คู่มือการใช้ Power BI

accounting Data
analytics seminar
handbook

คู่มือสำหรับสัมมนา



สารบัญ

เรื่อง หน้า

1.วิธีการติดตั้ง microsoft Power BI 1
2.การลงชื่อเข้าใช้โปรแกรม Microsoft Power BI 4
3.การเลือกรูปแบบ Data Visualization ให้เหมาะสมกับข้อมูล 7
4.แนวทางการเลือกใช้สีใน Data Visualization 11
5.สีกับการสื่อความหมาย 17
6.ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล 21



วิธีการติดตั้ง
MICROSOFT POWER BI

ขั้นตอนที่ 1 2

POWER BI เข้า Google Search คำว่า Power BI
download หรือคลิกที่ลิงก์
link: shorturl.asia/IxH3d

ขั้นตอนที่ 2
เมื่อปรากฏหน้าต่าง Microsoft ขึ้นมาให้คลิก Download ตรงที่
Microsoft Power BI Desktop

ขั้นตอนที่ 3 3

หลังจากนั้นให้คลิกคำว่า Install เพื่อทำการ
ดาวน์โหลด Microsoft Power BI Desktop

ขั้นตอนที่ 4

เมื่อดาวน์โหลดเสร็จสิ้นให้แล้ว
ให้คลิกเลือกที่ Launch

การลงชื่อเข้าใช้โปรแกรม
MICROSOFT POWER BI

5

ขั้นตอนที่ 1
เมื่อทำการดาวน์โหลดโปรแกรม Microsoft
Power BI Desktop เสร็จสิ้นแล้วและได้
หน้าต่างดังรูปมา ให้คลิกคำว่า Sign in เพื่อ
ลงชื่อเข้าใช้งาน

ขั้นตอนที่ 2
เมื่อคลิกคำว่า Sign in แล้วให้กรอก Email PSU
ของตนเองลงไปและคลิกคำว่า continue

6

ขั้นตอนที่ 3
คลิกเลือกที่ Account Email PSU ของตนเอง

ขั้นตอนที่ 4
ใส่รหัส Email PSU ของตนเองลงไป และให้คลิก
เลือกที่ Sign in เป็นอันเสร็จสิ้นการลงชื่อเข้าใช้
งาน Microsoft Power BI Desktop

การเลือกรูปแบบ
DATA VISUALIZATION
ให้เหมาะสมกับข้อมูล

8

การเลือกรูปแบบ DATA VISUALIZATION ให้เหมาะสมกับข้อมูล

ในปัจจุบันเป็นยุคที่เทคโนโลยีเข้าถึงทุกคน ทำให้การรับรู้ข่าวสาร ข้อมูลต่างๆ เป็นไปได้
ง่าย และรวดเร็วมากขึ้น คนที่นำเสนอข้อมูลจึงต้องนำเสนอข้อมูลให้น่าสนใจ เข้าใจง่าย และรวดเร็ว
จึงเกิดการสร้าง Data Visualization ขึ้นมา Data Visualization เป็นการใช้ภาพเพื่อแสดงข้อมูลในเชิง
ปริมาณที่วัดได้ ซึ่งอาจนำเสนอออกมาในรูปแบบ แผนภูมิ กราฟ กราฟิก และอื่นๆ อีกมากมาย เพื่อ
ให้เข้าใจได้ง่าย และรวดเร็ว โดยทั้งนี้รูปแบบการนำเสนอต้องคำนึงถึงวัตถุประสงค์ในการใช้ รวมถึง
ปัจจัยต่าง ๆ ที่มีความเกี่ยวข้อง อาทิเช่น ปริมาณของข้อมูลที่ใช้ในการนำเสนอ จุดมุ่งหมายที่ต้องการ
บรรลุการดึงดูดความสนใจสถานการณ์ในการนำเสนอ และ ความสัมพันธ์ระหว่างผู้รับการนำเสนอกับ
ผู้นำเสนอ ดังนั้นการเลือกรูปแบบการนำเสนอจะต้องเหมาะสมกับข้อมูลที่ต้องการจะนำเสนอ เพื่อ
ให้การแสดงผลของข้อมูลมีประสิทธิภาพ โดยเทคนิคการใช้งานของรูปแบบการนำเสนอสามารถแบ่ง
ประเภทตามการใช้งานได้ดังนี้

Area charts, Line charts และ
Combo chartsเหมาะสำหรับการ
เปรียบเทียบข้อมูล เช่นยอดขายในปี
ก่อนและปีปัจจุบัน เพื่อให้เห็นถึงการ
เปลี่ยนแปลง

25

รายการ 1 20

Bar และ column charts เหมาะ 15

สำหรับการเปรียบเทียบข้อมูลตั้งแต่ รายการ 2 10

สองชนิด แต่ไม่ควรเกินสิบชนิด เช่น รายการ 3 5

การเปรียบเทียบยอดขายผลิตภัณฑ์ รายการ 4 0

แต่ละชนิดในปีใดปีหนึ่ง เป็นต้น 0 10 20 30 ายการ 1
ายการ 2
ายการ 3
ายการ 4
ายการ 5

9

Pie charts, Treemap และ Faculty Meet & Greet
Doughnut chartsเหมาะสำหรับการ

เปรียบเทียบสัดส่วน และข้อมูลที่นำ Club Orientation

เสนอมีปริมาณน้อย เช่น ส่วนแบ่ง

การตลาด การแสดงหนี้สินหมุนเวียน

ที่อยู่ในงบดุล เป็นต้น

Scatter and Bubble charts, JFouninnelus every day this week,
charts และ Mapsเหมาะสำหร1ับ0กาaร m onwards at the Quadrangle.
ต้องการทราบข้อมูลแบบภาพรวมFor a full schedule of activites, visit www.reallygreatsite.com
และทราบถึงขนาดของข้อมูลนั้น ๆ
เช่น ปริมาณลูกค้าของกิจการใน
แต่ละจังหวัด หรือภูมิภาคนั้น ๆ
เป็นต้น

Tables, Matrix, Conditional

Formatting และ Multi row Faculty Meet & Greet
cardเหมาะสำหรับการต้องการทราบ

ข้อมูลแบบภาพรวม หรือผลรวมจาก Club Orientation

ตาราง แบบ Tables หรือ Matrix

และนำเสนอในรูปแบบ Conditional

Formatting และ Multi row card

Gauge charts เหมาะสำหรับเปรียบ 10
เทียบตัวเลข เช่นการประเมินความ
Faculty Meet & Greet

พึงพอใจของลูกค้าในการใช้บริการ Club Orientation

ธุรกิจโรงแรม เป็นต้น

KPIsเหมาะสำหรับการเปรียบ Join us every day this week,
เทียบระหว่างเป้าหมายที่ธุรกิจต1ั0้ง am onwards at the Quadrangle.
ไว้ กับผลการดำเนินงานจริง For a full schedule of activites, visit www.reallygreatsite.com
หากผลการดำเนินดีขึ้นจะแสดงสี
เขียว และหากผลการดำเนินแย่
ลงจะแสดงเป็นสีแดง

Filled maps (Choropleth) เหมาะ Faculty Meet & Greet
สำหรับการนำเสนอแผนที่และการใช้สี

ในพื้นที่ต่างๆ เช่น การแสดงยอดขาย Club Orientation

ในแต่ละพื้นที่ของประเทศ เพื่อทราบ

ถึงการกระจายสินค้าของกิจการ

เป็นต้น

Waterfall charts เหแลมะาใะชส้สำีเหพืร่ัอบใกห้าเรห็แนสกดางรกเปFารลี่เaยปนลีcแ่ยปนuลแงปlมtลาyงกขยิอ่งMงขึข้น้อeมเูชล่eน t & Greet
ในแต่ละช่วงเวลา

การแสดงยอดขายในแต่ละปี หากมียอดขายCเพิ่lมuขึ้นbจาOกปีกr่อiนeแสnดงtสaี tion

เขียว แต่หากยอดขายลดลงจากปีก่อนแสดงสีแดง

แนวทางการเลือกใช้สีใน
DATA VISUALIZATION

12

SEQUENTIAL COLOR

เป็นการใช้เพียง 1 สีโดยไล่ลำดับความเข้มของสีจากเข้มที่สุดไปยังความเข็ม
น้อยที่สุด ตัวอย่างการใช้เช่นการแสดงจำนวนยอดขายสินค้าต่อพื้นที่จังหวัด
โดยสีเข้มที่สุดแทนด้วยพื้นที่ที่มียอดขายสูงสุดและสเข้มน้อยที่สุดแทนด้วย
ยอดขายที่ต่ำที่สุด

13

DIVERGING COLOR

ในส่วนนี้จะคล้ายกับ Sequential Color แต่จะแตกต่างโดยใช้สำหรับเปรียบ
เทียบข้อมูลที่แบ่งออกเป็น 2 กลุ่มโดยเริ่มจากจุดศูนย์กลาง (Midpoint)
ตัวอย่างเช่นการใช้วัดผลของข้อมูลระหว่างด้านบวกและด้านลบ หรือจำนวน
ข้อมูลจาก 2 กลุ่มเปรียบเทียบกัน เช่นผลนับคะแนนเลือกตั้งระหว่าง 2
พรรคการเมือง หรือการแสดงผลของอุณหภูมิจากร้อนที่สุดไปหาเย็นที่สุดโดย
จุดศูนย์กลางคือค่าของอุณหภูมิโดยเฉลี่ย

14

CATEGORICAL COLOR

ใช้แทนการใช้สีเพื่อแยกความแตกต่างของข้อมูลในแต่ละประเภทออกจาก
กันให้ชัดเจน ดังนั้นจึงสามารถใช้สีอะไรก็ได้แทนประเภทของข้อมูลแต่ละ
ชนิด เช่นตัวอย่างการใช้สีแทนด้วยชื่อจังหวัดต่างๆ

15

HIGHLIGHT COLOR

ใช้ในกรณีที่ต้องการเน้นข้อมูลที่ต้องการนำเสนอเป็นพิเศษ โดยการแทน
ข้อมูลด้วยสีเดียวกันทั้งหมดยกเว้นข้อมูลที่ต้องการให้เน้นเป็นพิเศษ เช่น
ตัวอย่าง Chart ดังต่อไปนี้

16

ALERTING COLOR

คล้ายกับ Highlight Color แต่ใช้ในกรณีที่ต้องการแสดงถึงข้อมูลที่เน้นให้
เห็นถึงความผิดปกติ เพื่อวัตถุประสงค์สำหรับการแจ้งเตือน โดยเน้นการใช้
สีแดงแทนเหตุที่อันตรายหรือสีส้มแทนด้วยการแจ้งเตือนก่อน

สีกับการสื่อ
ความหมาย

สีเป็นส่วนประกอบสำคัญสำหรับงานออกแบบ18

เนื่องจากสีแต่ละสีจะสื่อถึงความหมายหรือความรู้สึก
ที่แตกต่างกัน ยกตัวอย่างได้ต่อไปนี้

สีแดง ให้ความรู้สึก รุนแรง ตื่นเต้น และวิตกกังวล

สีส้ม ให้ความรู้สึก มั่นใจ สบาย สนุก และการเริ่มต้นใหม่

สีเหลือง ให้ความรู้สึก อบอุ่น สดชื่น เงียบสงบ หรือบางครั้ง
อาจหมายถึงความระมัดระวัง เป็นต้น

สีเขียว ให้ความรู้สึก เจริญเติบโต ความปลอดภัย และความ
เจริญรุ่งเรือง
สีน้ำเงิน ให้ความรู้สึก ความสงบ ความน่าเชื่อถือ และความ
ภักดี แต่ในทางลบอาจหมายถึงความเศร้าและเป็นสัญลักษณ์
ของภาวะซึมเศร้า

สีม่วง ให้ความรู้สึก มีเสน่ห์ เงียบสงบและหรูหรา

สีชมพู ให้ความรู้สึก ความเป็นผู้หญิง ความโรแมนติค ความ
สนิทสนม และไลฟ์สไตล์

19

โดยการนำเสนอ POWER BI ในหนึ่ง DASHBOARD ผู้จัดทำควร
จะกำหนดสีไม่เกิน 3 สีแต่นี้เป็นเพียงข้อเสนอแนะเท่านั้น ในการ
จัดทำจริงอาจปรับเปลี่ยนหรือยืดหยุ่นการทำงานได้ โดยสีที่เลือก
มาใช้ควรจะเลือกจากวิธีการดังนี้

1. 2.

คู่สี เช่น สีแดงและสีเขียว สีตรงกันข้ามเยื้อง

เช่น สีเหลืองคู่กับม่วง

3. ฟ้าและม่วงแดง


สีตรงกันข้ามข้างเคียง
ทั้งสองด้าน 4
.


สีทั้งสาม คือ คือ สีหลัก
สีรอง สีตติยภูมิ



แต่การจะเลือกสีเองอาจเป็นเรื่องยาก ดังนั้นเรามีเว็บไซต์ที่ช่วยในการ
เลือกใช้สีมาแนะนำเพื่อให้งานการนำเสนอดูน่าสนใจขึ้น ดังนี้

Colorhunt
Coolors
Design-seeds

20

การสร้าง DATA VISUALIZATION ที่ดีจะต้องสอดคล้องกับวัตถุประสงค์
ของข้อมูลที่ต้องการนำเสนอ สามารถแสดงให้เห็นความก้าวหน้า แนวโน้ม
ของผลลัพธ์ในการดำเนินการอย่างต่อเนื่อง ชัดเจน เข้าใจง่าย สามารถ
เปรียบเทียบผลลัพธ์ในอดีต ปั จจุบัน และพยากรณ์แนวโน้มโนอนาคตได้
โดยสิ่งสำคัญคือ ผู้รับสารสามารถเข้าใจกราฟและเข้าใจข้อมูลที่ต้องการนำ
เสนอได้อย่างถูกต้อง รวดเร็ว DATA VISUALIZATION ช่วยในการ
วิเคราะห์และแปลผลได้ง่าย การกำหนดค่าเป้าหมาย ค่าเทียบเคียงจะทำให้
ทราบว่าบรรลุเป้าหมายหรือไม่ มากน้อยเพียงใด ซึ่งช่วยในการตัดสินใจเพื่อ
เลือกประเด็นในการพัฒนาปรับปรุงกระบวนการทำงานให้เกิดการพัฒนา
และเพิ่มประสิทธิภาพต่อไป

แอปแนะนำสำหรับการหาแรงบันดานใจ

PINTEREST สามารถนำเสนอในเรื่องที่ผู้ใช้ต้องการทราบ
ซึ่งหากเป็นการนำเสนอข้อมูลของ MICROSOFT POWER BI
สามารถค้นหาได้อย่างรวดเร็ว และมีรูปแบบการนำเสนอ
ที่หลากหลายผู้ใช้สามารถนำความรู้ในเว็บไซต์นี้ไปต่อยอด
ในการนำเสนองานได้

ขั้นตอนการ
วิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนการนำเข้า และทำความสะอาดข้อมูล 22

1.คลิกปุ่ม Get Data จากแถบเมนูหลัก
2.คลิกปุ่ม Excel Workbook เลือกไฟล์ Excel ที่ต้องการนำเข้า

3. คลิกเครื่องหมาย หน้าข้อมูลที่ต้องการนำเข้าทั้งหมด เพื่อให้สามารถเลือกเงื่อนไขไปสร้าง
รายงานในรูปแบบต่าง ๆ

4.หลังจากนั้นคลิกปุ่ม Load เพื่อนำเข้าข้อมูล
(ขั้นตอนการนำเข้าข้อมูลประเภทไฟล์ CSV, XML, JSON จะมีขั้นตอนการนำเข้าข้อมูลคล้าย
กับExcel)

23

5. เมื่อนำเข้าข้อมูลแล้วจะปรากฏรายละเอียดของข้อมูลในส่วนของ Data โดยเป็นมุมมองที่
จะใช้ในการแสดงข้อมูลที่ได้ Get Data เข้ามาโดยจะแสดงผลในรูปแบบตาราง (Table)
ซึ่งจะเป็นรูปแบบที่เหมาะสำหรับการอ่านข้อมูล ในส่วนของ Fields แสดงหัวข้อของข้อมูล
ที่นำเข้า




6. คลิกปุ่ม Home จากแถบเมนูหลักเพื่อแก้ไขข้อมูลให้พร้อมสำหรับการทำ Data
visualization

7. จากนั้นคลิกปุ่ม Transform Data ซึ่งจะปรากฏหน้าต่างขึ้นมาใหม่เพื่อใช้ในการแก้ไข
ข้อมูล

24

8. คลิกที่ BEP เพื่อทำการแก้ไขข้อมูลที่ไม่พร้อมใช้งาน ซึ่งเป็นการแก้ไขในรูปแบบของคอลัมน์
9. เลือกคอลัมน์ข้อมูลที่ต้องการแก้ไข โดยคลิกที่หัวคอลัมน์เพื่อคลุมคอลัมน์ทั้งหมดโดยกดปุ่ม
Ctrl+ คอลัมน์ที่ต้องการแก้ไข

{Column6,Column8,Column14,Column16 และ BEP(Unit)}
10. คลิกที่ Remove Column เพื่อลบข้อมูลที่ไม่พร้อมใช้งานออก

11. คลิกที่ Cost เพื่อทำการแก้ไขข้อมูลที่ไม่พร้อมใช้งาน ซึ่งเป็นการแก้ไขข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของ
Rows
12. เลือกแถวข้อมูลที่ต้องการแก้ไข โดยคลิกที่หัวแถวตารางที่ 1 เพื่อคลุมแถวทั้งหมดที่ต้องการ
13. คลิกที่ปุ่ม Remove Rows
14. จากนั้นเลือกคำสั่ง Remove Top Rows เพื่อเลือกจำนวนแถวที่ต้องการลบจากแถวด้านบน

25

15. จะปรากฏหน้าต่าง Remove Top Rows และทำการใส่จำนวนแถวที่ต้องการลบ เช่น
ต้องการลบจำนวน 1 แถว ให้กรอกหมายเลข 1 ในช่อง Number of rows

16. จากนั้นคลิกที่ปุ่ม Ok เพื่อทำการลบข้อมูล 1 แถว

17. เลือกเมนูคำสั่ง Transform
18. คลิกแถวที่ต้องการให้เป็นแถวหัวคอลัมน์
19. คลิกปุ่ม Use First Row as headers เพื่อให้แถวดังกล่าวเป็นหัวคอลัมน์

15. จะปรากฏหน้าต่าง Remove Top Rows และทำการใส่จำนวนแถวที่ต้องการลบ 26
เช่น ต้องการลบจำนวน 1 แถว ให้กรอกหมายเลข 1 ในช่อง Number of rows

16. จากนั้นคลิกที่ปุ่ม Ok เพื่อทำการลบข้อมูล 1 แถว

17. เลือกเมนูคำสั่ง Transform
18. คลิกแถวที่ต้องการให้เป็นแถวหัวคอลัมน์
19. คลิกปุ่ม Use First Row as headers เพื่อให้แถวดังกล่าวเป็นหัวคอลัมน์

27

20 เลือกคอลัมน์ข้อมูลที่ต้องการแก้ไข โดยคลิกที่หัวคอลัมน์เพื่อคลุมข้อมูลในคอลัมน์นั้น
(คลิกเลือกที่ Column11 ที่ต้องการลบ)

21. คลิกที่ Remove Column ข้อมูลที่ไม่พร้อมใช้งานโปรแกรมจะทำการลบออก

22. คลิกที่ Products เพื่อทำการแก้ไขข้อมูลที่ไม่พร้อมใช้งาน ซึ่งเป็นการแก้ไข
ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของ Rows

23. เลือกแถวที่ 2 เป็นข้อมูลที่ไม่พร้อมใช้งาน โดยกดปุ่มที่หมายเลขเพื่อคลุมทั้งแถว
24. คลิกเลือก Remove Rows
25. จากนั้นเลือกคำสั่ง Remove Top Rows

26. จะปรากฏหน้าต่าง Remove Top Rows และทำการใส่จำนวนแถวที่ต้องการลบ 28
เช่น ต้องการลบจำนวน 2 แถว ให้กรอกหมายเลข 2 ในช่อง Number of rows

27. จากนั้นคลิกที่ปุ่ม OK เพื่อทำการลบข้อมูลแถวที่กำหนด

28. คลิกปุ่ม Transform จากแถบเมนูหลัก
29. คลิกปุ่ม Use First Row at headers เพื่อให้แถวดังกล่าวเป็นแถวหัวคอลัมน์

30. คลิกปุ่ม Home จากแถบเมนูหลัก 29
31. และคลิกปุ่ม Close & Apply เพื่อให้สามารถบันทึกข้อมูลและนำข้อมูลนั้นไปใช้ได้

32. เลือกปุ่มมุมมอง Model ซึ่งเป็นมุมมองที่จะใช้ในการแสดงความสัมพันธ์ของข้อมูลจาก
แหล่งข้อมูลต่าง ๆ เมื่อเรา Close & Apply จึงสามารถที่จะสร้างความสัมพันธ์ของ
ข้อมูลได้

30

ขั้นตอนการสร้าง Dashboard

33. เลือกปุ่มมุมมอง Report ซึ่งเป็นมุมมองที่จะใช้ในการแสดงผลรายงานในรูปแบบ
ต่าง ๆ เช่น Column Chart, Bar Chart, Pie Chart, Line Chart,
Donut Chart, Treemap, Map, Fill Map เป็นต้น

34. คลิกเลือกกราฟ Line chart จาก Visualizations

35. จะปรากฏกราฟที่ยังไม่มีค่าข้อมูล

36. ทำการเลือกข้อมูลเข้าสู่กราฟ โดยเลือกจาก Fields และคลิกเลือกที่ BEP 31

37. จะปรากฏรายการที่อยู่ในBEP จากนั้นเลือกข้อมูลปริมาณการขายให้มาอยู่ใน Values

38. จากนั้นทำการเลือกข้อมูล วัน/เดือน/ปี ให้อยู่ในชุดเครื่องมือ Axis

39. ในชุดเครื่องมือ Axis ให้คลิกที่เครื่องหมาย X ซึ่งเป็นการนำข้อมูลที่ไม่จำเป็นออก
(Year, Quarter, Day)และเลือกใช้ข้อมูล Month อย่างเดียวเพื่อให้เห็นถึงปริมาณการ
ขายแต่ละเดือนว่ามีมากน้อยเพียงใด และวางแผนการผลิตในการจัดซื้อสินค้า

40. ทำการคลิกเลือก Format 32
41. คลิกเครื่องมือ Title เพื่อให้ปรับเปลี่ยนหัวข้อความได้
42. จะปรากกฏ Title text จากนั้นทำการพิมพ์ข้อความที่ต้องการให้เป็นหัวข้อของกราฟ

"ปริมาณการขายต่อเดือน"

43. คลิกเครื่องมือ Data Color เพื่อปรับเปลี่ยนสีของข้อมูล

44. คลิกเลือกที่ Get more visuals ดังรูป 33

45. เลือกปุ่มค้นหาด้านขวา เพื่อค้นหารูปแบบ Visualization ที่ต้องการ “Astor Plot”
46. เมื่อกดค้นหาจะปรากฏ กราฟของ "Astor Plot" ดังรูป

47. เลือกปุ่ม Get it now เพื่อใช้งานรูปแบบกราฟดังกล่าวใน Dashboard 34

48. คลิกปุ่ม OK เพื่อนำเข้ากราฟดังกล่าวให้อยู่ใน Visualizations

49. เลือกใช้รูปแบบ Astor Plot ที่ได้เลือกไว้ 35
50. จะปรากฏกราฟที่ยังไม่มีค่าข้อมูล

51. เลือกข้อมูลที่ต้องการ โดยคลิกที่ข้อมูล “สัดส่วนการขาย” ที่อยู่ใน BEP ไปอยู่ใน
ชุดเครื่องมือ Y Axis

52. เลือกข้อมูลที่ต้องการ “ชื่อสินค้า” ที่อยู่ใน Products ไปอยู่ในชุดเครื่องมือ
Category

53. ทำการคลิกเลือก Format 36
54. คลิก On เครื่องมือ Legend เพื่อให้รายละเอียดข้อมูลของกราฟปรากฏขึ้น
55. ทำการเลือก Right เพื่อให้รายละเอียดของกราฟอยู่ด้านขวา

56. คลิกเลือกกราฟ Stacked column chart จาก Visualizations
57. จะปรากฏกราฟที่ยังไม่มีค่าข้อมูล

37

58. ทำการคลิกเลือกข้อมูลใน BEP โดยเรียงดังต่อไปนี้ จุดคุ้มทุน, ปริมาณขาย และ
กำไรเป้าหมาย (Q) ซึ่งแสดงใน Values จากนั้นทำการคลิกเลือกข้อมูลใน
Product โดยเลือก ชื่อสินค้า แสดงใน Axis

59. จากนั้นคลิกเลือก Slicer จาก Visualizations

38

60. คลิกสัญลักษณ์ลูกศรชี้ลงมุมขวาของ Slicer เพื่อเลือกรูปแบบที่ต้องการ

61. คลิกเลือก List เพื่อให้ข้อมูลเรียงเป็นแถวให้ดูง่าย และสะดวกต่อการกดเลือก
ข้อมูลที่ต้องการทราบ

62. คลิกเลือกสัญลักษณ์ลูกศรชี้ลง 39
63. จากนั้นเลือกที่ Date Hierarchy

64. ในชุดเครื่องมือ Field ให้คลิกที่เครื่องหมาย X ซึ่งเป็นการนำข้อมูลที่ไม่จำเป็นออก
(Quarter, Mont, Day) และเลือกใช้ข้อมูล Year อย่างเดียว เพื่อที่กรองข้อมูล
เลือกเฉพาะข้อมูลที่จะนำไปพิจารณาโดยง่าย ซึ่งไม่จำเป็นต้องแสดงเป็นเดือนหรือวัน

65. คลิกเพิ่ม Text box เพื่อเพิ่มข้อความที่ต้องการ 40
66. เมื่อคลิกที่ Text box จากนั้นทำการพิมพ์ข้อความที่ต้องการให้เป็นหัวข้อ

ของ Dashboard “ฝ่ายการผลิต”

ขั้นตอนการ Export และ นำเสนอรายงาน 41

67. คลิกเลือกที่ปุ่ม Publish เพื่อเป็นการ Export รูปแบบของ Dashboard
ไปนำเสนอบนเว็บไซต์

68. จากนั้นคลิกปุ่ม Save บนคำสั่ง Microsoft Power BI Desktop

69. คลิกปุ่ม Select เพื่อต้องการเลือกไฟล์งาน 42

70. คลิกเลือก Open "ชื่อไฟล์งานของตนเอง" in Power Bi เพื่อเป็นการเปิดไฟล์งาน
ที่ได้ทำการ Export

การนำเสนอ Dashboard บนเว็บไซต์ 43

71. หากต้องการ Export เป็นไฟล์ PDF ให้คลิกปุ่ม File จากแถบเมนูหลัก

72. คลิกเลือกที่ปุ่ม Export 44
73. คลิกเลือก Export to PDF เพื่อเป็นการบันทึกไฟล์งานในรูปแบบ PDF

ACCOUNTING
DATA

ANALYTICS

วิ ดี โ อ สำ ห รับ ก า ร ศึ ก ษ า เ พิ่ ม เ ติ ม

Note

ACCOUNTING DATA ANALYTICS