Google Sheets — เรียนรู้และลงมือทำด้วยตนเอง

Google Sheets Fundamental: Formula & Data Structures Cover

Overview

Course Curriculum & Core Modules

โครงสร้างเนื้อหาและองค์ความรู้สำคัญตลอดบทเรียน 4 หัวข้อหลัก

Slide 04

01. Formula Anatomy

Equal sign, function keywords, parentheses, and argument rules.

โครงสร้างสูตรและการประมวลผล

Slide 06

02. Dimensions & Metrics

Qualitative slice attributes vs. quantifiable statistical measurements.

มิติข้อมูลและตัวชี้วัดเชิงปริมาณ

Slide 09

03. Data Types

Numbers, formatted strings, serial dates, and boolean logic flags.

ชนิดข้อมูลและการเก็บค่าในเซลล์

Slide 16

04. Ranges & Tables

Addressing modes, Named Ranges, and modern Google Data Tables.

การตั้งชื่อช่วงและโครงสร้างตาราง

Google Workspace Training Module Tip: Click any card to jump directly to its slide

Course Index

Master Slide Index & Page Guide

สารบัญหน้าสไลด์ทั้งหมด เพื่อความสะดวกในการเปิดไปยังหัวข้อที่ต้องการเรียนรู้

Part 1: Foundations Slides 01–08

Anatomy, Syntax, Dimensions, Metrics, Aggregations.

Part 2: Data Types Slides 09–15

Number, Text, Date, Boolean, Arrays, Errors, Chips.

Part 3: Ranges & Tables Slides 16–24

Data Range, Named Range, Tables, Dynamic Comparison.

Part 4: Lookup Master Slides 25–33

VLOOKUP, XLOOKUP Left-Lookup, INDEX & MATCH precision.

Part 5: Query & Reshape Slides 34–41

FILTER, QUERY Group by, VSTACK/HSTACK, TOCOL, Regex.

Part 6: Capstone & Advanced Slides 42–52

SUMIFS, IFERROR, LAMBDA, LET, MAP, E-Com & Warehouse tests.

Tip: Click any section card to jump directly to its starting slide Google Sheets 52-Slide Master Architecture

Formulas

Anatomy of a Google Sheets Formula

ส่วนประกอบพื้นฐานของสูตรคำนวณ: เครื่องหมายเท่ากับ ฟังก์ชัน และอาร์กิวเมนต์

=SUMIFS(C2:C100, A2:A100, "North")

=

Assignment Trigger: Tells Sheets calculation begins (จุดเริ่มต้นการคำนวณ)

SUMIFS

Function Keyword: Built-in calculation engine (ชื่อฟังก์ชันมาตรฐาน)

( ... )

Arguments: Target ranges, criteria, conditions (พารามิเตอร์และเงื่อนไข)

Remember: Every formula must begin with an equal sign (=)

Syntax Rules

Critical Formula Syntax & Separators

กฎเกณฑ์สัญลักษณ์ตัวคั่น และรูปแบบการอ้างอิงที่ต้องจำขึ้นใจ

,

Comma Separator

Separates individual arguments inside functions.

คั่นระหว่างอาร์กิวเมนต์ในสูตร

:

Colon Range

Defines contiguous cell boundaries start to end.

ระบุช่วงเซลล์ต่อเนื่อง (A1:B10)

$

Dollar Anchor

Fixes row or column coordinates when dragging.

ตรึงตำแหน่งเซลล์ไม่ให้เลื่อน ($A$1)

""

Text Quotes

Encloses string literals to prevent name collisions.

ครอบข้อความเพื่อป้องกัน error

Tip: Press F4 while selecting a cell coordinate to quickly cycle $ dollar anchors.

Data Modeling

Dimensions vs. Measurements (Metrics)

การจำแนกความแตกต่างระหว่างมิติข้อมูล (คุณภาพ) และตัวชี้วัด (ปริมาณ)

DIMENSION

Qualitative Attributes

Categories used to slice, dice, and group data:

Customer Region: Bangkok, Chiang Mai, Phuket
Product Category: Electronics, Office Supplies
Transaction Date: 2026-09-20
Employee Department: Engineering, Sales, HR

มิติเชิงคุณภาพ ใช้จัดกลุ่ม แจกแจง และแบ่งย่อยข้อมูลสำหรับวิเคราะห์

MEASUREMENT / METRIC

Quantitative Numbers

Numerical figures you aggregate and compute:

Total Revenue: ฿1,250,000
Units Sold: 4,200 items
Discount Amount: ฿12,400
Profit Margin: 24.5%

ค่าตัวเลขทางคณิตศาสตร์ สามารถบวก ลบ คูณ หาร และหาค่าเฉลี่ยได้

Golden Rule: You group BY dimensions, and you calculate ON metrics.

Dimensions

Working with Dimensions in Formulas

ฟังก์ชันที่ใช้จัดการกับมิติข้อมูล: การแจงค่าไม่ซ้ำ การนับความถี่ และการกรอง

=UNIQUE(A2:A)

Extracts distinct categories (ดึงค่าที่ไม่ซ้ำกัน)

=COUNTIF(A2:A, "Bangkok")

Counts frequency by dimension (นับจำนวนรายการตามมิติ)

=FILTER(B2:B, A2:A="Online")

Segments dataset by group (กรองข้อมูลตามกลุ่ม)

Dimensions define the grouping keys in charts and pivot summaries.

Measurements

Aggregating Measurements & Metrics

สูตรคำนวณและสรุปผลตัวเลขเชิงสถิติที่พบบ่อย

Formula Syntax & Copy	Operational Purpose	Thai Description	Example Output
`=SUM(D2:D50)`	Total sum of numeric items	หาผลรวมตัวเลขทั้งหมด	฿441,000
`=AVERAGE(D2:D50)`	Arithmetic mean calculation	หาค่าเฉลี่ยทางคณิตศาสตร์	฿9,000
`=MAX(D2:D50)`	Highest numerical ceiling	หาค่าตัวเลขที่สูงที่สุด	฿24,500
`=COUNT(D2:D50)`	Tallies cells containing numbers	นับจำนวนเซลล์ที่มีเฉพาะตัวเลข	ไม่เกิน 49 เซลล์ตัวเลข

ตัวอย่างสมมติ: 49 ค่าตัวเลข รวม 441,000 เฉลี่ย 9,000; COUNT นับตัวเลข ส่วน COUNTA นับเซลล์ที่มีค่า

Data Foundation

The Four Fundamental Data Types

ชนิดข้อมูลพื้นฐาน 4 ประเภทที่ประมวลผลบนสเปรดชีต

Number

Aligns Right

1500 | 45.2%

ตัวเลข ทศนิยม และเปอร์เซ็นต์คำนวณทางคณิตศาสตร์

Text (String)

Aligns Left

"Product A"

ตัวอักษร ข้อความ รหัสสินค้า และตัวเลขที่เป็นข้อความ

Date & Time

Serial number + time fraction

2026-09-20

วันและเวลา ในรูปแบบเลขลำดับนับต่อจากอดีต

Boolean

Aligns Center

TRUE | FALSE

ค่าทางตรรกศาสตร์ จริง หรือ เท็จ สำหรับเงื่อนไข IF

การจัดแนวเป็นเพียงเบาะแส ผู้ใช้เปลี่ยนแนวเองได้ ตรวจชนิดข้อมูลด้วย ISNUMBER / ISTEXT เมื่อต้องการความแน่ใจ

Data Types

Number Type: Raw Values vs. Display Formats

ทำความเข้าใจระหว่างค่าดิบ (Raw Value) และรูปแบบการแสดงผล (Format)

The Golden Principle

Formatting only changes the visual presentation, not the underlying number.

Raw Stored: 0.25 ➔ Formatted View: 25.0%

Raw Stored: 1200 ➔ Formatted View: ฿1,200.00

การจัดฟอร์แมตเปลี่ยนเฉพาะสิ่งที่สายตาเห็น แต่ค่าจริงที่สูตรนำไปคำนวณยังคงเดิม

Helpful Number Functions

=ROUND(A1, 2) ปัดเศษทศนิยม 2 ตำแหน่ง

=INT(A1) ปัดเศษลงเป็นจำนวนเต็ม

=MOD(A1, B1) หาเศษเหลือจากการหาร

Shortcuts: Ctrl + Shift + 4 applies Currency; Ctrl + Shift + 5 applies Percentage.

Data Types

Text Type: Strings & Text Cleaning Functions

การจัดการข้อความ การเชื่อมคำ และการทำความสะอาดข้อมูลตัวอักษร

Concatenate Strings

=A1 & " " & B1

Merges first and last names together with space.

เชื่อมต่อข้อความเข้าด้วยกัน

Trim Whitespace

=TRIM(A1)

Removes accidental leading and trailing spaces.

ลบช่องว่างส่วนเกินหัวท้าย ป้องกัน lookup หาไม่เจอ

Substring Extraction

=LEFT(A1, 4)

Extracts first 4 characters (e.g. "SKU-").

ตัดตัวอักษรเฉพาะส่วนหน้า หรือส่วนท้ายด้วย RIGHT()

ถ้าค้นหาไม่พบ ให้ตรวจช่องว่าง ชนิดข้อมูล และช่วงค้นหาก่อนใช้ TRIM หรือแก้สูตร

Data Types

Date & Time: Serial Number Mechanics

เบื้องหลังข้อมูลวันที่: ทุกวันคือตัวเลขจำนวนเต็มที่นับต่อจากอดีต

Dates are Integers Behind the Scenes

In Google Sheets, Day 1 is December 31, 1899. Adding 1 to a date increases it by exactly one day. Time is stored as decimals (0.5 = 12:00 noon).

=TODAY() + 7 (Exact date 1 week in future)

วันที่จะถูกแปลงเป็นตัวเลขเสมอ ทำให้เราสามารถบวก/ลบจำนวนวันได้โดยตรง

Essential Date Functions

=YEAR(A1) สกัดเฉพาะเลขปี ค.ศ.

=MONTH(A1) สกัดลำดับเดือน (1 - 12)

=EOMONTH(A1, 0) หาวันสิ้นสุดของเดือน

=DATEDIF(A1, B1, "D") คำนวณผลต่างระยะห่างเป็นวัน

Function note: =NOW() gives current date & timestamp; =TODAY() gives current date only.

Data Types

Boolean Logic: Conditional Decision Making

การควบคุมตรรกะการตัดสินใจด้วยค่าความจริง TRUE และ FALSE

IF Branching

=IF(C2>=50, "Pass", "Fail")

Executes branch condition based on TRUE or FALSE.

กำหนดผลลัพธ์ตามเกณฑ์ ผ่าน/ไม่ผ่าน

AND Gate

=AND(A2>18, B2="TH")

Requires ALL evaluated criteria to be TRUE simultaneously.

จริงเมื่อทุกเงื่อนไขถูกต้องพร้อมกัน

OR Gate

=OR(A2="VIP", B2>10000)

Returns TRUE if ANY single criteria evaluates TRUE.

จริงเมื่อมีเงื่อนไขใดเงื่อนไขหนึ่งตรงตามเกณฑ์

In mathematical calculations: TRUE equals 1, and FALSE equals 0.

Operations

Operations & Behaviors by Data Type

การดำเนินการ ตัวดำเนินการ (Operators) และพฤติกรรมผลลัพธ์ของแต่ละชนิดข้อมูล

Number

Arithmetic (+, -, *, /, ^)

=A2 * 1.07

ผลลัพธ์: ค่าตัวเลข (Number)

Text

Concatenation (&, <>, =)

="INV-" & A2

ผลลัพธ์: ข้อความ (String)

Date

Temporal (+, - Days)

=B2 - A2

ผลลัพธ์: วันที่ หรือ จำนวนวัน

Boolean

Relational (>, <, >=)

=C2 >= 50

ผลลัพธ์: ค่าจริง/เท็จ (Boolean)

Formula tip: Use =ISNUMBER(), =ISTEXT(), =ISDATE() to check data types in cells.

Advanced Data Types

Beyond Basics: Extended Data Types

ชนิดข้อมูลขั้นสูงและประเภทพิเศษเพิ่มเติมที่พบบ่อยในการทำงานจริง

Array / Matrix

={A1:B2; C1:D2}

ส่งคืนค่าแบบกระจายหลายช่อง (Dynamic Spill)

Hyperlink

=HYPERLINK(url, name)

ข้อความฝังลิงก์ปลายทางคลิกเปิดได้ทันที

Error Types

#N/A, #VALUE!, #REF!

สถานะความผิดพลาด ดักจับด้วย =IFERROR()

Smart Chips

@People, @Files, @Events

เอนทิตีอัจฉริยะในระบบ Google Workspace

Type @ in any blank cell to open the Workspace Smart Chips menu.

Data Structure

Understanding Data Range & Addressing

ขอบเขตข้อมูล (Data Range) และรูปแบบการอ้างอิงตำแหน่งในตาราง

A1:B10

Bounded rectangular block of 20 cells (ช่วงสี่เหลี่ยมระบุหัวท้ายชัดเจน)

A2:A

Open-ended infinite range auto-expanding to bottom (ช่วงเปิดรับข้อมูลแถวใหม่เสมอ)

Sales!A1:C20

Cross-sheet reference using exclamation mark (การอ้างอิงข้ามชีทงาน)

Remember: Use open-ended ranges (A2:A) for Google Forms and live transaction sheets.

Named Ranges

Defined Names: Enhancing Formula Readability

การตั้งชื่อช่วงเซลล์ (Named Ranges) เพื่อเพิ่มความเข้าใจและลดความผิดพลาด

TRADITIONAL COORDINATES

=SUM(Sheet1!$C$2:$C$150)

Cryptic coordinates that are difficult to audit, decipher, and maintain across business teams.

การอ้างอิงพิกัดเซลล์แบบเดิม อ่านยาก และตรวจสอบสูตรลำบาก

DEFINED NAMED RANGE

=SUM(Total_Revenue)

Human-readable, self-documenting syntax. Works across all sheets without manual sheet prefix.

การตั้งชื่อสื่อความหมายชัดเจน สูตรเข้าใจง่ายและเป็นระเบียบ

Naming rules: Must not contain spaces, start with letters or underscores, and cannot conflict with cell names like A1.

Configuration

Step-by-Step: How to Set Up Named Ranges

ขั้นตอนการตั้งชื่อช่วงเซลล์ใน Google Sheets อย่างถูกต้อง

1

Select Cells

Highlight target cells (e.g. D2:D100).

ลากคลุมช่วงเซลล์ที่ต้องการ

2

Open Data Menu

Click Data > Named ranges.

เลือกเมนู ข้อมูล > ช่วงที่ตั้งชื่อ

3

Assign Identifier

Type clean name using underscores.

ตั้งชื่อห้ามมีเว้นวรรค (Tax_Rate)

4

Use in Formulas

Directly reference name in formulas.

พิมพ์ชื่อนั้นลงในสูตรคำนวณได้ทันที

Speed tip: You can also define names instantly in the Name Box next to the Formula Bar.

Modern Tables

Google Sheets Modern Data Tables Feature

ฟีเจอร์ Data Tables ระบบตารางอัจฉริยะที่จัดการโครงสร้างอัตโนมัติ

Auto-Expanding Calculations

Table references ปรับช่วงตามข้อมูลที่เพิ่ม/ลบ ตรวจการเติมสูตรรายแถวแยกต่างหาก

Dedicated Column Types & Formatting

ตั้งชนิดข้อมูลรายคอลัมน์ เช่น วันที่หรือสกุลเงิน ระบบเตือนเมื่อข้อมูลไม่ตรงชนิด

Clean Structured Referencing

อ้างอิงชื่อคอลัมน์โดยตรงผ่านชื่อตาราง เช่น =SUM(SalesOrders[Amount])

Menu path: Format > Convert to table (แปลงช่วงข้อมูลธรรมดาเป็นตารางอัจฉริยะ)

Structured References

Table Naming & Structured Referencing

การตั้งชื่อ Data Table และการดึงข้อมูลรายคอลัมน์ผ่าน Formula Bar

TABLE SETUP

Define Table: SalesOrders

แปลงตารางผ่าน Format > Convert to table ตั้งชื่อตารางว่า SalesOrders

STRUCTURED SYNTAX

=SUM(SalesOrders[Amount])

คำนวณยอดรวมของคอลัมน์ [Amount] ทั้งหมดโดยไม่ต้องกังวลเรื่องเลขแถว

fx

=SUM(SalesOrders[Amount]) Active

Result: ฿217,400

OrderID	Category	Amount
SO-101	Office Supplies	14,400
SO-102	Electronics	58,000
SO-103	Electronics	145,000
Calculated Total [Amount]:		฿217,400

Adding new rows immediately recalculates all structured formulas automatically.

Data Architecture

Static Datasets: Exact Referencing Modes

กรณีชุดข้อมูลคงที่ (ไม่มีการเพิ่ม/ลบแถว): รูปแบบการอ้างอิงของ Data Range, Named Range และ Data Table

Fixed Data Range

=SUM(D2:D10)

ช่วงพิกัดปิดหัวท้ายแน่นอน เหมาะกับตาราง Lookup คงที่

พิกัดแน่นอน ไม่กินทรัพยากรคำนวณเกินจำเป็น

Fixed Named Range

Tax_Rate = $B$1

ตั้งชื่อแทนพารามิเตอร์เดี่ยวหรือค่าคงที่ทางธุรกิจ

อ่านเข้าใจง่าย สื่อความหมายทางธุรกิจชัดเจน

Fixed Data Table

=SUM(Q1_Sales[Total])

ล็อกโครงสร้างหัวตารางและฟอร์แมตคอลัมน์อัตโนมัติ

ป้องกัน Header หลุด และฟอร์แมตผิดประเภท

Choose Fixed Range for immutable lookup tables and parameter keys.

Comparison Matrix

Dynamic Growth: Handling New Rows Without Editing Formulas

เปรียบเทียบผลกระทบเมื่อมีข้อมูลไหลเข้ามาใหม่เรื่อยๆ โดยที่ผู้ใช้ไม่ได้แก้ไขสูตรเดิม

Referencing Method	Formula Written	When 50 New Rows Are Added...	Impact & Recommendation
Fixed Range	=SUM(D2:D10)	ข้อมูลใหม่แถว 11-60 ถูกละเลยตกหล่น	เสี่ยงคำนวณผิดพลาด ต้องคอยแก้มือขยายสูตรตลอด
Open-Ended Range	=SUM(D2:D)	รวมข้อมูลใหม่ลงมาถึงล่างสุดอัตโนมัติ	สูตรอัตโนมัติ แต่อย่าวางผลรวมใต้คอลัมน์เดียวกัน
Google Data Table	=SUM(Sales[Amount])	ตารางขยายครอบคลุมแถวใหม่อัตโนมัติ	ช่วงอ้างอิงปรับตามตาราง ควรตรวจยอดรวมหลังเพิ่มข้อมูล

Recommendation: Convert input datasets to Data Tables to make your workflows bulletproof.

Practical Test Dataset 01

Sheet: Sales_Data (แบบทดสอบยอดขาย)

การทำงานของสูตรใน Formula Bar การไฮไลต์ช่วงข้อมูล และผลลัพธ์ที่คำนวณได้จริง

fx

=SUMIF(C2:C4, "Bangkok", F2:F4)

OrderID	Region (C)	Category	Sales_THB (F)
SO-101	Bangkok ✓	Office Supplies	14,400
SO-102	Chiang Mai	Electronics	58,000
SO-103	Bangkok ✓	Electronics	145,000

SUMIF OUTPUT

฿159,400

14,400 (Row 2) + 145,000 (Row 4) = ฿159,400

NAMED RANGE TASK

=SUM(Revenue_THB) ➔ ฿217,400

รวมยอดขายทุกแถวโดยไม่ต้องพิมพ์พิกัดเซลล์

Student test: Practice typing both formulas on your local test spreadsheet.

Practical Test Dataset 02

Sheet: HR_Roster (แบบทดสอบฝ่ายบุคคล)

ชุดข้อมูลจำลองสำหรับทดสอบฟังก์ชันตรรกศาสตร์ วันที่ และการนับแบบมีเงื่อนไข

EmpID	Full_Name	Department (Dim)	Hire_Date	Salary (Metric)	Is_Permanent
EMP-01	Somchai Jaidee	Marketing	2022-01-15	45,000	TRUE
EMP-02	Wichai Rakthai	Sales	2024-06-01	38,000	TRUE
EMP-03	Nonglak Dee	Engineering	2025-11-20	62,000	FALSE

โจทย์ทดสอบนักเรียน:
1. นับพนักงานประจำ: =COUNTIF(F2:F, TRUE)
2. คำนวณอายุงานเป็นปี: =DATEDIF(D2, TODAY(), "Y")

Boolean TRUE/FALSE cells directly feed into conditional formatting rules.

Module 02 : Deep Dive

Google Sheets Function Mastery & Practical Workshops

เจาะลึกฟังก์ชันยอดนิยม 6 หมวดหมู่ พร้อมภาพจำลอง Formula Bar และชุดข้อมูลทดลองทำจริง

Function Architecture

Anatomy of a Function & Arguments

โครงสร้างองค์ประกอบของฟังก์ชัน: ชื่อฟังก์ชัน, วงเล็บ, และประเภทของอาร์กิวเมนต์

=FUNCTION_NAME(required_arg, [optional_arg])

1. Required Arguments: ค่าหรือพิกัดที่ต้องใส่เสมอ

2. Optional in [ ]: ค่าทางเลือก หากไม่ใส่จะใช้ค่าเริ่มต้น

3. Comma Delimiter: คั่นแยกแต่ละอาร์กิวเมนต์

PRO TIP

Formula Helper (F1)

เมื่อพิมพ์ =FUNCTION( Google Sheets จะแสดงกล่องช่วยสอน ให้กดปุ่ม F1 เพื่อดูตัวอย่างและคำอธิบายพารามิเตอร์แบบ Real-time

แถบตัวช่วยจะไฮไลต์พารามิเตอร์ที่กำลังพิมพ์อยู่เสมอ

Press F1 anytime while typing a formula to toggle the syntax helper card.

Curriculum Map

Core Function Categories for Business Analysts

หมวดหมู่ฟังก์ชันสำคัญที่จะได้เรียนรู้และฝึกปฏิบัติจริงในเวิร์กชอปนี้

1. Lookup & Ref

VLOOKUP, XLOOKUP, INDEX, MATCH

ค้นหาและเชื่อมโยงข้อมูลข้ามตาราง

2. Filtering

FILTER, QUERY, UNIQUE, SORT

คัดกรองและประมวลผลคำสั่งคล้าย SQL

3. Reshaping

VSTACK, HSTACK, TOCOL, TOROW

ต่อรวมตารางและแปลงมิติข้อมูล

4. Regex Logic

REGEXMATCH, REGEXEXTRACT, REGEXREPLACE

สกัดคำและล้างข้อมูลข้อความซับซ้อน

We'll cover each category with interactive syntax, caveats, and live examples.

Lookup Functions

VLOOKUP: Vertical Table Lookup

การค้นหาข้อมูลในแนวตั้งจากคอลัมน์ซ้ายสุดเพื่อดึงค่าในคอลัมน์เป้าหมาย

=VLOOKUP(search_key, range, index, [is_sorted])

search_key: ค่าที่ต้องการค้นหา (เช่น A2)

range: ตารางอ้างอิง คอลัมน์แรกต้องมี search_key เสมอ

index: ลำดับเลขคอลัมน์ที่ต้องการดึงค่ากลับมา (1, 2, 3...)

is_sorted: ใส่ FALSE หรือ 0 เสมอเพื่อหาแบบตรงกันเป๊ะ

CAUTION

ข้อควรระวัง

ดึงข้อมูลไปทางซ้ายไม่ได้
แทรกคอลัมน์แล้วเลข index จะเพี้ยน
ลืมใส่ FALSE อาจได้คำตอบผิด

Always remember: VLOOKUP searches from left to right only.

Practical Workshop

VLOOKUP in Action: Student Exercise

ภาพจำลองการใช้สูตรดึงชื่อสินค้าและราคาจากตารางรหัสสินค้า Master Table

=VLOOKUP(F2, $A$2:$C$5, 2, FALSE)

A (Col 1)	B (Col 2 - Target)	C (Price)	Result (G2)
SKU-01	Mechanical Keyboard	฿2,500	Ergonomic Mouse
SKU-02 ✓	Ergonomic Mouse	฿1,200	Ergonomic Mouse

การทำงาน:

1. ค้นหาค่า "SKU-02" ในคอลัมน์แรก (A)
2. เมื่อพบในแถวที่ 2 จะดึงค่าในคอลัมน์ที่ 2 (B) มาแสดงผลได้ "Ergonomic Mouse"

Change index from 2 to 3 to retrieve the price (฿1,200) instead.

Lookup Functions

XLOOKUP: The Next-Gen Lookup Standard

ค้นหาทางซ้ายหรือขวาได้ โดยแยกช่วงค้นหาและช่วงผลลัพธ์ให้มีขนาดสอดคล้องกัน

=XLOOKUP(search_key, lookup_range, result_range, [missing_val])

search_key: ค่าที่ต้องการค้นหา

lookup_range: คอลัมน์ที่เก็บค่าค้นหา (คอลัมน์เดี่ยว)

result_range: คอลัมน์ผลลัพธ์ (อยู่ซ้ายหรือขวาก็ได้!)

missing_val: ค่าที่แสดงหากหาไม่เจอ เช่น "Not Found"

MAJOR ADVANTAGES

ค้นหาย้อนกลับไปทางซ้ายได้ (Left Lookup)
ไม่ต้องนับ index แทรกคอลัมน์สูตรไม่พัง
ค่าเริ่มต้นคือ Exact Match อัตโนมัติ
มีดักจับ Error ในตัว

XLOOKUP is the recommended modern lookup standard for Google Sheets.

Practical Workshop

XLOOKUP Left-Lookup Demonstration

ตัวอย่างการค้นหาข้อมูลแบบดึงค่ากลับมาทางซ้าย (สิ่งที่ VLOOKUP ทำไม่ได้)

=XLOOKUP(E2, B2:B5, A2:A5, "Not Found")

A (Target Left) ⬅	B (Lookup Key)	Email Input	EmpID Output
EMP-102 ✓	wichai@co.th	wichai@co.th	EMP-102

พลังของ Left Lookup:

เรามี Email ในคอลัมน์ B แต่อยากได้รหัส EmpID ในคอลัมน์ A ซึ่งอยู่ทางซ้ายมือ XLOOKUP สามารถดึงข้ามมาทางซ้ายได้ทันทีโดยไม่ต้องย้ายตำแหน่งคอลัมน์จริง

If the email does not exist, it cleanly returns "Not Found" without #N/A.

Lookup Functions

INDEX & MATCH: The Flexible Architecture

คู่หูฟังก์ชันพิกัดเมทริกซ์ 2 มิติที่ทำงานได้รวดเร็วและรองรับตารางข้อมูลขนาดใหญ่

1. INDEX(range, row, [col])

ระบุพิกัดแถวและคอลัมน์ เพื่อดึงข้อมูล ณ จุดตัดนั้นกลับมา

=INDEX(B2:B10, 3) ➔ ดึงค่าในแถวที่ 3

2. MATCH(search_key, range, 0)

ค้นหาค่าและคืนผลลัพธ์เป็น "ลำดับเลขที่แถว" ที่พบข้อมูล

=MATCH("Bangkok", A2:A10, 0) ➔ ส่งเลขแถวกลับมา

Together, MATCH finds the row number and feeds it into INDEX.

Practical Workshop

INDEX + MATCH Combined in Action

การประกอบร่าง: MATCH หาเลขแถว แล้วส่งต่อให้ INDEX ดึงข้อมูลที่ต้องการ

=INDEX(C2:C5, MATCH(F1, A2:A5, 0))

A (Match Range)	B (Name)	C (Salary)	Result
ID-03 (Row 3) ✓	Nonglak	฿55,000	฿55,000

HOW IT WORKS

1. MATCH("ID-03", A2:A5, 0) ได้ผลลัพธ์เป็นแถวที่ 3
2. INDEX นำเลข 3 ไปดึงค่าใน C2:C5 ได้เงินเดือน ฿55,000

INDEX-MATCH works in all spreadsheet software and handles 2D matrix lookups.

Filtering Functions

FILTER: Dynamic In-Sheet Data Slicing

การกรองข้อมูลแบบไดนามิกที่ดึงหลายแถวและหลายคอลัมน์ออกมาแสดงผลพร้อมกัน

=FILTER(range, condition1, [condition2, ...])

range: ช่วงข้อมูลต้นทางที่ต้องการกรอง (A2:D100)

condition1: เงื่อนไขแบบ Boolean เช่น C2:C100 = "Completed"

Multiple: คั่นด้วยคอมมา (AND) หรือเครื่องหมาย + (OR)

ARRAY SPILL

Spill Behavior

พิมพ์สูตรเพียงเซลล์เดียวที่มุมซ้ายบน ผลลัพธ์จะกระจาย (Spill) ออกมาเต็มพื้นที่อัตโนมัติ ห้ามมีข้อมูลอื่นขวางทางเดินมิฉะนั้นจะขึ้น #REF!

ข้อมูลต้นทางเปลี่ยน ตารางผลลัพธ์จะอัปเดตตามทันที

Remember: Empty cells around the spill zone must be clear of obstructions.

Practical Workshop

FILTER with Multiple Conditions

การทดลองกรองออเดอร์ยอดขายเฉพาะโซน Bangkok ที่มียอดเงินมากกว่า 50,000 บาท

=FILTER(A2:C5, B2:B5="Bangkok", C2:C5>50000)

OrderID	Region	Amount (THB)
SO-103	Bangkok	฿145,000

Condition Filtering:

SO-101 ถูกตัดออกเพราะ Amount ไม่ถึง 50,000
SO-102 ถูกตัดออกเพราะ Region คือ Chiang Mai
ผลลัพธ์จึงได้เฉพาะแถว SO-103 ที่ตรงครบทั้ง 2 เงื่อนไข

Wrap with =IFNA(FILTER(...), "No Data") to handle zero matches gracefully.

Advanced Querying

QUERY: SQL-Like Data Manipulation

ฟังก์ชันที่ทรงพลังที่สุดใน Google Sheets ด้วยคำสั่งประมวลผลคล้ายภาษา SQL

=QUERY(data, "SELECT ... WHERE ... ORDER BY ...", [headers])

SELECT: ระบุคอลัมน์ที่ต้องการเลือก (SELECT A, B, D)

WHERE: เงื่อนไขคัดกรอง (WHERE C >= 1000)

ORDER BY / LIMIT: เรียงลำดับและจำกัดแถว

ALL-IN-ONE

จบในฟังก์ชันเดียว

แทนที่จะเขียน FILTER ซ้อน SORT ซ้อน UNIQUE... ฟังก์ชัน QUERY สามารถกรอง รวมกลุ่ม (GROUP BY) และจัดเรียงข้อมูลได้ครบในคำสั่งเดียว

นิยมใช้ทำ Dashboard ระดับผู้บริหาร

Remember that QUERY column letters must be uppercase (e.g. SELECT A, B).

Practical Workshop

QUERY Aggregation: Group By Category

การเขียนสูตร QUERY สรุปผลรวมยอดขายแยกตามหมวดหมู่สินค้า

=QUERY(A1:F5, "SELECT D, SUM(F) GROUP BY D", 1)

Category (D)	Total Sales
Office Supplies	฿14,400
Electronics	฿203,000

คำอธิบาย:

• GROUP BY D: รวมกลุ่มตามชื่อหมวดหมู่
• SUM(F): หาผลรวมยอดเงินของแต่ละกลุ่ม
สร้างผลลัพธ์แบบ Pivot Table อัตโนมัติในเซลล์เดียว

QUERY recalculates live whenever source data updates.

Data Reshaping

VSTACK & HSTACK: Seamless Table Merging

การรวมตารางจากหลายชีทหรือหลายสาขามาต่อกันในแนวตั้งและแนวนอนโดยอัตโนมัติ

VSTACK (Vertical)

นำตารางมาต่อกันในแนวตั้ง (ต่อท้ายแถวลงมา)

=VSTACK(BranchA!A2:C, BranchB!A2:C)

HSTACK (Horizontal)

นำคอลัมน์มาวางเคียงข้างกันในแนวนอน (ต่อขวา)

=HSTACK(A2:A10, D2:D10)

Perfect for consolidating monthly reports from different branch tabs.

Data Reshaping

TOCOL & TOROW: Matrix Flattening

การแปลงตาราง 2 มิติ (Matrix) ให้กลายเป็นคอลัมน์เดียวหรือแถวเดียวในพริบตา

=TOCOL(range, [ignore])

บีบอัดตารางหลายคอลัมน์ให้เรียงเป็น 1 คอลัมน์เดี่ยว

=TOCOL(A2:D10, 1) (ใส่ 1 ข้ามช่องว่าง)

=TOROW(range, [ignore])

บีบอัดตารางทั้งหมดให้แผ่ขยายออกเป็น 1 แถวแนวนอน

=TOROW(A2:C5, 3) (ใส่ 3 ข้ามช่องว่าง & Error)

Use TOCOL to flatten survey responses and multi-column attendee lists.

Regular Expressions

The Regex Trio: Pattern Intelligence

ชุดฟังก์ชัน Regular Expressions สำหรับจัดการข้อความที่มีรูปแบบพิเศษ

REGEXMATCH

ทดสอบว่าข้อความตรงกับ Pattern หรือไม่

=REGEXMATCH(A2, "\d{10}")

คืนค่า: TRUE / FALSE

REGEXEXTRACT

ดึงเฉพาะคำหรือตัวเลขตาม Pattern ออกมา

=REGEXEXTRACT(A2, "[A-Z]+")

คืนค่า: ข้อความที่ดึงได้

REGEXREPLACE

ค้นหาและแทนที่ข้อความตาม Pattern

=REGEXREPLACE(A2, "\D", "")

คืนค่า: ข้อความที่แปลงแล้ว

Common token: \d = digits; \D = non-digits; [A-Z] = uppercase letters.

Practical Workshop

REGEX Data Cleaning: Live Exercises

การล้างข้อมูลเบอร์โทรศัพท์ และการสกัดรหัสสินค้าจากชื่อสินค้าที่ปะปนกัน

=REGEXEXTRACT(A2, "[A-Z]{2}-\d{3}")

Raw Text (A)	Extracted SKU	Clean Phone
Order_TH-402_Urgent	TH-402	0819998888

ล้างเบอร์โทรศัพท์:

=REGEXREPLACE(Phone, "\D", "")

ลบขีด วงเล็บ และช่องว่างออกทั้งหมดในคำสั่งเดียว

Regex transforms messy CRM imports into clean, normalized columns instantly.

Aggregations

The SUM Evolution: SUM vs SUMIF vs SUMIFS

วิวัฒนาการของฟังก์ชันผลรวม: รวมทั่วไป, รวมแบบเงื่อนไขเดียว, และรวมหลายเงื่อนไข

SUM

=SUM(D2:D100)

บวกตัวเลขทุกตัวในช่วง ไม่มีเงื่อนไข

รวมทุกแถว

SUMIF (1 Cond)

=SUMIF(A:A, "TH", C:C)

ช่วงบวก (sum_range) อยู่ตำแหน่งสุดท้าย

บวกแบบเงื่อนไขเดียว

SUMIFS (Multi)

=SUMIFS(C:C, A:A, "TH")

ช่วงบวก (sum_range) อยู่ตำแหน่งแรกสุด!

บวกแบบหลายเงื่อนไข

Critical syntax rule: In SUMIFS, sum_range is the FIRST parameter!

Practical Workshop

SUMIFS & AVERAGEIFS Multi-Criteria

การคำนวณหายอดขายรวมและยอดขายเฉลี่ย โดยมีเงื่อนไขทั้งหมวดหมู่สินค้าและช่วงเวลา

=SUMIFS(F2:F, D2:D, "Electronics", C2:C, "Bangkok")

F2:F: ช่วงรวมยอด • D2:D: หมวดสินค้า • C2:C: พื้นที่

SUMIFS

฿145,000

AVERAGEIFS

฿101,500

Google Sheets — SUMIFS Live Capture

UI Preview

SUMIFS and AVERAGEIFS support limitless criteria pairs.

Defensive Formulas

Defensive Design: IFERROR Shielding

การดักจับข้อผิดพลาดของสูตรเพื่อป้องกันหน้าต่างรายงานขึ้น #N/A หรือ #DIV/0!

=IFERROR(formula_expression, value_if_error)

ไม่มี IFERROR: VLOOKUP หาไม่เจอจะขึ้น #N/A แดงทั้งชีท

ก่อนใช้ IFERROR: ตรวจสาเหตุ แล้วเลือกข้อความที่ไม่ทำให้เข้าใจผิดว่าเป็นศูนย์จริง

BEST PRACTICE

สูตรหารตัวเลข

=IF(B1=0, "ยังคำนวณไม่ได้", A1/B1)

แยกกรณีตัวหารเป็นศูนย์ออกจากผลคำนวณศูนย์จริง ตรวจตัวเลขก่อนนำไปสรุปรายงาน

กรณีหาไม่พบอาจใช้ IFNA; IFERROR จับข้อผิดพลาดหลายชนิดและอาจซ่อนสูตรผิด

ทดสอบข้อมูลปกติ ข้อมูลว่าง และค่าที่หาไม่พบ ก่อนกำหนดผลลัพธ์สำรอง

Advanced Functional

LAMBDA: Custom Reusable Functions

การสร้างฟังก์ชันเฉพาะตัวขึ้นมาใช้เองโดยไม่ต้องเขียน Google Apps Script

=LAMBDA(price, vat, price * (1 + vat))(1000, 0.07)

1. Parameters: กำหนดตัวแปรรับค่า (price, vat)

2. Logic: สมการคำนวณ price * (1 + vat)

3. Arguments: ส่งค่าจริงต่อท้ายเพื่อคำนวณ

NAMED FUNCTIONS

บันทึกเป็นชื่อฟังก์ชันประจำองค์กร

นำสูตร LAMBDA ไปบันทึกใน Data > Named functions เพื่อสร้างฟังก์ชันชื่อ =CALC_VAT(A1) ให้ทุกคนในทีมเรียกใช้ได้ทันที

เปลี่ยนสูตรซับซ้อนให้กลายเป็นคำสั้นๆ ที่เข้าใจง่าย

LAMBDA powers array helper functions like MAP, BYROW, and SCAN.

Formula Optimization

LET: In-Formula Variable Assignment

การประกาศตัวแปรภายในสูตร เพื่อเพิ่มความเร็วในการคำนวณและลดการเขียนสูตรซ้ำ

=LET(price, VLOOKUP(A2, Table, 2, 0), IF(price > 1000, price * 0.9, price))

คำนวณ VLOOKUP เพียงครั้งเดียว เก็บไว้ในตัวแปร price แล้วนำไปใช้ต่อใน IF ได้ทันที

KEY BENEFITS

เร็วขึ้นอย่างมหาศาล: ชีทไม่ต้องดึง VLOOKUP ซ้ำ
สูตรสั้นลง: อ่านง่ายและ Debug สะดวก
แก้ไขจุดเดียว: แก้ไขค่าที่ตัวแปรเพียงแห่งเดียว

เครื่องมือสำคัญสำหรับสเปรดชีตขนาดใหญ่

Use LET to dramatically speed up sluggish workbooks with heavy lookup formulas.

Advanced Functional

MAP: Array Iteration with LAMBDA

ประมวลผลช่วงข้อมูลทีละค่าด้วย LAMBDA ยืดหยุ่นกว่า ARRAYFORMULA แบบเดิม

=MAP(B2:B3, C2:C3, LAMBDA(qty, price, qty * price))

Item	Qty (B)	Price (C)	Result
Product A	2	1500	฿3,000
Product B	3	1500	฿4,500

การทำงาน:

เขียนสูตรเพียงเซลล์เดียวที่แถวบนสุด MAP จะส่งค่าแต่ละคู่เข้าไปคูณใน LAMBDA และกระจายผลลัพธ์ลงมาให้ครบทุกแถวอัตโนมัติ

MAP overcomes the historic limitations of ARRAYFORMULA with logical AND/OR statements.

Comprehensive Capstone 01

Master Sheet: E-Commerce Ops (ตารางหลัก)

ชุดข้อมูลปฏิบัติการอีคอมเมิร์ซ (ชีต E-Commerce ในไฟล์แบบฝึก) สำหรับฝึก IF ร่วมกับ QUERY

TxnID	CustID	Platform (Dim)	Gross_Sales	Discount	Is_Returned
TX-901	CUST-551	Shopee	2,450	250	FALSE
TX-902	CUST-882	Lazada	8,900	500	FALSE
TX-903	CUST-104	TikTok	1,200	0	TRUE

โจทย์ทดสอบนักเรียน:
1. คำนวณ Net Sales (Gross - Discount) เฉพาะรายการที่ Is_Returned = FALSE
2. ใช้ QUERY สรุปยอดขายแยกตาม Platform และเรียงจากมากไปน้อย

Student test: Combine logical filters with aggregation formulas.

Comprehensive Capstone 02

Master Sheet: Warehouse Logistics

ชุดข้อมูลสต็อกสินค้าคลัง (ชีต Warehouse ในไฟล์แบบฝึก) สำหรับฝึก REGEXEXTRACT และ IF

Bin_Location	Raw_Barcode	Unit_Stock	Reorder_Point	SKU	Need_Restock
ZONE-A-01	[SKU-8821]-LOT4	140	50	?	?
ZONE-B-04	[SKU-9042]-LOT1	12	30	?	?
ZONE-C-02	[SKU-7730]-LOT2	25	25	?	?

โจทย์ทดสอบนักเรียน:
1. สกัดรหัส SKU จาก Raw_Barcode ลงคอลัมน์ SKU (E2:E4)
2. เติม Need_Restock (F2:F4) เป็น "REORDER NOW" เมื่อสต็อกไม่เกินจุดสั่งซื้อ นอกนั้น "OK" แล้วอธิบายว่าแถวที่สต็อกเท่ากับจุดสั่งซื้อควรได้ค่าใด
คำใบ้และเฉลยอยู่ในหน้า "ชิ้นงานต่อยอด: ตรวจผลอีกทาง"

Student test: Extract structured codes from messy barcode strings.

Synthesis

Architecture Decision Tree: Which Formula to Choose?

แนวทางการตัดสินใจเลือกสูตรให้เหมาะสมกับลักษณะงานและปริมาณข้อมูล

Simple Lookups

Use XLOOKUP as default. Fall back to INDEX+MATCH if 2D coordinate lookups are needed.

Multi-Condition Slices

Use FILTER for tabular data outputs, or QUERY when pivoting and grouping are required.

Performance Scale

Wrap recurring calculations inside LET to keep high-volume spreadsheets running fast.

The best formula is the one that is both accurate and maintainable by your teammates.

Advanced Tools

Regular Expression (Regex) คืออะไร?

ชุดคำสั่งสัญลักษณ์ที่ใช้ค้นหา ตรวจสอบ และจัดการกับข้อความตาม "รูปแบบ (Pattern)" ที่เราต้องการ

สัญลักษณ์พื้นฐาน (Basic Symbols)

^ จุดเริ่มต้นของข้อความ
$ จุดสิ้นสุดของข้อความ
. แทนตัวอักษรใดๆ ก็ได้ 1 ตัว
\d ตัวเลข 0-9 (Digit)
\w ตัวอักษร, ตัวเลข, หรือ _ (Word)

สัญลักษณ์บอกจำนวน (Quantifiers)

* มีหรือไม่มีก็ได้ (0 หรือมากกว่า)
+ ต้องมีอย่างน้อย 1 ตัว (1 หรือมากกว่า)
? มีหรือไม่มีก็ได้แค่ 1 ตัว (0 หรือ 1)
[] เลือกตัวใดตัวหนึ่งในวงเล็บ เช่น [A-Z]
() จัดกลุ่ม (Group) สัญลักษณ์

Regex Function

REGEXMATCH (ตรวจสอบเงื่อนไข)

ใช้คืนค่า TRUE / FALSE เมื่อข้อความนั้นตรงกับ Pattern ที่กำหนด นิยมใช้กับ Data Validation หรือ IF

Syntax: =REGEXMATCH(text, regular_expression)

Example 1: ตรวจสอบว่าในข้อความมี "ตัวเลข" ผสมอยู่หรือไม่?

=REGEXMATCH("Order123", "\d+") TRUE

Example 2: ตรวจสอบว่าขึ้นต้นด้วย "TH" และตามด้วยตัวเลข 4 ตัว

=REGEXMATCH("TH2024-X", "^TH\d{4}") TRUE

Regex Function

REGEXEXTRACT (ดึงข้อมูลจำเพาะ)

ใช้สกัดข้อความ (Extract) ส่วนที่ตรงกับ Pattern ออกมาจากประโยคยาวๆ

Syntax: =REGEXEXTRACT(text, regular_expression)

Example 1: ดึงเฉพาะ "ตัวเลข" ออกจากรหัสผสม

=REGEXEXTRACT("INV-89342-X", "\d+") "89342"

Example 2: ดึง "โดเมนเนม" ออกจากอีเมล โดยใช้กลุ่ม ( )

=REGEXEXTRACT("john@gmail.com", "@(.*)") "gmail.com"

Regex Function

REGEXREPLACE (ค้นหาและแทนที่)

ใช้ลบหรือดัดแปลงข้อความโดยอิงจาก Pattern (เช่น เซ็นเซอร์ข้อมูล, ตัดตัวอักษรพิเศษ)

Syntax: =REGEXREPLACE(text, regular_expression, replacement)

Example 1: เซ็นเซอร์เบอร์โทรศัพท์มือถือ (ปิด 4 ตัวหลัง)

=REGEXREPLACE("0891234567", "\d{4}$", "****") "089123****"

Example 2: ลบอักขระพิเศษทั้งหมดออกให้เหลือแต่ตัวอักษรและตัวเลข

=REGEXREPLACE("Data@# 2024!", "[^\w\s]", "") "Data 2024"

Regex Usecases

Real-world Regex: Data Validation (การตรวจสอบข้อมูล)

ตัวอย่างการใช้งานจริงเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Integrity) โดยใช้ REGEXMATCH

1. ตรวจรูปแบบเลข 13 หลัก (ข้อมูลสมมติ)

ต้องเป็นตัวเลข \d จำนวน 13 ตัวเป๊ะๆ ตั้งแต่ต้น ^ จนจบ $

=REGEXMATCH(A2, "^\d{13}$") "1100112233445" ➔ TRUE

2. ตรวจรูปแบบเลข 10 หลักที่ขึ้นต้นด้วย 0

ต้องขึ้นต้นด้วยเลข 0 และตามด้วยตัวเลขอีก 9 หลัก รวมเป็น 10 หลัก

=REGEXMATCH(A2, "^0\d{9}$") "0891234567" ➔ TRUE

3. ตรวจสอบรูปแบบอีเมล (Email Format)

ตรวจสอบการมีสัญลักษณ์ @ และ . (dot) โดยใช้กลุ่มตัวอักษร \w (Word) และอักขระพิเศษ

=REGEXMATCH(A2, "^[\w\.-]+@[\w\.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$") "test@gmail.com" ➔ TRUE

Regex Usecases

Real-world Regex: Extraction & Replace

ประยุกต์ใช้กลุ่ม (Group) ควบคู่กับ REGEXEXTRACT และการจัดโครงสร้างข้อความใหม่ด้วย REGEXREPLACE

1. สกัดรหัส Tracking จากข้อความยาวๆ (REGEXEXTRACT)

ใช้ () Capture Group เพื่อดึงข้อมูลเฉพาะส่วนที่ต้องการออกมา เช่น ตัวอักษรและเลขที่ตามหลังคำว่า "Tracking:"

Text: "Your order has been shipped. Tracking: TH123456789. Thank you!"

=REGEXEXTRACT(A2, "Tracking:\s([A-Z0-9]+)") "TH123456789"

2. จัดรูปแบบวันที่ใหม่ด้วย Backreferences (REGEXREPLACE)

ใช้กลุ่ม () จับข้อมูลเป็นส่วนๆ และอ้างอิงกลับด้วย $1, $2, $3 เพื่อสลับตำแหน่งการแสดงผล

Text: "31/12/2024" (DD/MM/YYYY) ➔ ต้องการเปลี่ยนเป็น "2024-12-31" (YYYY-MM-DD)

=REGEXREPLACE(A2, "(\d{2})/(\d{2})/(\d{4})", "$3-$2-$1") "2024-12-31"

Evaluation

Student Competency Exam Checklist

เกณฑ์การประเมินทักษะความรู้ Google Sheets Fundamental & Formula Mastery

Foundational Skills:

✓ อธิบายความแตกต่างระหว่าง Dimension และ Metric ได้

✓ ระบุชนิดข้อมูลและจัด Formatting ได้ถูกต้อง

✓ ตั้งชื่อ Named Range และสร้าง Google Data Table ได้

Advanced Formula Skills:

✓ เขียน XLOOKUP และ Left-Lookup ได้อย่างถูกต้อง

✓ กรองข้อมูลด้วย FILTER แบบหลายเงื่อนไข

✓ ใช้ SUMIFS และ IFERROR ป้องกันข้อผิดพลาด

Students complete both tasks on their individual Google Sheets workbook.

Slide 58 / 58

Interactive Workshop Complete

Ready for Practice & Live Execution

นักเรียนทุกคนพร้อมเริ่มทำแบบทดสอบบน Google Sheets ตามชีทแบบฝึกหัดจริงได้ทันที

"การเขียนสูตรที่ทรงพลัง ไม่ใช่การจำทุกฟังก์ชัน แต่คือการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับโจทย์ข้อมูล"

Download Practice Sheet