ 😄

4 eBook สำหรับคนทำงานข้อมูลที่อยากเลิกจมกับไฟล์ Excel ซ้ำ ๆ
30/08/2026

4 eBook สำหรับคนทำงานข้อมูล
ที่อยากเลิกจมกับไฟล์ Excel ซ้ำ ๆ

รวม 4 eBook สำหรับเปลี่ยนงานข้อมูลซ้ำ ๆ ให้เป็นระบบ: AutoWork 2.0, Excel Killer, Python Data Visualization และ AI Data Automation

30/08/2026

📦 จัดส่ง AI Data Automation เรียบร้อยแล้วครับ

ปล่อย 19.00 น.  ครับ
30/08/2026

ปล่อย 19.00 น. ครับ

29/08/2026

Ai data Automation
299
พร้อมปล่อยพรุ่งนี้
ใครยังไม่จอง ยังมีเวลาครับ

มวย ต้องอ่านคู่ต่อสู้ รอจังหวะ ค่อยออกหมัด งานข้อมูลต้องอ่าน data หา insight คือ ลงมือทำ
27/08/2026

มวย ต้องอ่านคู่ต่อสู้ รอจังหวะ ค่อยออกหมัด
งานข้อมูลต้องอ่าน data หา insight คือ ลงมือทำ

🌸 จำได้ไหม... Dataset แรก ๆ ที่เราเจอตอนเรียน Data Scienceสมัยเริ่มเรียน Data Science ใหม่ ๆหนึ่งใน Dataset ที่ผมเจอบ่อย...
27/08/2026

🌸 จำได้ไหม... Dataset แรก ๆ ที่เราเจอตอนเรียน Data Science

สมัยเริ่มเรียน Data Science ใหม่ ๆ
หนึ่งใน Dataset ที่ผมเจอบ่อยมากคือ Iris Flower Dataset

ข้อมูลมีแค่เรื่องของดอกไม้
ความยาว/ความกว้างของกลีบและกลีบเลี้ยง
แล้วให้เราลองทายว่าเป็นดอก Iris สายพันธุ์ไหน

ตอนนั้นเราก็เรียนกันว่า...

โหลดข้อมูล → EDA → ทำกราฟ → Train Model → Predict

แล้วก็ตื่นเต้นมากตอน Model ทายถูก 😄

แต่พอมาทำงานจริงหลายปี ถึงได้รู้ว่า

ของยากที่สุด ไม่ใช่การสร้าง Model

เพราะ Dataset ตอนเรียนมันสะอาดมาก
Column พร้อม
ข้อมูลครบ
Label มีให้
แทบไม่ต้องตามหาเจ้าของข้อมูล

แต่ Dataset ในชีวิตจริง...

ชื่อ Column คนละแบบ
วันที่คนละ Format
ข้อมูลหาย
ข้อมูลซ้ำ
รหัสเดียวกันแต่ความหมายคนละอย่าง
และบางครั้งไม่มีใครตอบได้ด้วยซ้ำว่า

“ตัวเลขนี้มาจากไหน?”

Iris Dataset สอนผมเรื่อง Machine Learning

แต่การทำงานจริงสอนผมอีกเรื่องหนึ่งว่า

«ก่อนจะทำ AI ให้เก่ง
ต้องทำ Data ให้เชื่อถือได้ก่อน»

เพราะต่อให้ Model ฉลาดแค่ไหน
ถ้า Data ข้างหลังผิด...

คำตอบก็ผิดได้เหมือนกัน

27/08/2026

การทำ DATA ควรแยก
RAW - ข้อมูลต้นฉบับ
CLEAN - ข้อมูลที่ผ่านการจัดรูปแบบและตรวจคุณภาพแล้ว
CURATED - ข้อมูลที่จัดเตรียมตาม business use case

ที่อยู่

90/919 ต. ท่าอิฐ อ. ปากเกร็ด
Nonthaburi
11120

แจ้งเตือน

รับทราบข่าวสารและโปรโมชั่นของ DataLoverผ่านทางอีเมล์ของคุณ เราจะเก็บข้อมูลของคุณเป็นความลับ คุณสามารถกดยกเลิกการติดตามได้ตลอดเวลา

ทางลัด

แชร์