Data Universe EP.2 ใช้เศรษฐศาสตร์เป็นเครื่องมือวิเคราะห์เศรษฐกิจและธุรกิจ เร่งประสิทธิภาพ Data Analytics

Student blog — 12/09/2026

Educational

Data Universe EP.2 ใช้เศรษฐศาสตร์เป็นเครื่องมือวิเคราะห์เศรษฐกิจและธุรกิจ เร่งประสิทธิภาพ Data Analytics

ทำไมความรู้เศรษฐศาสตร์จึงทำให้วิเคราะห์ธุรกิจได้ลึกกว่า? ลองจินตนาการว่า AI พบว่า ยอดขายลดลง 15% Data Analytics ทั่วไปอาจตอบว่า

ลูกค้าซื้อน้อยลง
ยอดเข้าชมเว็บไซต์ลดลง
Conversion ลดลง

แต่ผู้ที่เรียน Data Analytics บนพื้นฐานเศรษฐศาสตร์จะตั้งคำถามต่อว่า

เป็นผลจากเงินเฟ้อหรือไม่?
กำลังซื้อของครัวเรือนลดลงหรือเปล่า?
อัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้นส่งผลต่อการใช้จ่ายอย่างไร?
ตลาดกำลังเข้าสู่ภาวะเศรษฐกิจถดถอยหรือไม่?
ราคาสินค้าของคู่แข่งเปลี่ยนไปอย่างไร?
ความยืดหยุ่นของอุปสงค์ (Price Elasticity) มีผลต่อยอดขายหรือไม่?

กล่าวอีกนัยหนึ่ง Data Analytics บนพื้นฐานเศรษฐศาสตร์ ไม่เพียงตอบว่า “เกิดอะไรขึ้น” แต่ยังช่วยอธิบายว่า “ทำไมจึงเกิดขึ้น” และ “ควรตัดสินใจอย่างไรต่อ”

เมื่อ AI ทำงานร่วมกับเศรษฐศาสตร์ จะเกิดอะไรขึ้น?

ในยุคที่ AI สามารถสร้างโมเดล Machine Learning ได้อย่างรวดเร็ว สิ่งที่สร้างความแตกต่างของผู้เชี่ยวชาญไม่ใช่เพียงการใช้เครื่องมือ แต่คือการ ตั้งคำถามที่ถูกต้อง ตีความผลลัพธ์อย่างมีเหตุผล และเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับบริบททางธุรกิจและเศรษฐกิจ

ผู้เรียน Data Analytics ที่มีพื้นฐานเศรษฐศาสตร์จึงสามารถนำ AI มาประยุกต์ใช้ได้ในหลายด้าน เช่น

วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค
คาดการณ์ยอดขาย
วิเคราะห์ความเสี่ยงทางธุรกิจ
ประเมินความคุ้มค่าการลงทุน
วิเคราะห์ผลกระทบของนโยบายเศรษฐกิจ
วิเคราะห์ตลาดแรงงาน
วิเคราะห์ข้อมูลการค้าระหว่างประเทศ
สนับสนุนการตัดสินใจขององค์กรด้วยข้อมูล

ตลาดแรงงานต้องการคนแบบไหน?

ปัจจุบันหลายองค์กรไม่ได้มองหาเพียงคนที่เขียนโปรแกรมได้ แต่ต้องการบุคลากรที่สามารถ

เข้าใจข้อมูล
เข้าใจธุรกิจ
เข้าใจเศรษฐกิจ
สื่อสารผลการวิเคราะห์กับผู้บริหารได้
เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจ

ทักษะเหล่านี้เป็นหัวใจของตำแหน่งงาน เช่น

Data Analyst
Business Analyst
Business Intelligence Analyst
Market Analyst
Economic Analyst
Financial Analyst
AI Business Analyst
Strategy Analyst

ถ้าอยากทำงานด้าน AI จำเป็นต้องเรียน Data Science เท่านั้นหรือไม่?

คำตอบคือ ไม่จำเป็น ผู้เรียน Data Analytics ก็สามารถเรียนรู้และประยุกต์ใช้

Machine Learning
AI
Data Mining
Big Data
Programming

ได้เช่นเดียวกัน สิ่งที่สร้างความแตกต่างคือ ความสามารถในการเชื่อมโยงผลการวิเคราะห์เข้ากับการตัดสินใจขององค์กร ซึ่งต้องอาศัยทั้งทักษะด้านข้อมูลและความเข้าใจเชิงเศรษฐศาสตร์และธุรกิจ

ทำไมเลือกเรียน Data Analytics ที่คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย?

เพราะคุณไม่ได้เรียนเพียงการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล แต่ได้เรียนรู้วิธีคิดแบบนักเศรษฐศาสตร์ที่สามารถเชื่อมโยงข้อมูล ธุรกิจ และสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจเข้าด้วยกัน คุณจะได้พัฒนาทักษะทั้งด้าน

การเขียนโปรแกรม
การวิเคราะห์ข้อมูล
ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
Machine Learning
Big Data
Data Mining
Data Governance
เศรษฐศาสตร์จุลภาค
เศรษฐศาสตร์มหภาค
การวิเคราะห์ธุรกิจด้วยข้อมูล

ทั้งหมดนี้ช่วยให้ผู้เรียนสามารถก้าวสู่การเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่เพียงสร้างโมเดลได้ แต่ยังสามารถอธิบายความหมายของข้อมูลและสนับสนุนการตัดสินใจขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Data Analytics และ Data Science ไม่ใช่ศาสตร์ที่แข่งขันกัน แต่เป็นศาสตร์ที่มีพื้นฐานร่วมกันและเสริมกันได้ ความสำเร็จของผู้เรียนในอนาคตไม่ได้ขึ้นอยู่กับชื่อหลักสูตรเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่การผสมผสาน ทักษะด้านข้อมูล เทคโนโลยี และความเข้าใจในบริบทของธุรกิจและเศรษฐกิจ สำหรับผู้ที่สนใจนำข้อมูลมาสร้างคุณค่าให้กับองค์กร พร้อมเข้าใจปัจจัยทางเศรษฐกิจที่ส่งผลต่อธุรกิจ Data Analytics ของคณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย เป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่ช่วยพัฒนาทั้งทักษะด้านเทคนิคและการวิเคราะห์เชิงลึก เพื่อเตรียมพร้อมสู่โลกการทำงานในยุค AI และเศรษฐกิจดิจิทัล

ผู้เขียน: อาจารย์ กิตติวัฒน์ สุวรรณลี รองคณบดีฝ่ายกิจการนักศึกษา

บทความอื่นๆ

ดูทั้งหมด