MADT Student sign in
Foundations

Glossary — the words we assume you know

Every term used across MADT courses, from API and RAM to variance and ETL. Tap a card to see the full explanation, a Thai gloss and an example.
Test yourself →
295Terms
136Foundation
128Core
31Advanced
💻 IT Foundation

API

A defined way for one program to ask another program for something.

tap for more ↻
API

An Application Programming Interface is a contract: send a request in this shape, get a response in that shape. It lets systems exchange data without knowing each other internals.

TH API คือช่องทางที่กำหนดไว้ให้โปรแกรมหนึ่งเรียกใช้ข้อมูลหรือฟังก์ชันของอีกโปรแกรมได้

e.g. Your dashboard calls the accounting system API every morning to pull yesterday invoices.
🧠 AI & ML Foundation

Accuracy

The share of predictions that were right.

tap for more ↻
Accuracy

Accuracy is misleading whenever classes are imbalanced: predicting no fraud for everything scores 99.5% and catches nothing.

TH Accuracy คือสัดส่วนการทำนายที่ถูก แต่ใช้ไม่ได้เมื่อข้อมูลไม่สมดุล เพราะทายฝ่ายที่พบมากอย่างเดียวก็ได้คะแนนสูง

e.g. 99.5% accuracy on a dataset where only 0.5% of cases are fraud.
📊 Analytics Foundation

Ad hoc analysis

A one-off investigation to answer a specific question.

tap for more ↻
Ad hoc analysis

Ad hoc work is fast and disposable by design. The mistake is letting an ad hoc query quietly become a monthly report nobody maintains.

TH Ad hoc analysis คือการวิเคราะห์เฉพาะครั้งเพื่อตอบคำถามหนึ่ง ทำเร็วและใช้แล้วจบ ไม่ควรกลายเป็นรายงานประจำโดยไม่มีคนดูแล

e.g. Pulling last weekend transactions to explain one spike.
💼 Business Foundation

Agile

Delivering in short cycles and adjusting from feedback.

tap for more ↻
Agile

Agile trades a fixed long plan for frequent working increments. It needs an available business owner to make decisions each cycle.

TH Agile คือการทำงานเป็นรอบสั้น ๆ แล้วปรับตาม feedback ต้องมีเจ้าของงานฝ่ายธุรกิจที่ตัดสินใจได้ทุกรอบ

e.g. Two-week sprints, each ending in something a user can actually try.
💻 IT Foundation

Algorithm

A finite, unambiguous sequence of steps that solves a problem.

tap for more ↻
Algorithm

An algorithm is the method, independent of the language it is written in. Two programs implementing the same algorithm can differ wildly in speed and clarity.

TH Algorithm คือลำดับขั้นตอนที่ชัดเจนและมีจุดจบสำหรับแก้ปัญหาหนึ่ง ไม่ผูกกับภาษาโปรแกรมใด

e.g. Sorting a customer list by spend is one algorithm; there are dozens of ways to implement it.
🧠 AI & ML Foundation

Algorithmic bias

Systematic unfairness in a model output.

tap for more ↻
Algorithmic bias

Bias enters through unrepresentative data, proxy variables and historical decisions the model learns to copy. It has to be measured per group to be found.

TH Algorithmic bias คือความไม่เป็นธรรมอย่างเป็นระบบของโมเดล มักมาจากข้อมูลที่ไม่ครอบคลุมหรือการตัดสินใจในอดีตที่โมเดลเรียนตาม

e.g. A hiring model trained on past hires reproducing past exclusion.
🧠 AI & ML Foundation

Artificial intelligence

Systems that perform tasks we associate with human judgement.

tap for more ↻
Artificial intelligence

AI is the umbrella; machine learning is the part that learns from data, and deep learning is a subset of that. Rule-based expert systems are AI without learning.

TH Artificial intelligence คือระบบที่ทำงานซึ่งเดิมต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์ machine learning เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่เรียนรู้จากข้อมูล

e.g. A rules engine, a churn model and ChatGPT are all AI, in different senses.
🔐 Governance Foundation

Authentication vs authorisation

Proving who you are, versus what you are allowed to do.

tap for more ↻
Authentication vs authorisation

Authentication is the login; authorisation is the permission check afterwards. Confusing them produces systems where any logged-in user sees everything.

TH Authentication คือการยืนยันว่าเป็นใคร ส่วน authorisation คือการตรวจว่าได้รับอนุญาตให้ทำอะไร

e.g. Signing in with Microsoft, then being allowed only your own cohort data.
📈 Visualisation Foundation

Bar chart

Bars of different length, for comparing values across categories.

tap for more ↻
Bar chart

Length is the easiest visual property for people to compare accurately, which makes the bar chart the default for category comparison. The axis must start at zero.

TH Bar chart คือกราฟแท่งสำหรับเปรียบเทียบค่าระหว่างหมวดหมู่ ต้องเริ่มแกนที่ศูนย์เพราะคนอ่านจากความยาวแท่ง

e.g. Revenue by branch, sorted from highest to lowest.
📊 Analytics Foundation

Baseline

The reference level you compare a change against.

tap for more ↻
Baseline

Without a baseline, an improvement claim is unfalsifiable. It can be the prior period, an untouched control group, or a forecast of no action.

TH Baseline คือค่าอ้างอิงที่ใช้เปรียบเทียบ ถ้าไม่มี baseline จะพิสูจน์ไม่ได้ว่าสิ่งที่ทำมีผลจริงหรือไม่

e.g. Comparing campaign weeks against the four weeks before it started.
🗄️ Data Foundation

Batch processing

Handling data in scheduled chunks rather than one item at a time.

tap for more ↻
Batch processing

Batch is simpler, cheaper and easier to reprocess. Its cost is freshness: the answer is only as current as the last run.

TH Batch processing คือการประมวลผลข้อมูลเป็นชุดตามรอบเวลา ทำง่ายและถูก แต่ข้อมูลจะช้ากว่าปัจจุบัน

e.g. A nightly load means the dashboard is always up to yesterday.
📊 Analytics Foundation

Benchmark

An external or best-practice level used for comparison.

tap for more ↻
Benchmark

Benchmarks tell you whether a number is good, which your own history cannot. They only work when definitions match.

TH Benchmark คือค่าอ้างอิงจากภายนอกหรือมาตรฐานอุตสาหกรรม ใช้ตอบว่าตัวเลขของเราดีหรือยัง

e.g. An industry average churn of 8% against our 11%.
🗄️ Data Foundation

Big data

Data too large or too fast for a single ordinary machine.

tap for more ↻
Big data

Described by volume, velocity and variety. The label matters only because it changes the tooling: distributed storage and processing instead of one server.

TH Big data คือข้อมูลที่ใหญ่หรือมาเร็วเกินกว่าเครื่องเดียวจะรับได้ จึงต้องใช้ระบบกระจายในการเก็บและประมวลผล

e.g. Clickstream events from millions of users per day.
💻 IT Foundation

Bit and byte

A bit is one 0 or 1; a byte is eight bits, about one character.

tap for more ↻
Bit and byte

All digital data is counted in bits and bytes. A kilobyte is about a thousand bytes, a megabyte a million, a gigabyte a billion, a terabyte a trillion.

TH bit คือ 0 หรือ 1 หนึ่งตัว ส่วน byte คือ 8 bit ประมาณตัวอักษรหนึ่งตัว เป็นหน่วยนับขนาดข้อมูล

e.g. A 10-million-row sales table with 20 columns is roughly a gigabyte.
💼 Business Foundation

Business case

The written argument for spending money on something.

tap for more ↻
Business case

A business case states the problem, the options, the expected benefit, the cost, the risks and how success will be measured.

TH Business case คือเอกสารเสนอเหตุผลในการลงทุน ระบุปัญหา ทางเลือก ประโยชน์ที่คาด ต้นทุน ความเสี่ยง และวิธีวัดผล

e.g. Two pages arguing for a customer data platform, with three options priced.
📊 Analytics Foundation

Business intelligence

The tools and process that turn business data into reports people use.

tap for more ↻
Business intelligence

BI covers the data model, the metric definitions and the delivery layer. Its job is trustworthy, self-service access to agreed numbers.

TH Business intelligence คือระบบและกระบวนการที่แปลงข้อมูลธุรกิจให้เป็นรายงานที่ใช้งานได้ พร้อมนิยามตัวชี้วัดที่ตกลงกันไว้

e.g. Power BI on a governed warehouse model, refreshed nightly.
💼 Business Foundation

Business model

How an organisation creates value and gets paid for it.

tap for more ↻
Business model

Who the customer is, what they get, how it is delivered and where the money comes from. Every analytics use case should trace back to one of these parts.

TH Business model คือวิธีที่องค์กรสร้างคุณค่าและหารายได้ ใครคือลูกค้า ได้อะไร ส่งมอบอย่างไร และเงินมาจากไหน

e.g. A subscription model earns recurring revenue, so retention matters more than acquisition.
💼 Business Foundation

Business process

A repeatable sequence of steps that produces an outcome.

tap for more ↻
Business process

Processes have inputs, owners, hand-offs and cycle times. Any automation or analytics effort has to name the process it changes.

TH Business process คือลำดับขั้นตอนที่ทำซ้ำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์หนึ่ง มีเจ้าของ มีจุดส่งต่อ และมีเวลาที่ใช้

e.g. Order to cash, from order entry through to payment received.
💻 IT Foundation

CPU

The processor — the part of a computer that does the calculating.

tap for more ↻
CPU

The Central Processing Unit executes the instructions in a program. More cores means more work can run at the same time; a faster clock speed means each instruction finishes sooner.

TH CPU คือหน่วยประมวลผลกลาง เป็นสมองของเครื่องที่ทำหน้าที่คิดคำนวณตามคำสั่งของโปรแกรม

e.g. A laptop with 8 cores can train a small model while you keep working in Excel.
💼 Business Foundation

CRM

The system that records customer relationships and interactions.

tap for more ↻
CRM

Customer Relationship Management holds contacts, pipeline and service history, which makes it the starting point for most customer analytics.

TH CRM คือระบบที่เก็บข้อมูลลูกค้าและประวัติการติดต่อ เป็นจุดเริ่มของการวิเคราะห์ลูกค้าเกือบทุกแบบ

e.g. Pulling opportunity stages from Salesforce to model win rate.
💻 IT Foundation

CSV

A plain-text table where commas separate the columns.

tap for more ↻
CSV

Comma-Separated Values is the lowest common denominator for tabular data: readable by everything, but it stores no formulas, formatting or data types.

TH CSV คือไฟล์ตารางแบบข้อความล้วน ใช้คอมมาคั่นคอลัมน์ เปิดได้แทบทุกโปรแกรมแต่ไม่เก็บสูตรหรือรูปแบบ

e.g. Exporting a query result as CSV so a colleague can open it in Excel.
📊 Analytics Foundation

Churn

The rate at which customers stop buying or subscribing.

tap for more ↻
Churn

Churn only means something once you have defined stopped — the window matters more than the formula.

TH Churn คืออัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า ต้องนิยามให้ชัดว่าเลิกใช้หมายถึงอะไรและวัดในช่วงเวลาใด

e.g. No purchase in 90 days counts as churned.
🧠 AI & ML Foundation

Classification

Predicting which category something belongs to.

tap for more ↻
Classification

The output is a class, usually with a probability behind it. Choosing the probability cut-off is a separate decision from training the model.

TH Classification คือการทำนายว่าอยู่ในประเภทใด ผลลัพธ์มักมาพร้อมความน่าจะเป็น และการเลือกจุดตัดเป็นอีกเรื่องหนึ่ง

e.g. Will this customer churn: yes or no.
💻 IT Foundation

Client and server

The requester and the responder in almost every system you use.

tap for more ↻
Client and server

The client — a browser, an app, a script — asks for something. The server holds the data or logic and answers. The same machine can be both at different moments.

TH Client คือฝ่ายที่ส่งคำขอ ส่วน server คือฝ่ายที่ให้บริการและตอบข้อมูลกลับ

e.g. Power BI Desktop is a client asking a SQL Server for query results.
💻 IT Foundation

Cloud computing

Renting computing power and storage from a provider instead of owning it.

tap for more ↻
Cloud computing

Cloud services let you add or drop capacity on demand and pay for what you use, trading capital spend for operating spend — and some control for speed.

TH Cloud computing คือการเช่าใช้เครื่องและพื้นที่เก็บข้อมูลจากผู้ให้บริการ จ่ายตามการใช้งานจริง

e.g. Spinning up a 64 GB machine for one week of model training, then shutting it down.
🧠 AI & ML Foundation

Clustering

Grouping records by similarity, with no labels involved.

tap for more ↻
Clustering

The algorithm finds groups; a human still has to decide what they mean and whether they are worth acting on.

TH Clustering คือการจัดกลุ่มข้อมูลตามความคล้ายกันโดยไม่มี label คนต้องมาตีความว่ากลุ่มที่ได้หมายถึงอะไร

e.g. Five behavioural customer groups from purchase history.
💻 IT Foundation

Command line

A text interface where you type commands instead of clicking.

tap for more ↻
Command line

The terminal is how servers are operated and how data tools are automated, because a typed command can be scripted, repeated and version-controlled.

TH Command line คือการสั่งงานเครื่องด้วยการพิมพ์คำสั่ง ใช้ควบคุมเซิร์ฟเวอร์และทำงานอัตโนมัติได้

e.g. Running python etl.py --date 2026-08-01 to reload one day of data.
📊 Analytics Foundation

Conversion rate

The share of people who took the action you wanted.

tap for more ↻
Conversion rate

Always state the denominator. Conversion per visit, per visitor and per session are three different numbers from the same data.

TH Conversion rate คือสัดส่วนของคนที่ทำสิ่งที่เราต้องการ ต้องระบุให้ชัดว่าหารด้วยอะไร

e.g. 340 orders from 12,000 sessions is a 2.8% conversion rate.
📐 Maths & Stats Foundation

Correlation

A measure of how two variables move together.

tap for more ↻
Correlation

The coefficient runs from -1 to +1: near zero means no linear relationship, and the sign says whether they move in the same or opposite direction.

TH Correlation คือค่าที่บอกว่าตัวแปรสองตัวเคลื่อนไหวไปด้วยกันมากน้อยแค่ไหน มีค่าตั้งแต่ -1 ถึง +1

e.g. Advertising spend and revenue correlating at 0.7.
📐 Maths & Stats Foundation

Correlation is not causation

Two things moving together does not mean one causes the other.

tap for more ↻
Correlation is not causation

A third factor may drive both, the direction may be reversed, or it may be coincidence. Only a controlled experiment or careful design supports a causal claim.

TH ความสัมพันธ์ไม่ใช่สาเหตุ การที่สองสิ่งเคลื่อนไหวไปด้วยกันอาจมีปัจจัยที่สามหรือเป็นเพียงความบังเอิญ

e.g. Ice cream sales and drowning both rise in summer; the heat drives both.
💼 Business Foundation

Cross-sell and upsell

Selling an additional product, or a higher-value version.

tap for more ↻
Cross-sell and upsell

Both are cheaper than acquiring a new customer, which is why propensity models are usually built for them first.

TH Cross-sell คือการขายสินค้าอื่นเพิ่ม ส่วน upsell คือการขายรุ่นที่มูลค่าสูงกว่า ทั้งสองถูกกว่าการหาลูกค้าใหม่

e.g. Offering insurance to an existing loan customer.
💻 IT Foundation

DNS

The phone book that turns a name into an IP address.

tap for more ↻
DNS

The Domain Name System resolves madt.study into the numeric address of the server hosting it. When DNS is misconfigured the site is unreachable even though the server is fine.

TH DNS คือระบบแปลงชื่อโดเมนให้เป็นหมายเลข IP เหมือนสมุดโทรศัพท์ของอินเทอร์เน็ต

e.g. Pointing the domain at a new host means changing its DNS records.
📈 Visualisation Foundation

Dashboard

A single screen of the metrics an audience needs to monitor.

tap for more ↻
Dashboard

A dashboard answers recurring questions for a defined audience. If it needs a walkthrough to be understood, it is not finished.

TH Dashboard คือหน้าจอเดียวที่รวมตัวชี้วัดที่ผู้ใช้กลุ่มหนึ่งต้องติดตาม ถ้าต้องมีคนอธิบายทุกครั้งแปลว่ายังออกแบบไม่เสร็จ

e.g. A daily operations screen: volume, on-time rate, exceptions, backlog.
🗄️ Data Foundation

Data

Recorded facts — on their own, not yet an answer.

tap for more ↻
Data

Data becomes information when it is organised for a purpose, and knowledge when someone can act on it. Most analytics work is spent on that first conversion.

TH Data คือข้อเท็จจริงที่ถูกบันทึกไว้ ยังไม่ใช่คำตอบ ต้องจัดระเบียบให้เป็น information ก่อนจึงใช้ตัดสินใจได้

e.g. A log of 4 million clicks is data; the conversion rate it implies is information.
📊 Analytics Foundation

Data analytics

Examining data to find patterns that support a decision.

tap for more ↻
Data analytics

Analytics spans four questions: what happened, why, what will happen, and what to do. Work that answers none of them is reporting, not analytics.

TH Data analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหารูปแบบและนำไปใช้ตัดสินใจ ครอบคลุมตั้งแต่เกิดอะไรขึ้นไปจนถึงควรทำอะไร

e.g. Finding that one region declines only in the channel it shares with a competitor.
🔐 Governance Foundation

Data breach

Unauthorised access to or disclosure of data.

tap for more ↻
Data breach

Breaches carry notification duties under PDPA and GDPR within tight deadlines, so detection speed matters as much as prevention.

TH Data breach คือการที่ข้อมูลถูกเข้าถึงหรือเปิดเผยโดยไม่ได้รับอนุญาต ตามกฎหมายต้องแจ้งเหตุภายในเวลาที่กำหนด

e.g. A misconfigured storage bucket exposing customer files.
🗄️ Data Foundation

Data cleansing

Fixing the errors, gaps and inconsistencies in raw data.

tap for more ↻
Data cleansing

Cleansing covers duplicates, missing values, impossible values and inconsistent codes. It is normally the largest single block of work in an analysis.

TH Data cleansing คือการแก้ไขข้อมูลที่ผิด ขาด หรือไม่สอดคล้องกัน มักเป็นงานที่ใช้เวลามากที่สุดในการวิเคราะห์

e.g. Reconciling BKK, Bangkok and กรุงเทพ into one city value.
🗄️ Data Foundation

Data dictionary

The reference listing every field and what it actually means.

tap for more ↻
Data dictionary

A data dictionary is where a definition is settled once — including the awkward exclusions — so two teams stop reporting different totals.

TH Data dictionary คือเอกสารที่นิยามทุกคอลัมน์ว่าหมายถึงอะไร เพื่อให้ทุกคนใช้ความหมายเดียวกัน

e.g. Active customer = bought at least once in the last 90 days.
🔐 Governance Foundation

Data governance

The rules and roles that decide how data is defined, used and protected.

tap for more ↻
Data governance

Governance answers who owns each dataset, who may see it, what each field means and who arbitrates when definitions conflict. Without it, self-service produces contradictions.

TH Data governance คือกฎและบทบาทที่กำหนดว่าใครเป็นเจ้าของข้อมูล ใครเข้าถึงได้ และแต่ละฟิลด์หมายถึงอะไร

e.g. A council that signs off the definition of active customer for the whole company.
🗄️ Data Foundation

Data lake

A large store that holds raw data of any format, as it arrived.

tap for more ↻
Data lake

A lake keeps everything cheaply and applies structure only when the data is read. Without governance it becomes a swamp nobody trusts.

TH Data lake คือที่เก็บข้อมูลดิบทุกรูปแบบตามที่ได้รับมา ต้นทุนต่ำ แต่ถ้าไม่มีการกำกับดูแลจะกลายเป็นข้อมูลที่ใช้ไม่ได้

e.g. Raw app logs, scanned PDFs and CSV extracts sitting side by side.
💼 Business Foundation

Data literacy

The ability to read, question and use data in your own work.

tap for more ↻
Data literacy

Literacy is not tool skill. It is knowing what a metric means, what it excludes, and when a chart is not evidence for the claim above it.

TH Data literacy คือความสามารถอ่าน ตั้งคำถาม และใช้ข้อมูลในงานของตัวเอง ไม่ใช่ทักษะการใช้เครื่องมือ

e.g. Noticing that a KPI improved only because the definition changed.
🔐 Governance Foundation

Data owner

The accountable person for a dataset.

tap for more ↻
Data owner

The owner approves access, signs off definitions and answers for quality. It is a business role, not an IT one.

TH Data owner คือผู้รับผิดชอบข้อมูลชุดหนึ่ง อนุมัติการเข้าถึง รับรองนิยาม และรับผิดชอบคุณภาพ เป็นบทบาทฝ่ายธุรกิจ

e.g. The head of retail owns the customer master.
🗄️ Data Foundation

Data pipeline

The automated path data follows from source to where it is used.

tap for more ↻
Data pipeline

A pipeline is a sequence of steps with a schedule, dependencies and failure handling. Most production data work is building and keeping these alive.

TH Data pipeline คือเส้นทางอัตโนมัติที่ข้อมูลไหลจากต้นทางไปถึงปลายทาง มีตารางเวลาและการจัดการเมื่อเกิดข้อผิดพลาด

e.g. Extract at 01:00, transform at 01:30, refresh the dashboard at 02:00.
📈 Visualisation Foundation

Data storytelling

Combining data, visuals and narrative so people act.

tap for more ↻
Data storytelling

Storytelling means ordering the evidence for a decision: the situation, the finding, the implication, the ask. The chart supports the sentence, not the reverse.

TH Data storytelling คือการเล่าเรื่องจากข้อมูลด้วยลำดับที่ทำให้คนตัดสินใจได้ กราฟมีหน้าที่สนับสนุนข้อสรุป

e.g. Three slides: churn is up, it is concentrated in one segment, here is what to do.
🗄️ Data Foundation

Data type

What kind of value a field holds — number, text, date, true/false.

tap for more ↻
Data type

Types decide which operations are allowed. A date stored as text cannot be sorted chronologically, and a number stored as text will not sum.

TH Data type คือชนิดของข้อมูลในแต่ละคอลัมน์ เช่น ตัวเลข ข้อความ วันที่ ซึ่งกำหนดว่าคำนวณอะไรได้

e.g. Postal codes must be text — as numbers they lose their leading zero.
🗄️ Data Foundation

Data warehouse

A central store of cleaned, integrated data organised for analysis.

tap for more ↻
Data warehouse

A warehouse merges sources into consistent, historical, query-ready tables. Structure is applied when data is loaded, so consumers all see one definition.

TH Data warehouse คือคลังข้อมูลกลางที่รวมข้อมูลจากหลายระบบ ทำความสะอาดและจัดโครงสร้างไว้พร้อมวิเคราะห์

e.g. Sales, marketing and finance in one warehouse so revenue means one thing.
🗄️ Data Foundation

Database

An organised store of data built for reliable reading and writing.

tap for more ↻
Database

A database enforces structure, handles many users at once and protects consistency — which is exactly what a folder of spreadsheets cannot do.

TH Database คือระบบจัดเก็บข้อมูลที่ออกแบบให้อ่านเขียนได้อย่างถูกต้องและรองรับผู้ใช้หลายคนพร้อมกัน

e.g. The database behind an online store, updated by every order.
🗄️ Data Foundation

Dataset

One collection of data organised for use, usually as a table.

tap for more ↻
Dataset

A dataset has a defined grain, a set of fields and a period it covers. Not knowing any of the three is how two people report different numbers from the same source.

TH Dataset คือชุดข้อมูลที่จัดไว้เป็นก้อนเดียว มักอยู่ในรูปตาราง ต้องรู้ว่าหนึ่งแถวคืออะไรและครอบคลุมช่วงเวลาใด

e.g. Sales transactions for 2025, one row per line item.
📊 Analytics Foundation

Descriptive analytics

What happened.

tap for more ↻
Descriptive analytics

Aggregation and summary statistics over the past — counts, totals, averages, trends. Every dashboard starts here.

TH Descriptive analytics คือการสรุปว่าเกิดอะไรขึ้นในอดีต ด้วยการรวมยอด นับ และหาค่าเฉลี่ย

e.g. Revenue by month and by region for the last two years.
📊 Analytics Foundation

Diagnostic analytics

Why it happened.

tap for more ↻
Diagnostic analytics

Diagnostic work drills into a change, compares segments and tests explanations until the cause is isolated.

TH Diagnostic analytics คือการหาสาเหตุว่าทำไมจึงเกิดขึ้น ด้วยการเจาะดูรายกลุ่มและทดสอบคำอธิบาย

e.g. Revenue fell because one large account cut order frequency, not because prices changed.
📐 Maths & Stats Foundation

Distribution

The pattern of how often each value occurs.

tap for more ↻
Distribution

A distribution answers where the data piles up, how wide it spreads and whether it leans to one side. Most statistical methods assume a particular shape.

TH Distribution คือรูปแบบการกระจายตัวของข้อมูลว่าค่าไหนพบมากพบน้อย เป็นสมมติฐานตั้งต้นของสถิติหลายวิธี

e.g. A histogram of order values is a picture of their distribution.
🗄️ Data Foundation

Duplicate record

The same real-world thing stored more than once.

tap for more ↻
Duplicate record

Duplicates inflate every count and total, and they rarely match exactly, which is why deduplication needs matching rules rather than an equality check.

TH Duplicate record คือข้อมูลของสิ่งเดียวกันที่ถูกบันทึกซ้ำ ทำให้ยอดนับและยอดรวมเกินความจริง

e.g. One customer entered three times with different spellings of the same name.
🗄️ Data Foundation

ETL

Extract, Transform, Load — pull data out, clean it, then store it.

tap for more ↻
ETL

The classic pipeline shape: transformation happens before loading, so only conformed data lands in the target. It is the backbone of most warehouses.

TH ETL คือกระบวนการดึงข้อมูลออกมา แปลงและทำความสะอาด แล้วโหลดเข้าที่เก็บปลายทาง

e.g. A nightly job pulling POS files, standardising product codes, then loading the warehouse.
🔐 Governance Foundation

Encryption

Scrambling data so only a holder of the key can read it.

tap for more ↻
Encryption

Encryption in transit protects data moving over a network; encryption at rest protects it on disk. Both are needed, and neither replaces access control.

TH Encryption คือการเข้ารหัสข้อมูลให้อ่านได้เฉพาะผู้มีกุญแจ ต้องทำทั้งขณะส่งข้อมูลและขณะเก็บไว้

e.g. A stolen but encrypted backup drive is not a data breach.
🧠 AI & ML Foundation

Feature

One input variable the model uses.

tap for more ↻
Feature

Features are the model view of the world. Almost all improvement in classical ML comes from better features, not from a different algorithm.

TH Feature คือตัวแปรตั้งต้นที่โมเดลใช้ทำนาย การปรับปรุงผลมักมาจากการออกแบบ feature มากกว่าการเปลี่ยนอัลกอริทึม

e.g. Days since last purchase, average basket, complaint count.
💻 IT Foundation

File format

The agreed structure inside a file, usually signalled by the extension.

tap for more ↻
File format

The extension after the dot tells software how to read the bytes. Using the wrong reader for a format produces garbage, not an error you can act on.

TH File format คือรูปแบบโครงสร้างข้อมูลในไฟล์ ดูได้จากนามสกุลไฟล์ เช่น .csv .xlsx .json

e.g. Renaming report.xlsx to report.csv does not convert it — Excel just refuses to open it properly.
🔐 Governance Foundation

Firewall

A control that filters network traffic by rules.

tap for more ↻
Firewall

A firewall decides which connections may reach a system, which is why a database should never be directly reachable from the internet.

TH Firewall คือระบบกรองการเชื่อมต่อเข้าออกตามกฎที่กำหนด ทำให้ฐานข้อมูลไม่ควรเปิดให้เข้าถึงจากอินเทอร์เน็ตโดยตรง

e.g. Only the application server may reach port 3306.
💼 Business Foundation

Fixed and variable cost

Costs that stay the same regardless of volume, and costs that scale with it.

tap for more ↻
Fixed and variable cost

Rent and salaries are fixed; materials and transaction fees are variable. The mix determines how profit responds to a change in volume.

TH Fixed cost คือต้นทุนที่ไม่เปลี่ยนตามปริมาณ เช่น ค่าเช่า ส่วน variable cost เปลี่ยนตามปริมาณ เช่น ค่าวัตถุดิบ

e.g. A high-fixed-cost operation gains a lot from each extra unit sold.
🗄️ Data Foundation

Foreign key

A column that points at the primary key of another table.

tap for more ↻
Foreign key

Foreign keys record the relationships between tables and are what makes a join meaningful rather than accidental.

TH Foreign key คือคอลัมน์ที่อ้างถึง primary key ของตารางอื่น ใช้เชื่อมความสัมพันธ์ระหว่างตาราง

e.g. customer_id in the orders table refers to the customer table.
🧠 AI & ML Foundation

Generative AI

AI that produces new content rather than only classifying.

tap for more ↻
Generative AI

Text, images, audio, video and code. The output is plausible by construction, which is precisely why it needs review.

TH Generative AI คือ AI ที่สร้างเนื้อหาใหม่ ไม่ใช่แค่จำแนกประเภท ผลลัพธ์ดูน่าเชื่อโดยธรรมชาติ จึงต้องตรวจสอบ

e.g. Generating a first-draft product description from a spec sheet.
💻 IT Foundation

HTTP and HTTPS

The rules browsers use to talk to servers; HTTPS is the encrypted version.

tap for more ↻
HTTP and HTTPS

HTTP carries web requests and responses in the clear. HTTPS wraps the same traffic in encryption so it cannot be read or altered in transit.

TH HTTP คือโปรโตคอลที่เบราว์เซอร์ใช้คุยกับเซิร์ฟเวอร์ ส่วน HTTPS คือแบบเดียวกันแต่เข้ารหัสข้อมูล

e.g. Any page asking for a password should be on HTTPS.
🧠 AI & ML Foundation

Hallucination

A model stating something fluent, confident and false.

tap for more ↻
Hallucination

It follows from optimising for plausible text rather than truth, which is why generated facts, citations and numbers need checking against a source.

TH Hallucination คือกรณีที่โมเดลตอบผิดอย่างมั่นใจ เพราะถูกฝึกให้สร้างข้อความที่ดูน่าเชื่อ ไม่ใช่ให้ตรวจสอบความจริง

e.g. A model inventing a citation that does not exist.
📈 Visualisation Foundation

Histogram

A chart of how many values fall into each range.

tap for more ↻
Histogram

A histogram shows a distribution of one variable — where it piles up and how wide it spreads. It is not a bar chart of categories.

TH Histogram คือกราฟที่แสดงจำนวนข้อมูลในแต่ละช่วงค่า ใช้ดูการกระจายของตัวแปรหนึ่ง ต่างจากกราฟแท่งเปรียบเทียบหมวดหมู่

e.g. Order values grouped in 500-baht bins.
💻 IT Foundation

IP address

The numeric address that identifies a device on a network.

tap for more ↻
IP address

Every device that talks on a network has an IP address so traffic can be routed to it. Public addresses are reachable from the internet; private ones only inside a local network.

TH IP address คือหมายเลขประจำตัวของเครื่องในเครือข่าย ใช้ระบุปลายทางในการส่งข้อมูล

e.g. 192.168.1.99 is a private address — reachable from the office network, not the internet.
📊 Analytics Foundation

Insight

A finding that changes what someone decides to do.

tap for more ↻
Insight

An observation becomes an insight when it is specific, surprising to the audience, and tied to an action they control.

TH Insight คือสิ่งที่ค้นพบแล้วทำให้เกิดการเปลี่ยนการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่ข้อสังเกตทั่วไป

e.g. Not sales fell 8% but sales fell only in stores that lost their Saturday staff.
💻 IT Foundation

JSON

A text format for nested data, built from keys and values.

tap for more ↻
JSON

JavaScript Object Notation is how most APIs send data. Unlike a CSV row, a JSON object can contain lists and other objects inside it.

TH JSON คือรูปแบบข้อความสำหรับข้อมูลที่ซ้อนกันเป็นชั้น ใช้คู่ key กับ value เป็นภาษากลางของ API

e.g. A weather API returns {"city":"Bangkok","temp":34,"forecast":["hot","rain"]}.
🗄️ Data Foundation

Join

Combining rows from two tables using a matching column.

tap for more ↻
Join

An inner join keeps only matches; a left join keeps every row of the first table. Choosing the wrong one silently drops or duplicates records.

TH Join คือการเชื่อมข้อมูลสองตารางด้วยคอลัมน์ที่ตรงกัน แบบ inner เก็บเฉพาะที่ match ส่วน left เก็บทุกแถวของตารางซ้าย

e.g. Joining orders to customers to get each order buyer region.
📊 Analytics Foundation

KPI

A measure tied to an objective, with a target attached.

tap for more ↻
KPI

A Key Performance Indicator is not just any metric: it must connect to a goal, be owned by someone, and change behaviour when it moves.

TH KPI คือตัวชี้วัดที่ผูกกับเป้าหมายและมีค่าเป้าหมายกำกับ มีผู้รับผิดชอบ และเมื่อค่าเปลี่ยนต้องนำไปสู่การทำอะไรบางอย่าง

e.g. On-time delivery of 95%, owned by the logistics manager.
🧠 AI & ML Foundation

Label

The answer the model is trained to produce.

tap for more ↻
Label

The label defines the problem. Changing it from churned in 30 days to churned in 90 days creates a different model with a different business use.

TH Label คือคำตอบที่ต้องการให้โมเดลทำนาย การเปลี่ยนนิยามของ label เท่ากับเปลี่ยนปัญหาไปเลย

e.g. A 1 for customers who cancelled, 0 for those who stayed.
🧠 AI & ML Foundation

Large language model

A model trained on enormous text to predict and generate language.

tap for more ↻
Large language model

An LLM is a very good next-token predictor, which is why it writes fluently, follows instructions, and can state a false thing confidently.

TH Large language model คือโมเดลที่ฝึกจากข้อความจำนวนมหาศาลเพื่อทำนายคำถัดไป จึงเขียนได้ลื่นไหลแต่ก็ผิดได้อย่างมั่นใจ

e.g. Drafting a summary of 40 customer interviews from the transcripts.
💻 IT Foundation

Library

Ready-made code you import instead of writing it yourself.

tap for more ↻
Library

A library packages solved problems — statistics, charts, file readers — so your code can call them. Managing library versions is a real part of data work.

TH Library คือชุดโค้ดที่คนอื่นเขียนไว้แล้วให้เราเรียกใช้ ไม่ต้องเขียนเองใหม่ เช่น pandas หรือ scikit-learn

e.g. import pandas gives you a whole table-manipulation toolkit in one line.
📈 Visualisation Foundation

Line chart

A line connecting values over time.

tap for more ↻
Line chart

Lines imply continuity, so use them for a series in time order and not for unrelated categories.

TH Line chart คือกราฟเส้นสำหรับข้อมูลที่เรียงตามเวลา ไม่ควรใช้กับหมวดหมู่ที่ไม่ต่อเนื่องกัน

e.g. Monthly active users over three years.
💼 Business Foundation

MVP

The smallest version that delivers real value and can be learned from.

tap for more ↻
MVP

A Minimum Viable Product is about validating the assumption fastest, not about shipping something unfinished.

TH MVP คือเวอร์ชันเล็กที่สุดที่ใช้ได้จริงและเรียนรู้ได้ ไม่ใช่การส่งของที่ยังไม่เสร็จ

e.g. One dashboard for one team before building the full platform.
🧠 AI & ML Foundation

Machine learning

Programs that learn patterns from examples instead of being given rules.

tap for more ↻
Machine learning

You supply data and an objective; the algorithm finds the parameters. That is why ML needs representative data far more than it needs clever code.

TH Machine learning คือการให้โปรแกรมเรียนรู้รูปแบบจากตัวอย่างข้อมูล แทนที่จะเขียนกฎเอง

e.g. Instead of writing fraud rules, training on 2 million labelled transactions.
💼 Business Foundation

Margin

Profit expressed as a percentage of revenue.

tap for more ↻
Margin

Gross margin is after direct costs; net margin is after everything. Margin is what makes results comparable across products of different sizes.

TH Margin คือกำไรคิดเป็นเปอร์เซ็นต์ของรายได้ gross margin หักต้นทุนตรง ส่วน net margin หักทุกอย่าง

e.g. A product with 45% gross margin and one with 8% are different businesses.
📐 Maths & Stats Foundation

Mean

The average: add the values, divide by how many there are.

tap for more ↻
Mean

The mean uses every value, which makes it informative but sensitive — a single extreme number drags it away from where most of the data sits.

TH Mean คือค่าเฉลี่ย เอาผลรวมหารด้วยจำนวนข้อมูล ใช้ทุกค่า จึงถูกค่าผิดปกติดึงได้ง่าย

e.g. Salaries of 30k, 32k, 35k and 900k have a mean of about 249k — true, but misleading.
📐 Maths & Stats Foundation

Median

The middle value when everything is lined up in order.

tap for more ↻
Median

Half the values fall below the median and half above. Because it ignores how extreme the extremes are, it describes a skewed distribution better than the mean.

TH Median คือค่ากลางเมื่อเรียงข้อมูลจากน้อยไปมาก ครึ่งหนึ่งอยู่ต่ำกว่า ครึ่งหนึ่งอยู่สูงกว่า ทนค่าผิดปกติได้ดี

e.g. Median income is reported instead of mean income for exactly this reason.
🗄️ Data Foundation

Metadata

Data about the data.

tap for more ↻
Metadata

Metadata records where a field came from, what it means, its type, when it was updated and who owns it — the context that makes a number usable.

TH Metadata คือข้อมูลที่อธิบายข้อมูล เช่น ที่มา ความหมาย ชนิด เวลาที่ปรับปรุง และผู้รับผิดชอบ

e.g. Knowing that revenue in this table excludes VAT and refunds.
📊 Analytics Foundation

Metric vs dimension

The number you measure, versus the attribute you break it down by.

tap for more ↻
Metric vs dimension

Metrics aggregate; dimensions group. Sales is a metric, region is a dimension, and every dashboard is a set of metrics crossed with dimensions.

TH Metric คือตัวเลขที่วัดและรวมได้ ส่วน dimension คือมุมที่ใช้แบ่งดู เช่น ยอดขายเป็น metric ภาคเป็น dimension

e.g. Revenue (metric) by channel and month (dimensions).
🗄️ Data Foundation

Missing value

A field with no data recorded.

tap for more ↻
Missing value

How you handle it changes the result: dropping rows can bias the sample, filling with the mean shrinks variance, and a missing value is sometimes itself a signal.

TH Missing value คือค่าที่ไม่มีข้อมูลบันทึกไว้ วิธีจัดการมีผลต่อผลลัพธ์ และบางครั้งการที่ข้อมูลหายก็มีความหมายในตัวเอง

e.g. Blank income on a form may mean refused to answer, not unknown.
📐 Maths & Stats Foundation

Mode

The value that appears most often.

tap for more ↻
Mode

The mode is the only average that works on categories as well as numbers, and a dataset can have more than one.

TH Mode คือค่าที่พบบ่อยที่สุด ใช้ได้กับข้อมูลที่เป็นหมวดหมู่ด้วย และอาจมีมากกว่าหนึ่งค่า

e.g. The most common basket size in a store is 2 items — that is the mode.
🔐 Governance Foundation

Multi-factor authentication

Requiring a second proof of identity beyond a password.

tap for more ↻
Multi-factor authentication

A code, an app approval or a hardware key means a stolen password alone is not enough. It stops the large majority of account takeovers.

TH Multi-factor authentication คือการยืนยันตัวตนด้วยปัจจัยที่สองนอกจากรหัสผ่าน ทำให้รหัสผ่านที่หลุดไปใช้ไม่ได้ทันที

e.g. Password plus a code from an authenticator app.
💻 IT Foundation

On-premise

Running systems on hardware your organisation owns and houses.

tap for more ↻
On-premise

On-premise means the servers sit in your own data centre under your control. It suits strict data-residency rules but scaling means buying and installing machines.

TH On-premise คือการติดตั้งระบบไว้บนเครื่องของตัวเองในองค์กร ควบคุมเองทั้งหมดแต่ขยายกำลังได้ช้ากว่า

e.g. A bank keeps customer records on-premise for regulatory reasons.
💻 IT Foundation

Operating system

The software that runs the machine and everything else on top of it.

tap for more ↻
Operating system

Windows, macOS, Linux and Android manage memory, files, devices and which program gets the processor. Servers in data platforms almost always run Linux.

TH Operating system หรือ OS คือระบบปฏิบัติการที่ควบคุมเครื่องและรองรับการทำงานของโปรแกรมอื่น

e.g. Your Python script asks the OS for a file; the OS reads the disk and hands back the bytes.
📐 Maths & Stats Foundation

Outlier

A value far away from the rest of the data.

tap for more ↻
Outlier

An outlier can be a data-entry error, a rare real event, or the most interesting record in the set. Deleting one without deciding which is a analytical mistake.

TH Outlier คือค่าที่อยู่ห่างจากข้อมูลส่วนใหญ่มาก อาจเป็นข้อมูลผิดพลาดหรือเหตุการณ์จริงที่หาได้ยาก

e.g. One order of 5,000 units among orders of 1 to 20 units.
🧠 AI & ML Foundation

Overfitting

The model memorised the training data, including its noise.

tap for more ↻
Overfitting

The signature is excellent training performance with poor test performance. Simpler models, more data and regularisation are the standard remedies.

TH Overfitting คือโมเดลจำข้อมูลฝึกมากเกินไปจนจับสัญญาณรบกวนไปด้วย ทำให้แม่นกับข้อมูลเก่าแต่พลาดกับข้อมูลใหม่

e.g. 99% accurate on training data, 61% on new data.
🔐 Governance Foundation

PDPA

Thailand personal data protection law.

tap for more ↻
PDPA

The Personal Data Protection Act requires a lawful basis for processing personal data, limits use to the stated purpose, and gives data subjects rights over their data.

TH PDPA คือกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของไทย กำหนดว่าต้องมีฐานทางกฎหมายในการใช้ข้อมูล และให้สิทธิแก่เจ้าของข้อมูล

e.g. Reusing customer contact data for a new purpose needs a fresh basis.
🔐 Governance Foundation

PII

Data that can identify a specific person.

tap for more ↻
PII

Personally Identifiable Information includes names, IDs, phone numbers, addresses and anything that identifies someone in combination. It carries legal obligations.

TH PII คือข้อมูลที่ระบุตัวบุคคลได้ เช่น ชื่อ เลขบัตรประชาชน เบอร์โทร ที่อยู่ รวมถึงข้อมูลที่รวมกันแล้วชี้ตัวได้

e.g. A postcode plus a birth date can identify one person in a small area.
📐 Maths & Stats Foundation

Percentage point

The plain difference between two percentages.

tap for more ↻
Percentage point

Moving from 20% to 25% is a rise of 5 percentage points and also a 25% relative increase. Mixing the two is a frequent reporting error.

TH Percentage point คือผลต่างของเปอร์เซ็นต์แบบตรง ๆ ต่างจากการเพิ่มขึ้นกี่เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นการเทียบกับฐานเดิม

e.g. A margin going 8% to 10% rose 2 points, not 2%.
📐 Maths & Stats Foundation

Percentile

The value below which a given share of the data falls.

tap for more ↻
Percentile

The 90th percentile is the value that 90% of observations are below. Percentiles describe the shape of a distribution without assuming it is symmetric.

TH Percentile คือค่าที่มีข้อมูลอยู่ต่ำกว่าตามสัดส่วนที่ระบุ เช่น percentile ที่ 90 คือค่าที่ข้อมูล 90% ต่ำกว่า

e.g. Reporting the 95th percentile response time instead of the average.
🔐 Governance Foundation

Phishing

A fake message that tricks someone into giving up access.

tap for more ↻
Phishing

Phishing targets people, not software, which is why it defeats technical controls. Urgency plus a login link is the standard pattern.

TH Phishing คือการหลอกให้คนกรอกข้อมูลหรือกดลิงก์ปลอม โจมตีที่คนไม่ใช่ระบบ มักใช้ความเร่งด่วนเป็นกลไก

e.g. An email claiming your account expires today, linking to a fake login page.
📈 Visualisation Foundation

Pie chart

A circle split into shares of a whole.

tap for more ↻
Pie chart

People compare angles poorly, so a pie works only for a handful of slices where the point is that one dominates. Beyond about five, use a bar chart.

TH Pie chart คือกราฟวงกลมแสดงสัดส่วนของทั้งหมด คนเทียบมุมได้ไม่ดี จึงควรใช้เมื่อมีไม่กี่ส่วน

e.g. Two-thirds of revenue from one channel — fine as a pie.
📐 Maths & Stats Foundation

Population and sample

Everyone you care about, versus the subset you actually measured.

tap for more ↻
Population and sample

Statistics exists to say something about a population from a sample. Every such statement carries uncertainty, which is what confidence intervals quantify.

TH Population คือกลุ่มทั้งหมดที่เราสนใจ ส่วน sample คือกลุ่มตัวอย่างที่เก็บข้อมูลได้จริง

e.g. Surveying 400 customers to describe all 50,000.
💻 IT Foundation

Port

A numbered door on a machine, so one address can run many services.

tap for more ↻
Port

A server has one IP address but thousands of ports. Each service listens on its own port number, which is how the machine knows which program a connection is for.

TH Port คือหมายเลขช่องทางบนเครื่อง ทำให้เครื่องหนึ่ง IP เดียวให้บริการหลายอย่างแยกกันได้

e.g. A web server listens on port 443 while the database listens on port 3306.
📊 Analytics Foundation

Predictive analytics

What is likely to happen next.

tap for more ↻
Predictive analytics

Statistical and machine-learning models learn from history to estimate a future value or probability, always with uncertainty attached.

TH Predictive analytics คือการทำนายสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคตจากข้อมูลในอดีต โดยมีความไม่แน่นอนกำกับอยู่

e.g. Scoring each customer on their probability of churning next month.
🗄️ Data Foundation

Primary key

The column whose value uniquely identifies each row.

tap for more ↻
Primary key

A primary key must be unique and never empty. Without one, duplicate records are undetectable and joins multiply rows.

TH Primary key คือคอลัมน์ที่ระบุแถวได้อย่างไม่ซ้ำกัน ต้องไม่ว่างและไม่ซ้ำ

e.g. customer_id in the customer table.
📐 Maths & Stats Foundation

Probability

How likely something is, on a scale from 0 to 1.

tap for more ↻
Probability

Probability of 0 means impossible, 1 means certain, and 0.5 means as likely as not. Percentages are the same idea multiplied by 100.

TH Probability คือความน่าจะเป็น มีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 1 โดย 0 คือไม่เกิด และ 1 คือเกิดแน่นอน

e.g. A churn model output of 0.82 means an 82% estimated chance of leaving.
🧠 AI & ML Foundation

Prompt

The instruction and context you give a generative model.

tap for more ↻
Prompt

The prompt is the whole interface. Role, task, constraints, format and examples are what separate a usable answer from a vague one.

TH Prompt คือคำสั่งและบริบทที่เราให้โมเดล ควรระบุบทบาท งาน ข้อจำกัด และรูปแบบผลลัพธ์ให้ชัด

e.g. Act as a data analyst. Summarise these complaints into five themes with counts.
🗄️ Data Foundation

Query

A request for a specific slice of data.

tap for more ↻
Query

A query names the fields, filters, grouping and sort you want. The same question asked two slightly different ways is a common cause of conflicting reports.

TH Query คือคำสั่งขอข้อมูลตามเงื่อนไขที่ระบุ เช่น เลือกคอลัมน์ กรอง จัดกลุ่ม และเรียงลำดับ

e.g. Last month orders over 10,000 baht, grouped by channel.
💻 IT Foundation

RAM

Fast, temporary memory that holds whatever the computer is working on right now.

tap for more ↻
RAM

Random Access Memory is the workspace. Anything in RAM is lost when power goes off. If a dataset does not fit in RAM, the tool either slows to a crawl or fails.

TH RAM คือหน่วยความจำชั่วคราวที่ใช้เก็บงานที่กำลังทำอยู่ ถ้าปิดเครื่องข้อมูลใน RAM จะหายไป

e.g. Opening a 4 GB CSV in pandas on a 8 GB RAM laptop crashes — there is no room to hold it.
💼 Business Foundation

ROI

Return on investment — gain relative to what was spent.

tap for more ↻
ROI

ROI is only meaningful with a stated time period and a defensible measure of the gain. Most weak business cases fail on the second.

TH ROI คือผลตอบแทนเทียบกับเงินที่ลงทุน ต้องระบุช่วงเวลาและวิธีวัดผลประโยชน์ให้ชัด

e.g. A 2M baht platform saving 900k a year pays back in about 27 months.
💻 IT Foundation

ROM

Permanent memory written at the factory, which the computer only reads.

tap for more ↻
ROM

Read-Only Memory keeps its contents without power and is not meant to be rewritten in normal use. It holds the small program that starts the machine before the operating system loads.

TH ROM คือหน่วยความจำที่อ่านได้แต่เขียนทับไม่ได้ในการใช้งานปกติ เก็บโปรแกรมเริ่มต้นเครื่องเอาไว้

e.g. The firmware that runs the moment you press the power button lives in ROM.
📐 Maths & Stats Foundation

Range

The distance from the smallest value to the largest.

tap for more ↻
Range

The range is the crudest measure of spread: it uses only two numbers and moves the moment a single outlier appears.

TH Range คือผลต่างระหว่างค่าสูงสุดกับต่ำสุด เป็นการวัดการกระจายที่หยาบที่สุดเพราะใช้แค่สองค่า

e.g. Daily orders between 12 and 340 give a range of 328.
🔐 Governance Foundation

Ransomware

Malware that encrypts your data and demands payment.

tap for more ↻
Ransomware

The defence is a tested, offline backup: paying is unreliable, and an untested backup is a plan, not a recovery.

TH Ransomware คือมัลแวร์ที่เข้ารหัสข้อมูลแล้วเรียกค่าไถ่ ทางป้องกันที่ได้ผลคือ backup แยกออฟไลน์ที่ทดสอบกู้คืนแล้ว

e.g. A hospital losing access to records until systems are restored from backup.
💼 Business Foundation

Requirement

A specific statement of what a solution must do.

tap for more ↻
Requirement

Functional requirements say what it does; non-functional ones cover speed, availability and security. Vague requirements are the main source of rework.

TH Requirement คือข้อกำหนดที่ระบุว่าระบบต้องทำอะไรได้ รวมทั้งด้านความเร็ว ความพร้อมใช้ และความปลอดภัย

e.g. The report must refresh by 07:00 and cover 36 months of history.
🔐 Governance Foundation

Responsible AI

Building and using AI so the harm it can do is anticipated and controlled.

tap for more ↻
Responsible AI

Responsible practice covers fairness, transparency, privacy, human oversight and accountability for outcomes — decided before deployment, not after a complaint.

TH Responsible AI คือการพัฒนาและใช้ AI อย่างรับผิดชอบ ครอบคลุมความเป็นธรรม ความโปร่งใส ความเป็นส่วนตัว และการกำกับดูแลโดยมนุษย์

e.g. Documenting what a scoring model may and may not be used for.
📊 Analytics Foundation

Retention rate

The share of customers who are still active after a period.

tap for more ↻
Retention rate

Retention is the complement of churn and the strongest driver of long-term value, because it compounds.

TH Retention rate คือสัดส่วนลูกค้าที่ยังใช้บริการอยู่หลังผ่านช่วงเวลาหนึ่ง เป็นตัวขับมูลค่าลูกค้าในระยะยาว

e.g. 68% of January buyers bought again within 90 days.
💼 Business Foundation

Revenue vs profit

Money in, versus what is left after costs.

tap for more ↻
Revenue vs profit

Revenue measures scale, profit measures viability. Growth that raises revenue and lowers profit is a strategic choice, not a success by default.

TH Revenue คือรายได้ทั้งหมด ส่วน profit คือส่วนที่เหลือหลังหักต้นทุน รายได้โตแต่กำไรลดถือเป็นการเลือก ไม่ใช่ความสำเร็จโดยอัตโนมัติ

e.g. Discounting lifts revenue 12% while cutting profit 4%.
🗄️ Data Foundation

Row and column

A row is one record; a column is one attribute of every record.

tap for more ↻
Row and column

In a table, rows are the things you counted and columns are what you know about each. Deciding what a row represents is the first design decision in any dataset.

TH Row คือข้อมูลหนึ่งรายการ ส่วน column คือคุณสมบัติหนึ่งอย่างของทุกรายการ

e.g. One row per order; columns for date, customer, amount and channel.
🗄️ Data Foundation

SQL

The standard language for asking a database questions.

tap for more ↻
SQL

Structured Query Language declares what you want — which columns, which filters, which grouping — and the database decides how to fetch it.

TH SQL คือภาษามาตรฐานที่ใช้สอบถามและจัดการข้อมูลในฐานข้อมูล บอกว่าต้องการอะไร ไม่ต้องบอกวิธีดึง

e.g. SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region.
💻 IT Foundation

SSD vs HDD

Two kinds of disk: SSD uses chips, HDD uses spinning platters.

tap for more ↻
SSD vs HDD

A Solid State Drive has no moving parts and reads data many times faster than a Hard Disk Drive, which is cheaper per terabyte. Query speed on a big local dataset often depends on which one you have.

TH SSD ใช้ชิปหน่วยความจำ อ่านเขียนเร็ว ส่วน HDD เป็นจานหมุน ราคาถูกกว่าต่อความจุ แต่ช้ากว่า

e.g. Moving a data warehouse from HDD to SSD can cut a nightly load from hours to minutes.
💼 Business Foundation

SWOT

A quick frame of strengths, weaknesses, opportunities and threats.

tap for more ↻
SWOT

Strengths and weaknesses are internal, opportunities and threats external. It is a structuring device, not an analysis.

TH SWOT คือกรอบสรุปจุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส และอุปสรรค สองอย่างแรกเป็นเรื่องภายใน สองอย่างหลังเป็นภายนอก

e.g. One slide framing a market entry discussion.
💻 IT Foundation

SaaS

Software you use over the web without installing or maintaining it.

tap for more ↻
SaaS

Software as a Service is billed per user or per usage; the vendor runs the servers, applies updates and owns uptime. You configure, you do not operate.

TH SaaS คือซอฟต์แวร์ที่ใช้ผ่านเว็บโดยไม่ต้องติดตั้งหรือดูแลเครื่องเอง จ่ายเป็นค่าบริการรายเดือน

e.g. Google Workspace, Salesforce and Power BI Service are all SaaS.
📐 Maths & Stats Foundation

Sampling

Choosing which members of a population to measure.

tap for more ↻
Sampling

Random sampling gives every member an equal chance and is what makes inference valid. Convenience sampling is cheaper and quietly biased.

TH Sampling คือวิธีเลือกตัวอย่างจากประชากร การสุ่มอย่างถูกวิธีทำให้ผลสรุปกลับไปยังประชากรได้

e.g. Emailing every 50th customer on the list rather than the ones who complain loudest.
📈 Visualisation Foundation

Scatter plot

One dot per record, positioned by two variables.

tap for more ↻
Scatter plot

The scatter plot is the right chart for showing a relationship, and for spotting clusters and outliers a correlation number hides.

TH Scatter plot คือกราฟจุดที่วางตำแหน่งตามตัวแปรสองตัว ใช้ดูความสัมพันธ์ กลุ่มก้อน และค่าผิดปกติ

e.g. Ad spend against orders, one dot per campaign.
🗄️ Data Foundation

Schema

The definition of what tables and columns exist and how they relate.

tap for more ↻
Schema

The schema is the blueprint: names, types, keys and constraints. Reading it is the fastest way to understand an unfamiliar system.

TH Schema คือพิมพ์เขียนของฐานข้อมูล บอกว่ามีตารางอะไร คอลัมน์อะไร ชนิดใด และเชื่อมกันอย่างไร

e.g. Documenting the schema before writing the first extraction query.
💼 Business Foundation

Scope creep

Work quietly expanding beyond what was agreed.

tap for more ↻
Scope creep

Each small addition is reasonable; the accumulation is what misses the deadline. It is managed by a written scope and an explicit change process.

TH Scope creep คือขอบเขตงานที่ค่อย ๆ ขยายออกไปจากที่ตกลงไว้ แต่ละอย่างดูเล็กน้อยแต่รวมกันทำให้งานไม่เสร็จ

e.g. Adding just one more source to a pipeline four times.
💻 IT Foundation

Script

A small program written to automate a task.

tap for more ↻
Script

A script is run top to bottom to do a job — move files, clean a table, call an API. It is the usual first step from manual work to a repeatable process.

TH Script คือโปรแกรมสั้น ๆ ที่เขียนไว้ทำงานซ้ำ ๆ แบบอัตโนมัติ เช่น ย้ายไฟล์หรือล้างข้อมูล

e.g. A nightly script that downloads yesterday sales and loads them into the warehouse.
📊 Analytics Foundation

Segmentation

Splitting a population into groups that behave differently.

tap for more ↻
Segmentation

Segments are useful when they are distinguishable, sizeable and actionable. A segmentation nobody can target is an interesting chart, not a decision.

TH Segmentation คือการแบ่งลูกค้าหรือประชากรออกเป็นกลุ่มที่มีพฤติกรรมต่างกัน กลุ่มที่ดีต้องแยกได้ ใหญ่พอ และทำการตลาดได้

e.g. Splitting customers into weekly, monthly and lapsed buyers.
🧠 AI & ML Foundation

Sentiment analysis

Judging whether text is positive, negative or neutral.

tap for more ↻
Sentiment analysis

It scales opinion measurement across thousands of comments, but sarcasm, mixed messages and domain slang are where it quietly fails.

TH Sentiment analysis คือการวิเคราะห์ว่าข้อความมีอารมณ์บวก ลบ หรือกลาง ข้อจำกัดคือประชด ข้อความปนกัน และคำเฉพาะวงการ

e.g. Tracking weekly sentiment of mentions after a price change.
💻 IT Foundation

Server

A computer whose job is to answer requests from other machines.

tap for more ↻
Server

A server is defined by role, not by size. It runs continuously, has no need for a screen, and usually hosts a web application, database or file service.

TH Server คือเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ทำหน้าที่ให้บริการและตอบคำขอจากเครื่องอื่น ทำงานต่อเนื่องตลอดเวลา

e.g. The NAS in the office acts as a file server and a small application server.
💼 Business Foundation

Sprint

A fixed short period with a committed set of work.

tap for more ↻
Sprint

Sprints of one to four weeks end in a review and a retrospective. The length is fixed; the content is what gets negotiated.

TH Sprint คือช่วงเวลาสั้น ๆ ที่กำหนดไว้แน่นอนพร้อมงานที่ตกลงจะทำให้เสร็จ จบด้วยการทบทวนผลงาน

e.g. A two-week sprint delivering the customer data model.
💼 Business Foundation

Stakeholder

Anyone affected by, or able to affect, the work.

tap for more ↻
Stakeholder

Stakeholders differ in interest and influence, and the ones who can quietly block a project are often not the ones who requested it.

TH Stakeholder คือผู้ที่ได้รับผลกระทบหรือมีอิทธิพลต่องาน ต้องแยกให้ออกว่าใครสนใจและใครมีอำนาจตัดสิน

e.g. The requester, the data owner, IT security and the team whose process changes.
📐 Maths & Stats Foundation

Standard deviation

The square root of the variance — spread, back in the original units.

tap for more ↻
Standard deviation

Standard deviation says how far a typical value sits from the mean. Same units as the data, so it can be compared with the mean directly.

TH Standard deviation คือรากที่สองของ variance บอกว่าโดยทั่วไปข้อมูลห่างจากค่าเฉลี่ยเท่าไร หน่วยเดียวกับข้อมูล

e.g. Mean delivery 30 minutes with SD 3 minutes is a predictable service; SD 25 minutes is not.
💻 IT Foundation

Storage (disk)

Where files stay when the computer is switched off.

tap for more ↻
Storage (disk)

Storage — an SSD or hard disk — keeps data permanently and is far larger but much slower than RAM. Databases and datasets live here and are loaded into RAM to be used.

TH Storage หรือ disk คือที่เก็บไฟล์แบบถาวร ความจุมากกว่า RAM แต่ทำงานช้ากว่า

e.g. A 1 TB SSD holds your files; only the file you open is copied into RAM.
🗄️ Data Foundation

Structured data

Data that already fits neatly into rows and columns.

tap for more ↻
Structured data

Structured data has a fixed schema, which is what makes it directly queryable with SQL. Most business systems produce it.

TH Structured data คือข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจนเป็นแถวและคอลัมน์ จึงใช้ SQL ดึงได้ตรง ๆ

e.g. The customer table in a CRM.
🧠 AI & ML Foundation

Supervised learning

Learning from examples that already carry the right answer.

tap for more ↻
Supervised learning

Each training row has features and a known label. The model learns the mapping, and its quality is limited by how good those labels are.

TH Supervised learning คือการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีคำตอบกำกับอยู่แล้ว คุณภาพของโมเดลขึ้นกับคุณภาพของ label

e.g. Past loans marked defaulted or repaid, used to score new applications.
📊 Analytics Foundation

Time series

Data recorded in time order, at regular intervals.

tap for more ↻
Time series

Time-series values are not independent — today depends on yesterday — which is why ordinary sampling logic does not apply to them.

TH Time series คือข้อมูลที่เรียงตามเวลาเป็นช่วงสม่ำเสมอ ค่าแต่ละช่วงสัมพันธ์กับช่วงก่อนหน้า

e.g. Daily website visits for the last three years.
🧠 AI & ML Foundation

Training and test set

Data used to fit the model, kept separate from data used to judge it.

tap for more ↻
Training and test set

Performance on data the model has already seen is meaningless. Splitting before any tuning is what makes the evaluation honest.

TH Training set คือข้อมูลที่ใช้สอนโมเดล ส่วน test set คือข้อมูลที่กันไว้วัดผล ต้องแยกก่อนเริ่มปรับโมเดล

e.g. Fit on 2023-2024, evaluate on 2025 that the model never saw.
💻 IT Foundation

URL

The full web address of a resource.

tap for more ↻
URL

A Uniform Resource Locator names the protocol, the host, the path and any parameters — each part telling the browser something different about what to fetch.

TH URL คือที่อยู่เต็มรูปแบบของสิ่งที่อยู่บนเว็บ ประกอบด้วย protocol ชื่อโฮสต์ เส้นทาง และพารามิเตอร์

e.g. In https://madt.study/app/quiz?n=15 the ?n=15 is a parameter.
🗄️ Data Foundation

Unstructured data

Data with no table shape — text, images, audio, video.

tap for more ↻
Unstructured data

It carries meaning that a database cannot index directly, so it needs extraction, embeddings or a model to turn it into something analysable.

TH Unstructured data คือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างตาราง เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง ต้องแปลงก่อนนำมาวิเคราะห์

e.g. Ten thousand customer complaint emails.
🧠 AI & ML Foundation

Unsupervised learning

Finding structure in data with no labels.

tap for more ↻
Unsupervised learning

Without a target there is no accuracy to measure, so results are judged on whether they are stable and useful to a human.

TH Unsupervised learning คือการหาโครงสร้างในข้อมูลที่ไม่มีคำตอบกำกับ วัดความถูกต้องตรง ๆ ไม่ได้ ต้องดูว่าใช้ประโยชน์ได้จริงไหม

e.g. Clustering customers into behavioural groups nobody defined in advance.
💼 Business Foundation

Use case

One specific way a user achieves something with the system.

tap for more ↻
Use case

A use case names the actor, the trigger, the steps and the outcome, which keeps the discussion on value rather than features.

TH Use case คือกรณีการใช้งานหนึ่งเรื่อง ระบุว่าใครใช้ ตอนไหน ทำอะไร และได้ผลลัพธ์อะไร

e.g. A branch manager checks tomorrow staffing against forecast demand.
🔐 Governance Foundation

VPN

An encrypted tunnel into a private network over the internet.

tap for more ↻
VPN

A Virtual Private Network lets remote staff reach internal systems as if on site. It protects the path, not the data once it arrives.

TH VPN คือการสร้างช่องทางเข้ารหัสเข้าสู่เครือข่ายภายในผ่านอินเทอร์เน็ต ป้องกันเส้นทางส่งข้อมูล ไม่ใช่ตัวข้อมูลปลายทาง

e.g. Connecting to the office database from home through the company VPN.
📐 Maths & Stats Foundation

Variance

The average of the squared distances from the mean.

tap for more ↻
Variance

Variance measures spread. Squaring makes every deviation positive and punishes large ones, but leaves the result in squared units, which is why it is hard to interpret directly.

TH Variance คือค่าความแปรปรวน เฉลี่ยของกำลังสองของระยะห่างจากค่าเฉลี่ย บอกการกระจายของข้อมูล

e.g. Two branches average 100 sales a day, but variances of 4 and 400 describe very different operations.
📊 Analytics Core

A/B test

A controlled experiment comparing two versions on randomly split users.

tap for more ↻
A/B test

Randomisation is what allows a causal claim. Stopping the test the moment it looks good is the fastest way to fool yourself.

TH A/B test คือการทดลองเปรียบเทียบสองรูปแบบโดยสุ่มแบ่งผู้ใช้ การสุ่มเป็นสิ่งที่ทำให้สรุปเชิงสาเหตุได้

e.g. Half of visitors see the new checkout, half see the old one, for two full weeks.
🧠 AI & ML Core

AI agent

A model given tools and allowed to take multi-step action toward a goal.

tap for more ↻
AI agent

An agent plans, calls tools, observes results and continues. The design questions are which tools, what limits, and where a human must approve.

TH AI agent คือโมเดลที่มีเครื่องมือให้ใช้และทำงานหลายขั้นเพื่อบรรลุเป้าหมาย ประเด็นสำคัญคือให้ใช้เครื่องมืออะไรและจุดใดต้องให้คนอนุมัติ

e.g. An agent that reads a ticket, queries the database and drafts a reply for approval.
🔐 Governance Core

AI transparency

Telling people when AI is involved and on what basis it decided.

tap for more ↻
AI transparency

Transparency covers disclosure that a system is automated, what data it used, and how a person can contest the outcome.

TH AI transparency คือการบอกให้ผู้เกี่ยวข้องรู้ว่ามีการใช้ AI ใช้ข้อมูลอะไร และจะโต้แย้งผลได้อย่างไร

e.g. A note that this reply was drafted by AI and reviewed by staff.
📈 Visualisation Core

Annotation

A note on the chart that says what the reader should notice.

tap for more ↻
Annotation

One line of text on the spike removes the guesswork and is usually the highest-value addition to any chart.

TH Annotation คือคำอธิบายสั้น ๆ บนกราฟที่บอกว่าควรสังเกตอะไร มักเป็นสิ่งที่เพิ่มคุณค่าให้กราฟมากที่สุด

e.g. Labelling the March dip as a system outage.
🧠 AI & ML Core

Anomaly detection

Finding records that do not fit the normal pattern.

tap for more ↻
Anomaly detection

Useful when examples of the problem are too rare to train on directly, so the model learns normal and flags departures from it.

TH Anomaly detection คือการหาข้อมูลที่ผิดปกติจากรูปแบบปกติ เหมาะกับกรณีที่ตัวอย่างของปัญหามีน้อยเกินกว่าจะฝึกตรง ๆ

e.g. Flagging a machine whose vibration pattern shifts before failure.
🔐 Governance Core

Anonymisation

Removing identity irreversibly, so data is no longer personal.

tap for more ↻
Anonymisation

True anonymisation cannot be undone. It also has to survive re-identification attempts from combining the data with other sources.

TH Anonymisation คือการทำให้ข้อมูลไม่สามารถระบุตัวบุคคลได้อย่างถาวร และต้องทนต่อการนำไปรวมกับข้อมูลอื่นเพื่อระบุตัว

e.g. Publishing counts by district rather than individual records.
🔐 Governance Core

Audit trail

An immutable record of who did what, and when.

tap for more ↻
Audit trail

Audit logs make accountability possible after the fact, and they are usually the first thing an auditor or investigator asks for.

TH Audit trail คือบันทึกที่แก้ไขไม่ได้ว่าใครทำอะไรเมื่อไร ใช้ตรวจสอบย้อนหลังและเป็นสิ่งที่ผู้ตรวจสอบขอดูก่อน

e.g. A log of every export of customer data, with the user and time.
🔐 Governance Core

Backup and disaster recovery

Copies of data, and the plan to get running again after a failure.

tap for more ↻
Backup and disaster recovery

A backup you have never restored is unproven. Recovery targets are stated as how much data you can lose and how long you can be down.

TH Backup คือสำเนาข้อมูล ส่วน disaster recovery คือแผนกู้ระบบให้กลับมาทำงาน ต้องทดสอบการกู้คืนจริง ไม่ใช่แค่มีสำเนา

e.g. Nightly offsite backups plus a quarterly restore test.
💻 IT Core

Bandwidth

How much data a connection can carry per second.

tap for more ↻
Bandwidth

Bandwidth is capacity, not speed of response. Copying a large dataset is limited by bandwidth; an interactive query is usually limited by latency.

TH Bandwidth คือปริมาณข้อมูลที่สายส่งรับได้ต่อวินาที เป็นเรื่องความจุ ไม่ใช่ความเร็วในการตอบสนอง

e.g. Uploading 500 GB to the cloud over an office line takes days, not minutes.
📈 Visualisation Core

Box plot

A compact summary of median, quartiles and outliers.

tap for more ↻
Box plot

Box plots compare distributions across many groups in one view, which averages alone cannot do.

TH Box plot คือกราฟที่สรุป median quartile และค่าผิดปกติในภาพเดียว ใช้เทียบการกระจายหลายกลุ่มพร้อมกัน

e.g. Delivery time distribution for each of twelve hubs.
📐 Maths & Stats Core

CAGR

The steady annual growth rate that would produce the observed change.

tap for more ↻
CAGR

Compound Annual Growth Rate converts multi-year growth into one comparable per-year figure, and hides everything that happened in between.

TH CAGR คืออัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีแบบทบต้น ใช้เทียบการเติบโตข้ามช่วงเวลา แต่ซ่อนความผันผวนระหว่างทาง

e.g. Revenue from 100M to 175M over three years is a CAGR near 20%.
💼 Business Core

CAPEX and OPEX

Money spent to acquire assets, versus money spent to run things.

tap for more ↻
CAPEX and OPEX

Capital expenditure buys something that lasts and is depreciated; operating expenditure is consumed now. Moving to cloud shifts CAPEX into OPEX.

TH CAPEX คือรายจ่ายลงทุนในสินทรัพย์ ส่วน OPEX คือรายจ่ายดำเนินงาน การย้ายขึ้น cloud คือการเปลี่ยน CAPEX เป็น OPEX

e.g. Buying servers is CAPEX; renting cloud capacity is OPEX.
💻 IT Core

Cache

A copy of a result kept close by so it does not have to be produced again.

tap for more ↻
Cache

Caching trades freshness for speed. The hard part is deciding when a cached value is stale enough to be thrown away.

TH Cache คือการเก็บผลลัพธ์ที่ใช้บ่อยไว้ใกล้ ๆ เพื่อไม่ต้องคำนวณหรือดึงใหม่ แลกความสดของข้อมูลกับความเร็ว

e.g. A BI tool caching last night aggregate so the morning dashboard opens instantly.
💼 Business Core

Change management

Getting people to actually adopt a new way of working.

tap for more ↻
Change management

Most analytics projects fail on adoption, not accuracy. Change work means communication, training, incentives and removing the old path.

TH Change management คือการทำให้คนเปลี่ยนมาใช้วิธีทำงานใหม่จริง ๆ ต้องมีการสื่อสาร อบรม แรงจูงใจ และปิดทางเดิม

e.g. A perfect forecast ignored because planners still trust their spreadsheet.
📈 Visualisation Core

Chartjunk

Decoration that adds no information.

tap for more ↻
Chartjunk

Backgrounds, icons, gradients and 3D perspective make a chart harder to read and, in the 3D case, actively distort the values.

TH Chartjunk คือส่วนตกแต่งในกราฟที่ไม่ได้ให้ข้อมูลเพิ่ม เช่น พื้นหลังลวดลาย หรือกราฟสามมิติที่ทำให้อ่านค่าผิด

e.g. A 3D exploded pie chart with a photo behind it.
🧠 AI & ML Core

Class imbalance

One outcome is far rarer than the other.

tap for more ↻
Class imbalance

Rare positives dominate real problems — fraud, churn, defects. Handling it needs resampling, class weights or metrics other than accuracy.

TH Class imbalance คือกรณีที่ผลลัพธ์หนึ่งพบน้อยกว่าอีกฝ่ายมาก ต้องปรับน้ำหนักหรือเลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสม

e.g. 900 fraud cases in 2 million transactions.
📊 Analytics Core

Cohort analysis

Tracking groups defined by when they joined, over their own lifetime.

tap for more ↻
Cohort analysis

Cohorts separate a genuine change in behaviour from a change in mix, because each group is followed from its own starting point.

TH Cohort analysis คือการติดตามกลุ่มลูกค้าที่เริ่มใช้บริการในช่วงเวลาเดียวกันตามอายุการใช้งานของกลุ่มนั้น

e.g. Do customers who joined in January retain better than those from June?
📈 Visualisation Core

Colour encoding

Using colour to carry meaning rather than decorate.

tap for more ↻
Colour encoding

Categorical palettes for distinct groups, sequential for magnitude, diverging around a midpoint — and never more colours than a reader can hold.

TH Colour encoding คือการใช้สีสื่อความหมาย เช่น สีแยกหมวดหมู่ สีไล่ระดับแทนปริมาณ หรือสีสองทางรอบค่ากลาง

e.g. Red-to-blue diverging colours around a zero variance.
🧠 AI & ML Core

Computer vision

Getting models to interpret images and video.

tap for more ↻
Computer vision

Detection, classification and segmentation of visual data, now routine in inspection, retail and safety monitoring.

TH Computer vision คือการให้โมเดลตีความภาพและวิดีโอ เช่น ตรวจจับวัตถุ จำแนกประเภท และแยกส่วนของภาพ

e.g. Counting shelf stock from a photo of the aisle.
📐 Maths & Stats Core

Conditional probability

The chance of something given that something else is already known.

tap for more ↻
Conditional probability

Written P(A|B). Conditioning on information usually changes the answer, and confusing P(A|B) with P(B|A) is one of the most common reasoning errors in analytics.

TH Conditional probability คือความน่าจะเป็นของเหตุการณ์หนึ่งเมื่อรู้ว่าอีกเหตุการณ์เกิดขึ้นแล้ว

e.g. The chance a customer churns given they filed two complaints is not the chance they complained given they churned.
📐 Maths & Stats Core

Confidence interval

A range that plausibly contains the true value, with a stated confidence level.

tap for more ↻
Confidence interval

A 95% confidence interval means that with this method, 95 of 100 such intervals would cover the true population value. A wide interval is an honest signal of thin data.

TH Confidence interval คือช่วงที่คาดว่าค่าจริงของประชากรน่าจะอยู่ ที่ระดับความเชื่อมั่นที่กำหนด

e.g. 42% support with a 95% interval of 38% to 46%.
🧠 AI & ML Core

Confusion matrix

The table of correct and incorrect predictions by class.

tap for more ↻
Confusion matrix

It shows true positives, false positives, true negatives and false negatives — the raw counts every other classification metric is computed from.

TH Confusion matrix คือตารางที่แสดงจำนวนการทำนายถูกและผิดแยกตามประเภท เป็นที่มาของตัวชี้วัดอื่นทั้งหมด

e.g. 120 caught, 30 missed, 45 false alarms, 9,805 correctly cleared.
💻 IT Core

Container

A packaged application with everything it needs to run, minus the operating system.

tap for more ↻
Container

Containers, usually built with Docker, start in seconds and behave identically on a laptop and in production, which removes the classic works-on-my-machine problem.

TH Container คือการห่อโปรแกรมพร้อม dependency ทั้งหมดไว้ด้วยกัน ทำให้รันที่ไหนก็ได้ผลเหมือนกัน

e.g. Shipping a Python API as a Docker image so the server runs the exact same versions.
🧠 AI & ML Core

Context window

How much text a model can consider at once.

tap for more ↻
Context window

Everything — instructions, documents, conversation — competes for the same window. Once it is full, the earliest content must be dropped or summarised.

TH Context window คือปริมาณข้อความที่โมเดลรับพิจารณาได้ในครั้งเดียว ถ้าเต็มต้องตัดหรือสรุปส่วนก่อนหน้าออก

e.g. Pasting a 300-page manual will not fit in a small context window.
🧠 AI & ML Core

Cross-validation

Rotating which slice of data is held out, then averaging the results.

tap for more ↻
Cross-validation

K-fold cross-validation uses every row for both training and testing across folds, giving a more stable estimate on limited data.

TH Cross-validation คือการสลับกันกันข้อมูลบางส่วนไว้ทดสอบหลายรอบแล้วเฉลี่ยผล ทำให้ประเมินได้แม่นขึ้นเมื่อข้อมูลน้อย

e.g. 5-fold cross-validation on 5,000 rows instead of one 80/20 split.
📊 Analytics Core

Customer lifetime value

The total expected profit from a customer over the whole relationship.

tap for more ↻
Customer lifetime value

CLV turns retention and margin into one number that can be compared against acquisition cost, which is how marketing budgets get defended.

TH Customer lifetime value คือกำไรรวมที่คาดว่าจะได้จากลูกค้าหนึ่งรายตลอดความสัมพันธ์ ใช้เทียบกับต้นทุนการหาลูกค้า

e.g. A CLV of 8,400 baht justifies spending up to 2,000 to acquire.
🔐 Governance Core

Data classification

Labelling data by how sensitive it is.

tap for more ↻
Data classification

Public, internal, confidential, restricted. The label drives who may access it, where it may be stored and how it must be protected.

TH Data classification คือการจัดระดับความอ่อนไหวของข้อมูล ระดับที่ให้จะกำหนดว่าใครเข้าถึงได้และต้องป้องกันอย่างไร

e.g. Salary data classified restricted, so it never leaves the finance system.
🗄️ Data Core

Data mart

A subject-specific slice of the warehouse, built for one audience.

tap for more ↻
Data mart

A mart contains only what a function needs, with their definitions and grain, which makes it faster to query and easier to trust.

TH Data mart คือส่วนย่อยของ data warehouse ที่ทำไว้เฉพาะกลุ่มผู้ใช้หรือหน่วยงานหนึ่ง

e.g. A finance mart holding only what the monthly close needs.
🔐 Governance Core

Data masking

Hiding part of a value so it can be shown without exposing it.

tap for more ↻
Data masking

Masking lets support staff confirm a record without seeing the full number, and lets test environments use realistic-looking data.

TH Data masking คือการปิดบังบางส่วนของข้อมูล เพื่อให้ยืนยันตัวได้โดยไม่เห็นค่าจริงทั้งหมด

e.g. Showing a card as **** **** **** 4419.
🗄️ Data Core

Data profiling

Systematically inspecting a dataset to see what is really in it.

tap for more ↻
Data profiling

Profiling reports row counts, distinct values, nulls, ranges and formats per column. It is the honest first step before any modelling.

TH Data profiling คือการสำรวจข้อมูลอย่างเป็นระบบ ดูจำนวนแถว ค่าที่ไม่ซ้ำ ค่าว่าง ช่วงค่า และรูปแบบของแต่ละคอลัมน์

e.g. Discovering 12% of the phone column is empty and 3% has letters in it.
🗄️ Data Core

Data quality

Whether data is fit for the purpose you have in mind.

tap for more ↻
Data quality

Quality is judged on accuracy, completeness, consistency, timeliness, validity and uniqueness — and it is always relative to a use, never absolute.

TH Data quality คือความเหมาะสมของข้อมูลกับการใช้งาน วัดจากความถูกต้อง ครบถ้วน สอดคล้อง ทันเวลา และไม่ซ้ำ

e.g. Addresses good enough for analysis by province, not good enough for delivery.
🔐 Governance Core

Data retention

How long data is kept before it must be deleted.

tap for more ↻
Data retention

Keeping personal data longer than the purpose requires is itself a compliance failure, which makes retention rules part of the data design.

TH Data retention คือระยะเวลาที่เก็บข้อมูลไว้ได้ก่อนต้องลบ การเก็บข้อมูลส่วนบุคคลนานเกินความจำเป็นถือว่าผิดกฎ

e.g. Deleting CCTV footage after 30 days automatically.
🔐 Governance Core

Data steward

The person who maintains a dataset day to day.

tap for more ↻
Data steward

Stewards keep the dictionary current, monitor quality and chase corrections at source — the operational half of governance.

TH Data steward คือผู้ดูแลข้อมูลในทางปฏิบัติ ปรับปรุงคำนิยาม เฝ้าดูคุณภาพ และตามแก้ปัญหาที่ต้นทาง

e.g. The steward who resolves duplicate customer records weekly.
💼 Business Core

Data-driven culture

An organisation where decisions are expected to cite evidence.

tap for more ↻
Data-driven culture

It shows up in small habits: asking what the data says before deciding, and being willing to be shown wrong by it.

TH Data-driven culture คือวัฒนธรรมที่การตัดสินใจต้องอ้างข้อมูล และยอมรับได้เมื่อข้อมูลบอกว่าเราคิดผิด

e.g. A meeting that opens with the numbers rather than with opinions.
📈 Visualisation Core

Data-ink ratio

The share of the chart that actually encodes data.

tap for more ↻
Data-ink ratio

Every gridline, shadow and 3D effect competes with the data. Raising the ratio means deleting decoration, not adding explanation.

TH Data-ink ratio คือสัดส่วนขององค์ประกอบในกราฟที่สื่อข้อมูลจริง ๆ ควรตัดสิ่งประดับที่ไม่จำเป็นออก

e.g. Removing gridlines, borders and the 3D effect from a bar chart.
🧠 AI & ML Core

Decision tree

A model that splits data with a sequence of yes/no questions.

tap for more ↻
Decision tree

Trees are readable, handle mixed data types and need no scaling, but a single deep tree overfits easily.

TH Decision tree คือโมเดลที่แบ่งข้อมูลด้วยคำถามใช่หรือไม่ทีละขั้น อ่านเข้าใจง่าย แต่ถ้าลึกเกินไปจะ overfit

e.g. If tenure < 6 months and complaints > 1, predict churn.
🧠 AI & ML Core

Deep learning

Neural networks with many layers, trained on large datasets.

tap for more ↻
Deep learning

Depth removes the need for hand-built features on images, audio and text, in exchange for far more data and compute.

TH Deep learning คือ neural network ที่มีหลายชั้น ฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมาก ทำให้ไม่ต้องออกแบบ feature เอง แต่ใช้ทรัพยากรสูง

e.g. Image and speech recognition, and every modern language model.
🗄️ Data Core

Denormalisation

Deliberately duplicating data to make reads faster.

tap for more ↻
Denormalisation

Analytical stores denormalise — wide tables, pre-joined fields — because scanning one table beats joining six when you are answering the same question daily.

TH Denormalisation คือการยอมเก็บข้อมูลซ้ำเพื่อให้อ่านและวิเคราะห์เร็วขึ้น นิยมใช้ในระบบวิเคราะห์ข้อมูล

e.g. A reporting table carrying customer region on every order row.
💼 Business Core

Digital transformation

Redesigning how an organisation works around digital capability.

tap for more ↻
Digital transformation

Transformation changes processes, decisions and roles. Buying tools without changing any of those is digitisation, not transformation.

TH Digital transformation คือการออกแบบวิธีทำงานขององค์กรใหม่โดยใช้ความสามารถทางดิจิทัล ไม่ใช่แค่ซื้อเครื่องมือมาใช้

e.g. Moving from monthly manual reports to daily automated decisions.
📈 Visualisation Core

Drill-down

Moving from a summary into its detail without leaving the view.

tap for more ↻
Drill-down

Drill-down keeps the overview clean while making the next question answerable in one click.

TH Drill-down คือการเจาะจากภาพรวมลงไปดูรายละเอียด ทำให้หน้าจอหลักไม่รกแต่ยังตอบคำถามต่อได้

e.g. Clicking a region to see its branches, then a branch to see its products.
🗄️ Data Core

ELT

Load first, transform inside the target platform.

tap for more ↻
ELT

ELT lands raw data and uses the warehouse own compute to transform it, which keeps the raw copy for re-processing and fits cloud pricing.

TH ELT คือการโหลดข้อมูลดิบเข้าปลายทางก่อน แล้วใช้พลังประมวลผลของปลายทางแปลงข้อมูล เก็บข้อมูลดิบไว้ได้

e.g. Loading raw JSON into BigQuery, then building models with SQL.
💼 Business Core

ERP

One integrated system running core business functions.

tap for more ↻
ERP

Enterprise Resource Planning covers finance, procurement, inventory and HR on a shared database, which makes it the authoritative source for many analyses.

TH ERP คือระบบรวมที่ใช้บริหารงานหลักขององค์กร เช่น การเงิน จัดซื้อ คลัง และบุคคล บนฐานข้อมูลเดียวกัน

e.g. SAP or Oracle as the source of truth for cost and inventory.
💻 IT Core

Endpoint

One specific address in an API that answers one kind of request.

tap for more ↻
Endpoint

An API is a set of endpoints, each a URL that does one job. Documentation lists each endpoint, what it expects and what it returns.

TH Endpoint คือ URL หนึ่งจุดของ API ที่รับคำขอแบบหนึ่งและตอบข้อมูลกลับมา

e.g. GET /v1/customers/123 returns one customer record.
🗄️ Data Core

Entity-relationship diagram

A diagram of the things a system stores and how they connect.

tap for more ↻
Entity-relationship diagram

An ERD shows entities, their keys and the one-to-many relationships between them, which is the quickest way to explain or learn a data model.

TH ERD คือแผนภาพที่แสดงว่าระบบเก็บข้อมูลอะไร และแต่ละอย่างเชื่อมโยงกันแบบไหน

e.g. Drawing customer, order and order-line before building the tables.
💻 IT Core

Environment (dev, test, prod)

Separate copies of a system for building, checking and real use.

tap for more ↻
Environment (dev, test, prod)

Changes move dev to test to production. Skipping the test environment is how a broken transformation reaches the report the CEO reads.

TH Environment คือชุดระบบที่แยกกันสำหรับพัฒนา ทดสอบ และใช้งานจริง เพื่อไม่ให้ของที่ยังไม่พร้อมกระทบผู้ใช้

e.g. Testing the new pipeline against last month data in test before promoting it.
📐 Maths & Stats Core

Expected value

The long-run average outcome, weighting each result by its probability.

tap for more ↻
Expected value

Expected value turns a set of uncertain outcomes into one comparable number, which is why it underlies decision analysis and pricing.

TH Expected value คือค่าคาดหวัง เอาผลลัพธ์แต่ละแบบคูณความน่าจะเป็นแล้วรวมกัน ใช้เปรียบเทียบทางเลือก

e.g. A campaign with a 10% chance of 1M baht profit has an expected value of 100k.
🧠 AI & ML Core

Explainability

Being able to say why a model produced a given output.

tap for more ↻
Explainability

Feature importance and SHAP values expose which inputs drove a prediction — needed for trust, debugging and regulated decisions.

TH Explainability คือความสามารถอธิบายว่าทำไมโมเดลให้ผลลัพธ์นั้น เช่น ใช้ค่า feature importance หรือ SHAP

e.g. Telling a rejected applicant which factors weighed most.
🧠 AI & ML Core

F1 score

One number balancing precision and recall.

tap for more ↻
F1 score

The harmonic mean of the two, so it drops if either is weak. Useful for comparing models when both error types matter.

TH F1 score คือค่าเฉลี่ยแบบ harmonic ของ precision กับ recall ใช้เทียบโมเดลเมื่อสนใจทั้งสองด้าน

e.g. Precision 0.8 and recall 0.5 gives an F1 of about 0.62.
🗄️ Data Core

Fact and dimension

The measurements, and the descriptive context you slice them by.

tap for more ↻
Fact and dimension

Fact tables hold numeric events such as sales; dimension tables hold the who, what, when and where. Dashboards are built from this pairing.

TH Fact คือตารางที่เก็บตัวเลขเหตุการณ์ เช่น ยอดขาย ส่วน dimension คือตารางที่อธิบายบริบท เช่น ลูกค้า สินค้า เวลา

e.g. Sales facts sliced by the product, store and date dimensions.
🧠 AI & ML Core

Feature engineering

Building better inputs from raw data.

tap for more ↻
Feature engineering

Ratios, differences, time-since values, rolling windows and aggregations turn records into signals a model can use.

TH Feature engineering คือการสร้าง feature ใหม่จากข้อมูลดิบ เช่น อัตราส่วน ผลต่าง ระยะเวลา และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

e.g. Turning a birth date into age, and a purchase list into orders per month.
📊 Analytics Core

Forecasting

Estimating future values of a series.

tap for more ↻
Forecasting

A useful forecast comes with a range, not a single number, and is judged against what actually happened rather than on how plausible it looked.

TH Forecasting คือการประมาณค่าในอนาคตของข้อมูลตามเวลา ควรมีช่วงความไม่แน่นอนกำกับ ไม่ใช่ตัวเลขเดียว

e.g. Next quarter demand of 12,000 to 14,500 units.
📊 Analytics Core

Funnel analysis

Measuring how many people survive each step of a process.

tap for more ↻
Funnel analysis

A funnel localises the loss to one step, which turns a vague conversion problem into a specific one.

TH Funnel analysis คือการวัดว่าลูกค้าหลุดหายไปในขั้นตอนใดของกระบวนการ ทำให้รู้ว่าควรแก้ที่จุดไหน

e.g. Visit to cart 22%, cart to checkout 65%, checkout to paid 41%.
🔐 Governance Core

GDPR

The European data protection regulation.

tap for more ↻
GDPR

GDPR set the template most modern privacy law follows, including consent, purpose limitation, data minimisation and the right to erasure.

TH GDPR คือกฎหมายคุ้มครองข้อมูลของยุโรป เป็นต้นแบบของกฎหมายความเป็นส่วนตัวสมัยใหม่ รวมถึงสิทธิที่จะให้ลบข้อมูล

e.g. Any analysis of EU customers falls under it, wherever you are.
💻 IT Core

GPU

A processor with thousands of small cores, good at doing one thing to a lot of numbers.

tap for more ↻
GPU

Graphics Processing Units were built for rendering but suit the matrix arithmetic behind deep learning, which is why model training is priced in GPU hours.

TH GPU คือหน่วยประมวลผลที่มีคอร์ย่อยจำนวนมาก เหมาะกับการคำนวณเมทริกซ์ จึงใช้ฝึกโมเดล deep learning

e.g. Training an image model takes 30 minutes on a GPU and two days on a CPU.
🗄️ Data Core

Granularity

What one row of a table represents.

tap for more ↻
Granularity

Grain determines what can be counted without double counting. Mixing grains — order rows against order-line rows — is a classic source of wrong totals.

TH Granularity คือระดับความละเอียดของข้อมูลว่าหนึ่งแถวหมายถึงอะไร ถ้าปนกันจะทำให้ยอดรวมผิด

e.g. One row per order line, not per order — so order count needs a distinct count.
🔐 Governance Core

Hashing

A one-way transformation to a fixed-length fingerprint.

tap for more ↻
Hashing

Hashes cannot be reversed, which is why passwords are stored hashed. Identical inputs hash identically, so hashed identifiers can still be matched.

TH Hashing คือการแปลงข้อมูลเป็นค่าคงที่แบบทางเดียว ย้อนกลับไม่ได้ จึงใช้เก็บรหัสผ่าน แต่ค่าเดิมจะได้ hash เดิมเสมอ

e.g. Storing a password hash rather than the password.
📈 Visualisation Core

Heatmap

A grid where colour intensity encodes the value.

tap for more ↻
Heatmap

Heatmaps make patterns in a two-dimensional table visible at a glance, at the cost of precise value reading.

TH Heatmap คือตารางที่ใช้ความเข้มของสีแทนค่า ทำให้เห็นรูปแบบในภาพรวมได้เร็ว แต่อ่านค่าที่แน่นอนไม่ได้

e.g. Orders by hour of day and day of week.
🧠 AI & ML Core

Human in the loop

A design where a person reviews or approves what the model does.

tap for more ↻
Human in the loop

Placing the checkpoint where an error would be expensive keeps automation useful without making it unaccountable.

TH Human in the loop คือการออกแบบให้มีคนตรวจหรืออนุมัติผลของโมเดล โดยวางจุดตรวจไว้ที่ความผิดพลาดมีต้นทุนสูง

e.g. The model drafts the credit decision; an officer signs it off.
🧠 AI & ML Core

Hyperparameter

A setting you choose before training, not learned from the data.

tap for more ↻
Hyperparameter

Tree depth, learning rate, number of clusters. Tuning them is a search, and it must be done on validation data to mean anything.

TH Hyperparameter คือค่าที่ต้องตั้งก่อนฝึกโมเดล ไม่ได้เรียนจากข้อมูล เช่น ความลึกของ tree หรือ learning rate

e.g. Trying max_depth of 3, 5 and 8 and keeping the best on validation.
📐 Maths & Stats Core

Hypothesis

A specific, testable statement about a population.

tap for more ↻
Hypothesis

A statistical test compares a null hypothesis of no effect against an alternative. You state both before looking at the results, not after.

TH Hypothesis คือข้อความที่ตั้งขึ้นเพื่อทดสอบทางสถิติ ต้องกำหนดไว้ก่อนดูผลข้อมูล

e.g. Null: the new page converts the same as the old. Alternative: it converts better.
💻 IT Core

IaaS and PaaS

Renting raw machines, or renting a managed platform to run your code on.

tap for more ↻
IaaS and PaaS

Infrastructure as a Service gives you virtual machines and storage to manage yourself. Platform as a Service hides the machine and runs your application or database for you.

TH IaaS คือการเช่าเครื่องเสมือนมาดูแลเอง ส่วน PaaS คือเช่าแพลตฟอร์มที่ผู้ให้บริการดูแลเครื่องให้

e.g. An EC2 virtual machine is IaaS; BigQuery is closer to PaaS.
🗄️ Data Core

Index (database)

A lookup structure that lets the database find rows without scanning everything.

tap for more ↻
Index (database)

An index speeds up reads on the columns it covers and slows down writes, because it must be maintained. It is the first thing to check on a slow query.

TH Index คือโครงสร้างช่วยค้นหาข้อมูลเร็วขึ้นโดยไม่ต้องอ่านทั้งตาราง แต่ทำให้การเขียนข้อมูลช้าลงเล็กน้อย

e.g. Indexing order_date turns a 40-second date filter into milliseconds.
🧠 AI & ML Core

Inference

Using a trained model to produce a prediction.

tap for more ↻
Inference

Training happens once in a while and is expensive; inference happens constantly and is what latency and cost per prediction are about.

TH Inference คือการใช้โมเดลที่ฝึกแล้วเพื่อทำนายผล เกิดขึ้นบ่อยและเป็นตัวกำหนดต้นทุนและความเร็วในการใช้งานจริง

e.g. Scoring 400 transactions per second in real time.
💻 IT Core

Latency

The delay before a request starts producing a result.

tap for more ↻
Latency

Latency is measured in milliseconds and is separate from throughput. A pipeline can move huge volumes and still feel slow if each request waits a long time.

TH Latency คือเวลาหน่วงก่อนที่คำขอจะเริ่มได้ผลลัพธ์ วัดเป็นมิลลิวินาที ต่างจากปริมาณข้อมูลที่ส่งได้

e.g. A dashboard that takes 8 seconds to answer a click has a latency problem.
📊 Analytics Core

Leading and lagging indicator

A measure that predicts the outcome, versus one that reports it.

tap for more ↻
Leading and lagging indicator

Lagging indicators confirm; leading indicators let you intervene while it still matters. Good scorecards carry both.

TH Leading indicator คือตัวชี้วัดที่บอกล่วงหน้า ส่วน lagging indicator คือตัวที่บอกผลที่เกิดแล้ว ควรมีทั้งสองแบบ

e.g. Pipeline coverage leads; closed revenue lags.
🔐 Governance Core

Least privilege

Giving each account only the access it actually needs.

tap for more ↻
Least privilege

Least privilege limits the damage of any single compromised account, and it applies to service accounts and pipelines as much as to people.

TH Least privilege คือหลักการให้สิทธิ์เท่าที่จำเป็นต้องใช้ เพื่อจำกัดความเสียหายเมื่อบัญชีใดถูกเจาะ

e.g. A reporting account with read-only access to three tables.
💻 IT Core

Legacy system

An old system still doing essential work that nobody wants to touch.

tap for more ↻
Legacy system

Legacy systems hold critical data behind outdated interfaces. Most data-integration projects spend most of their effort here rather than on the new platform.

TH Legacy system คือระบบเก่าที่ยังทำงานสำคัญอยู่ แก้ไขยาก แต่มักเก็บข้อมูลที่จำเป็นต้องดึงมาใช้

e.g. A 1990s COBOL core banking system that only exports fixed-width text files.
💻 IT Core

Log file

A time-stamped record of what a system did.

tap for more ↻
Log file

Logs are the first place to look when something failed, and a genuine data source in their own right for usage and error analysis.

TH Log file คือไฟล์ที่บันทึกเหตุการณ์ของระบบพร้อมเวลา ใช้ตรวจหาสาเหตุปัญหาและวิเคราะห์การใช้งาน

e.g. Web server logs showing which pages 404 and how often.
📐 Maths & Stats Core

Margin of error

Half the width of a confidence interval — the plus-or-minus figure.

tap for more ↻
Margin of error

It shrinks roughly with the square root of the sample size, so quartering the margin of error costs sixteen times the sample.

TH Margin of error คือค่าบวกลบของผลสำรวจ ลดลงตามรากที่สองของขนาดตัวอย่าง

e.g. A poll of 1,000 people typically carries a margin of error near 3%.
🗄️ Data Core

Master data

The core shared entities every system refers to.

tap for more ↻
Master data

Customers, products, suppliers, employees, accounts. When each system keeps its own version, no cross-system number can be trusted.

TH Master data คือข้อมูลหลักที่ทุกระบบใช้ร่วมกัน เช่น ลูกค้า สินค้า ผู้ขาย ถ้าแต่ละระบบเก็บคนละชุดจะเทียบกันไม่ได้

e.g. One customer master so CRM and billing agree on who a customer is.
💼 Business Core

Maturity model

A staged description of how advanced a capability is.

tap for more ↻
Maturity model

Levels from ad hoc to optimised give a shared language for where you are and what the next realistic step is.

TH Maturity model คือการอธิบายระดับความพร้อมของความสามารถเป็นขั้น ๆ ใช้สื่อสารว่าอยู่ระดับใดและก้าวต่อไปคืออะไร

e.g. Analytics maturity from spreadsheet reporting to embedded decisions.
🧠 AI & ML Core

Model drift

A model losing accuracy as the world moves away from its training data.

tap for more ↻
Model drift

Behaviour, pricing and competitors change, so live performance must be monitored and models retrained on a schedule.

TH Model drift คือการที่โมเดลแม่นน้อยลงเพราะสภาพจริงเปลี่ยนไปจากข้อมูลที่ใช้ฝึก ต้องเฝ้าติดตามและฝึกใหม่ตามรอบ

e.g. A demand model trained before a price change steadily under-forecasts.
📐 Maths & Stats Core

Moving average

The average over a sliding window, used to smooth a noisy series.

tap for more ↻
Moving average

A 7-day moving average removes day-of-week noise so the underlying trend is visible, at the cost of reacting later to genuine turns.

TH Moving average คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้ลดความผันผวนรายวันเพื่อให้เห็นแนวโน้มชัดขึ้น

e.g. Plotting a 7-day moving average of daily orders instead of the raw line.
🧠 AI & ML Core

Natural language processing

Getting computers to work with human language.

tap for more ↻
Natural language processing

NLP covers classification, extraction, translation and summarisation of text — a field older than, and now largely absorbed into, language models.

TH NLP คือการทำให้คอมพิวเตอร์ทำงานกับภาษามนุษย์ เช่น จำแนก สกัดข้อมูล แปล และสรุปความ

e.g. Tagging 50,000 reviews by topic and sentiment.
🧠 AI & ML Core

Neural network

Layers of simple units that transform inputs into outputs.

tap for more ↻
Neural network

Each layer learns a representation of the one before, which lets the network model relationships too complex to write down.

TH Neural network คือโมเดลที่ประกอบด้วยหน่วยคำนวณเรียงเป็นชั้น แต่ละชั้นเรียนรู้การแทนข้อมูลจากชั้นก่อนหน้า

e.g. Recognising handwritten digits directly from pixels.
🗄️ Data Core

NoSQL

Databases that do not use the fixed table model.

tap for more ↻
NoSQL

Document, key-value, column and graph stores relax schema and joins to gain scale or flexibility. They fit fast-changing or deeply nested data.

TH NoSQL คือฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้โครงสร้างตารางแบบเดิม แลกความยืดหยุ่นหรือการขยายตัวกับความเข้มงวดของ schema

e.g. Storing varying product attributes as documents in MongoDB.
📐 Maths & Stats Core

Normal distribution

The symmetric bell curve where most values cluster near the mean.

tap for more ↻
Normal distribution

In a normal distribution about 68% of values fall within one standard deviation of the mean and about 95% within two. Plenty of business data is not normal.

TH Normal distribution คือการแจกแจงรูประฆังสมมาตร ข้อมูลประมาณ 68% อยู่ในช่วงหนึ่ง SD จากค่าเฉลี่ย

e.g. Adult heights are close to normal; incomes and website session lengths are not.
🗄️ Data Core

Normalisation (database)

Splitting data into related tables so nothing is stored twice.

tap for more ↻
Normalisation (database)

Normalising removes redundancy and keeps updates consistent, which is what transactional systems need. It also means more joins to answer a question.

TH Normalisation คือการแยกข้อมูลออกเป็นหลายตารางเพื่อไม่ให้เก็บซ้ำ ทำให้แก้ไขข้อมูลได้สอดคล้องกัน

e.g. Customer address stored once in a customer table, not on every order.
📐 Maths & Stats Core

Normalisation and standardisation

Rescaling numbers so different variables can be compared or modelled together.

tap for more ↻
Normalisation and standardisation

Normalisation squeezes values into a fixed range such as 0 to 1; standardisation recentres them to mean 0 and standard deviation 1. Many models need one or the other.

TH Normalisation คือปรับค่าให้อยู่ในช่วงคงที่ เช่น 0 ถึง 1 ส่วน standardisation คือปรับให้ค่าเฉลี่ยเป็น 0 และ SD เป็น 1

e.g. Scaling income and age before running k-means, so income does not dominate the distance.
💼 Business Core

OKR

An objective with a few measurable key results.

tap for more ↻
OKR

The objective is the direction, the key results are the evidence it happened. Key results are outcomes, not lists of activity.

TH OKR คือการตั้งเป้าหมายพร้อมผลลัพธ์หลักที่วัดได้ ผลลัพธ์ต้องเป็นผลจริง ไม่ใช่รายการกิจกรรม

e.g. Objective: make onboarding effortless. KR: median setup time under 10 minutes.
🗄️ Data Core

OLTP vs OLAP

Systems built to run the business, versus systems built to analyse it.

tap for more ↻
OLTP vs OLAP

OLTP handles many small reads and writes with low latency; OLAP scans huge volumes to aggregate. Reporting off the OLTP database is what slows the shop floor down.

TH OLTP คือระบบที่รองรับการทำธุรกรรมประจำวัน ส่วน OLAP คือระบบสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก

e.g. The POS is OLTP; the sales data warehouse is OLAP.
🧠 AI & ML Core

Precision and recall

Of those you flagged, how many were right; of all real cases, how many you caught.

tap for more ↻
Precision and recall

Precision protects against false alarms, recall against misses. Which one you optimise is a business decision about the cost of each error.

TH Precision คือในสิ่งที่ทายว่าใช่ มีกี่ส่วนที่ถูกจริง ส่วน recall คือในของจริงทั้งหมด จับได้กี่ส่วน ต้องเลือกตามต้นทุนของความผิดพลาดแต่ละแบบ

e.g. A cancer screen wants recall; a spam filter wants precision.
📊 Analytics Core

Prescriptive analytics

What to do about it.

tap for more ↻
Prescriptive analytics

Prescriptive work combines a prediction with objectives and constraints — often through optimisation or simulation — to recommend a specific action.

TH Prescriptive analytics คือการแนะนำว่าควรทำอะไร โดยรวมการทำนายเข้ากับเป้าหมายและข้อจำกัด

e.g. Recommending which 3,000 of 50,000 at-risk customers to call, given six agents.
🧠 AI & ML Core

Prompt engineering

Designing prompts systematically to get reliable output.

tap for more ↻
Prompt engineering

It includes giving examples, asking for structure, splitting a task into steps, and testing variants against the same cases.

TH Prompt engineering คือการออกแบบ prompt อย่างเป็นระบบ เช่น ให้ตัวอย่าง กำหนดรูปแบบผลลัพธ์ และแบ่งงานเป็นขั้น

e.g. Adding return as JSON with keys theme and count to make the output machine-readable.
🔐 Governance Core

Pseudonymisation

Replacing identifiers with a key that can be reversed by the holder.

tap for more ↻
Pseudonymisation

Pseudonymised data is still personal data, because someone holds the mapping back to real identities.

TH Pseudonymisation คือการแทนข้อมูลระบุตัวด้วยรหัสที่ยังย้อนกลับได้ ข้อมูลแบบนี้ยังนับเป็นข้อมูลส่วนบุคคล

e.g. Replacing the customer ID with a token in the analytics copy.
📐 Maths & Stats Core

Quartile and IQR

The three cuts at 25, 50 and 75 percent, and the middle-half width between them.

tap for more ↻
Quartile and IQR

Quartiles split ordered data into four equal parts. The Interquartile Range, Q3 minus Q1, measures spread using only the middle half, so extremes cannot inflate it.

TH Quartile คือจุดแบ่งข้อมูลออกเป็นสี่ส่วนเท่ากัน ส่วน IQR คือช่วงของข้อมูลครึ่งกลาง ใช้วัดการกระจายที่ทนค่าผิดปกติ

e.g. A box plot draws the box from Q1 to Q3 — that box is the IQR.
📐 Maths & Stats Core

R-squared

The share of the variation in the outcome that the model accounts for.

tap for more ↻
R-squared

R-squared runs from 0 to 1 and always rises when you add variables, so it measures fit, not usefulness, and never validity.

TH R-squared คือสัดส่วนความแปรผันของผลลัพธ์ที่โมเดลอธิบายได้ ค่าจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆเมื่อใส่ตัวแปรมากขึ้น

e.g. R-squared of 0.62 means 62% of the variation in sales is explained.
💼 Business Core

RACI

A matrix of who is Responsible, Accountable, Consulted and Informed.

tap for more ↻
RACI

Exactly one person is accountable per decision. Writing the matrix is what surfaces the disagreement about who decides.

TH RACI คือตารางระบุว่าใครทำ ใครรับผิดชอบผลสุดท้าย ใครต้องถูกปรึกษา และใครต้องรับรู้

e.g. Data owner accountable for definitions; analysts responsible for building.
🧠 AI & ML Core

RAG

Retrieving your own documents and giving them to the model as context.

tap for more ↻
RAG

Retrieval-Augmented Generation grounds answers in a controlled source, which reduces hallucination and lets you cite where an answer came from.

TH RAG คือการค้นเอกสารของเราเองมาใส่เป็นบริบทให้โมเดลตอบ ช่วยลดการตอบผิดและอ้างอิงแหล่งที่มาได้

e.g. A policy chatbot that quotes the specific clause it answered from.
💻 IT Core

REST

The common style for web APIs, built on ordinary web requests.

tap for more ↻
REST

A REST API maps actions onto HTTP verbs — GET to read, POST to create, PUT to update, DELETE to remove — with data usually carried as JSON.

TH REST คือรูปแบบการออกแบบ API ที่ใช้คำสั่งพื้นฐานของเว็บ เช่น GET POST PUT DELETE และส่งข้อมูลเป็น JSON

e.g. POST /orders with a JSON body creates a new order.
📊 Analytics Core

RFM analysis

Scoring customers on recency, frequency and monetary value.

tap for more ↻
RFM analysis

A simple, powerful segmentation that needs only transaction history, and usually beats intuition-based segments for targeting.

TH RFM analysis คือการให้คะแนนลูกค้าจากความใหม่ของการซื้อ ความถี่ และมูลค่า ใช้ข้อมูลการซื้อขายเท่านั้น

e.g. Recent, frequent, high-value buyers get the loyalty offer first.
💼 Business Core

RFP

A formal document inviting vendors to propose a solution.

tap for more ↻
RFP

A Request for Proposal states requirements and evaluation criteria so bids are comparable. Vague requirements produce incomparable bids.

TH RFP คือเอกสารเชิญผู้ขายเสนอโซลูชัน ต้องระบุข้อกำหนดและเกณฑ์การประเมินให้ชัดเพื่อเทียบข้อเสนอกันได้

e.g. A data platform RFP scored on capability, cost and support.
🧠 AI & ML Core

Random forest

Many decision trees on random subsets, voting together.

tap for more ↻
Random forest

Averaging over decorrelated trees cuts the variance of a single tree, which is why forests are a strong, low-effort baseline.

TH Random forest คือการรวมผลจาก decision tree หลายต้นที่ฝึกบนข้อมูลสุ่ม ทำให้แม่นและเสถียรกว่าต้นเดียว

e.g. A 300-tree forest as the first serious model on a tabular problem.
🧠 AI & ML Core

Recommendation system

A model that suggests the next item a user is likely to want.

tap for more ↻
Recommendation system

Collaborative filtering uses similar users, content-based filtering uses item attributes, and most production systems blend both.

TH Recommendation system คือระบบแนะนำสิ่งที่ผู้ใช้น่าจะสนใจ โดยดูจากผู้ใช้ที่คล้ายกันหรือคุณสมบัติของสินค้า

e.g. Because you watched this, you might like that.
📐 Maths & Stats Core

Regression

Fitting a relationship in order to explain or predict a number.

tap for more ↻
Regression

Linear regression estimates how much the outcome changes per unit of each input, holding the others fixed. It is both a statistical tool and a machine-learning model.

TH Regression คือการหาความสัมพันธ์เพื่ออธิบายหรือทำนายค่าตัวเลข เช่น ยอดขายเปลี่ยนเท่าไรเมื่อเพิ่มงบโฆษณา

e.g. Estimating that each extra 10k of ad spend adds 43 orders.
💻 IT Core

Repository

The tracked project folder that version control watches.

tap for more ↻
Repository

A repository holds the files plus their entire history. A remote copy on GitHub or GitLab is what a team shares and what a server deploys from.

TH Repository คือโฟลเดอร์โปรเจกต์ที่ระบบ version control ดูแลอยู่ พร้อมประวัติการแก้ไขทั้งหมด

e.g. Cloning the repository gives you the code and every past version of it.
🔐 Governance Core

Role-based access control

Granting permissions to roles, and roles to people.

tap for more ↻
Role-based access control

RBAC keeps access reviewable: you audit a handful of roles instead of hundreds of individual grants, and a job change updates access in one step.

TH RBAC คือการให้สิทธิ์ผ่านบทบาท แล้วกำหนดบทบาทให้คน ทำให้ตรวจสอบและปรับสิทธิ์ได้ง่ายเมื่อคนย้ายงาน

e.g. Analyst, instructor and admin roles, each with its own visibility.
📊 Analytics Core

Root cause analysis

Working back from a symptom to the underlying cause.

tap for more ↻
Root cause analysis

Structured questioning — five whys, driver decomposition, segment comparison — keeps you from stopping at the first plausible story.

TH Root cause analysis คือการสาวจากอาการไปหาสาเหตุที่แท้จริง ด้วยการตั้งคำถามอย่างเป็นระบบ

e.g. Late deliveries traced to one supplier changing its cut-off time.
💼 Business Core

SLA

A committed service level, with consequences if it is missed.

tap for more ↻
SLA

Service Level Agreements state availability, response and resolution times. Data teams increasingly publish them for refresh timeliness.

TH SLA คือข้อตกลงระดับการให้บริการ ระบุความพร้อมใช้และเวลาตอบสนอง รวมถึงผลที่ตามมาหากทำไม่ได้

e.g. Warehouse data available by 06:00 on 99% of business days.
📐 Maths & Stats Core

Sampling bias

A sample that systematically misses part of the population.

tap for more ↻
Sampling bias

Bias is a direction of error, not a size of error, so a bigger biased sample is just as wrong with more confidence.

TH Sampling bias คือความคลาดเคลื่อนที่เกิดจากตัวอย่างไม่ครอบคลุมประชากร เพิ่มขนาดตัวอย่างก็ไม่ช่วยแก้

e.g. An online-only survey about digital adoption misses everyone who is not online.
💻 IT Core

Scalability

Whether a system keeps working as the load grows.

tap for more ↻
Scalability

Scaling up means a bigger machine; scaling out means more machines. A design that works for 10,000 rows may collapse at 10 million, which is a scalability limit, not a bug.

TH Scalability คือความสามารถของระบบที่จะรองรับงานที่เพิ่มขึ้น ทั้งการเพิ่มขนาดเครื่องและเพิ่มจำนวนเครื่อง

e.g. An Excel-based report is not scalable past about a million rows.
📊 Analytics Core

Scenario analysis

Comparing outcomes under a few explicit sets of assumptions.

tap for more ↻
Scenario analysis

Scenarios make the assumptions visible and argue about those instead of about the output number.

TH Scenario analysis คือการเปรียบเทียบผลลัพธ์ภายใต้ชุดสมมติฐานที่ต่างกัน ทำให้เห็นว่าสมมติฐานไหนสำคัญ

e.g. Base, optimistic and downside cases for next year volume.
📊 Analytics Core

Seasonality

A pattern that repeats on a fixed calendar cycle.

tap for more ↻
Seasonality

Weekly, monthly and annual seasonality must be separated from trend before any change can be called real.

TH Seasonality คือรูปแบบที่วนซ้ำตามปฏิทิน เช่น รายสัปดาห์หรือรายปี ต้องแยกออกจากแนวโน้มก่อนสรุปว่ามีการเปลี่ยนแปลง

e.g. Sales always spike in the last three days of the month.
📊 Analytics Core

Self-service BI

Letting business users build their own analysis on governed data.

tap for more ↻
Self-service BI

It works when the model and the definitions are curated centrally; without that it produces many confident, conflicting answers.

TH Self-service BI คือการให้ผู้ใช้สร้างรายงานเองบนข้อมูลที่ถูกกำกับดูแลไว้ ถ้าไม่มีนิยามกลางจะได้ตัวเลขที่ขัดกัน

e.g. Analysts building their own views from a certified sales dataset.
🗄️ Data Core

Semi-structured data

Data with tags or keys but no fixed table layout.

tap for more ↻
Semi-structured data

JSON and XML carry their own structure in each record, so two records can have different fields. Flattening them into a table is a standard pipeline step.

TH Semi-structured data คือข้อมูลที่มี key หรือ tag กำกับแต่ไม่ได้เป็นตารางตายตัว เช่น JSON หรือ XML

e.g. API responses where optional fields appear in some records and not others.
🔐 Governance Core

Shadow IT

Tools and data stores staff adopt without IT approval.

tap for more ↻
Shadow IT

Shadow IT usually appears because the sanctioned route is too slow. It carries ungoverned copies of real data, which is the actual risk.

TH Shadow IT คือเครื่องมือหรือที่เก็บข้อมูลที่พนักงานใช้เองโดยไม่ผ่าน IT มักเกิดเพราะช่องทางปกติช้า ความเสี่ยงคือมีสำเนาข้อมูลที่ไม่มีใครกำกับ

e.g. A team keeping the real customer list in a personal spreadsheet.
📐 Maths & Stats Core

Skewness

How lopsided a distribution is.

tap for more ↻
Skewness

Right-skewed data has a long tail of high values, which pulls the mean above the median. The gap between mean and median is a quick skewness check.

TH Skewness คือความเบ้ของการแจกแจง ถ้าเบ้ขวา ค่าเฉลี่ยจะสูงกว่า median เพราะมีค่าสูงลากหางออกไป

e.g. Purchase amounts are right-skewed: many small baskets, a few enormous ones.
🗄️ Data Core

Star schema

One fact table surrounded by its dimension tables.

tap for more ↻
Star schema

The star is the standard analytical layout: few joins, predictable queries and a shape BI tools understand natively.

TH Star schema คือการวางตาราง fact หนึ่งตารางล้อมด้วยตาราง dimension ทำให้ query ง่ายและเร็ว

e.g. A sales fact joined directly to date, product, customer and store.
📐 Maths & Stats Core

Statistical significance

A result unlikely to be produced by chance alone.

tap for more ↻
Statistical significance

Significance is about whether an effect is detectable, not whether it matters. With a large enough sample, a commercially irrelevant difference becomes significant.

TH Statistical significance บอกว่าผลที่เห็นไม่น่าเกิดจากความบังเอิญ แต่ไม่ได้บอกว่าผลนั้นสำคัญทางธุรกิจ

e.g. A 0.1% lift can be significant across ten million users and still not worth shipping.
🗄️ Data Core

Streaming

Processing each event as it arrives.

tap for more ↻
Streaming

Streaming gives second-level freshness and is what fraud checks and live operations need. It is harder to test, reprocess and reason about than batch.

TH Streaming คือการประมวลผลข้อมูลทันทีที่เกิดเหตุการณ์ ได้ข้อมูลสดแต่ระบบซับซ้อนกว่าแบบ batch

e.g. Scoring each card transaction for fraud within a second.
🧠 AI & ML Core

Token

The chunk of text a language model actually processes.

tap for more ↻
Token

A token is roughly a short word or word-piece. Pricing, limits and speed are all counted in tokens, not words.

TH Token คือหน่วยย่อยของข้อความที่โมเดลภาษาประมวลผล ราคาและข้อจำกัดต่าง ๆ นับเป็น token ไม่ใช่คำ

e.g. A 500-word email is roughly 650 tokens.
💼 Business Core

Total cost of ownership

Everything a system costs over its life, not just the purchase price.

tap for more ↻
Total cost of ownership

TCO adds licences, implementation, integration, training, support and eventual replacement — which is where the cheap option often loses.

TH TCO คือต้นทุนรวมทั้งชีวิตของระบบ ไม่ใช่แค่ราคาซื้อ รวมค่าติดตั้ง อบรม ดูแล และการเปลี่ยนระบบในอนาคต

e.g. A cheaper tool needing two extra engineers is not cheaper.
🗄️ Data Core

Transaction (database)

A group of changes that must all succeed or all fail together.

tap for more ↻
Transaction (database)

Transactions keep data consistent when several updates belong to one business action, so a system crash cannot leave the books half-written.

TH Transaction คือกลุ่มคำสั่งที่ต้องสำเร็จทั้งหมดหรือไม่สำเร็จเลย เพื่อรักษาความถูกต้องของข้อมูล

e.g. Debiting one account and crediting another as a single transaction.
📈 Visualisation Core

Truncated axis

A value axis that does not start at zero, exaggerating differences.

tap for more ↻
Truncated axis

On a bar chart this is misleading, because bars are read by length. On a line chart a zoomed axis can be legitimate — but label it.

TH Truncated axis คือการไม่เริ่มแกนที่ศูนย์ ทำให้ความต่างดูมากเกินจริง ในกราฟแท่งถือว่าบิดเบือน

e.g. A bar axis from 94 to 96 turning a 2% gap into a cliff.
🧠 AI & ML Core

Underfitting

The model is too simple to capture the real pattern.

tap for more ↻
Underfitting

Underfitting shows up as poor performance everywhere, including on training data, and calls for richer features or a more flexible model.

TH Underfitting คือโมเดลเรียบง่ายเกินไปจนจับรูปแบบจริงไม่ได้ ทำได้ไม่ดีทั้งกับข้อมูลฝึกและข้อมูลใหม่

e.g. A straight line fitted to a clearly curved relationship.
💻 IT Core

Uptime

The share of time a service is actually available.

tap for more ↻
Uptime

Uptime is what availability targets are written against. The gap between 99% and 99.9% is the difference between three days and eight hours of outage a year.

TH Uptime คือสัดส่วนเวลาที่ระบบใช้งานได้จริง เป็นตัวเลขที่ใช้กำหนดข้อตกลงระดับบริการ

e.g. A 99.9% uptime commitment allows roughly 43 minutes of downtime a month.
🧠 AI & ML Core

Validation set

A third split used to tune choices without touching the test set.

tap for more ↻
Validation set

Every decision made by looking at a dataset leaks information about it, which is why tuning happens on validation and the test set is opened once.

TH Validation set คือชุดข้อมูลที่ใช้ปรับค่าต่าง ๆ ของโมเดล เพื่อเก็บ test set ไว้วัดผลครั้งสุดท้ายเท่านั้น

e.g. Choosing tree depth on validation, then reporting on test.
💼 Business Core

Value chain

The sequence of activities through which a business adds value.

tap for more ↻
Value chain

Mapping the chain shows where data is created and where a decision could be improved, which is how use cases are found rather than invented.

TH Value chain คือลำดับกิจกรรมที่ธุรกิจใช้สร้างคุณค่า การวาดออกมาช่วยหาว่าข้อมูลเกิดที่ไหนและควรปรับการตัดสินใจจุดใด

e.g. Procurement, inbound, production, distribution, sales, service.
📊 Analytics Core

Vanity metric

A number that looks good and changes no decision.

tap for more ↻
Vanity metric

Vanity metrics rise with time or spend, have no target and no owner, and crowd out the measures that would force action.

TH Vanity metric คือตัวเลขที่ดูดีแต่ไม่นำไปสู่การตัดสินใจอะไร เช่น ยอดรวมสะสมที่มีแต่เพิ่มขึ้น

e.g. Total registered users ever, on a dashboard about weekly activity.
💻 IT Core

Version control

A system that records every change to code so any version can be recovered.

tap for more ↻
Version control

Git stores a full history and lets several people work on the same project without overwriting each other. Without it, the truth lives in files named final_v3_really.

TH Version control คือระบบเก็บประวัติการแก้ไขโค้ด ย้อนกลับได้ และให้หลายคนทำงานพร้อมกันได้

e.g. Reverting a broken transformation to yesterday commit in one command.
💻 IT Core

Virtual machine

A whole simulated computer running inside a real one.

tap for more ↻
Virtual machine

A VM has its own operating system and behaves like a separate machine, so one physical server can host many isolated workloads.

TH Virtual machine คือเครื่องคอมพิวเตอร์เสมือนที่รันอยู่ในเครื่องจริง มี OS ของตัวเองแยกจากกัน

e.g. One physical server hosting four VMs: web, database, test and backup.
🔐 Governance Core

Vulnerability and patch

A known weakness in software, and the update that fixes it.

tap for more ↻
Vulnerability and patch

Most breaches exploit a vulnerability that was already public and already patched somewhere else. Patching cadence is a security control.

TH Vulnerability คือช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ ส่วน patch คือการอัปเดตแก้ไข การเจาะระบบส่วนใหญ่ใช้ช่องโหว่ที่มี patch อยู่แล้ว

e.g. A three-month-old unpatched web server.
💼 Business Core

Waterfall

A sequential approach: each phase completes before the next begins.

tap for more ↻
Waterfall

Waterfall suits work where requirements are genuinely stable and the cost of change late is very high. Most data work is not that.

TH Waterfall คือการทำงานเป็นลำดับขั้น ทำให้เสร็จทีละเฟส เหมาะกับงานที่ความต้องการชัดเจนและเปลี่ยนแปลงยาก

e.g. Regulatory reporting with a fixed specification and a legal deadline.
💻 IT Core

Webhook

A reverse API call: the other system notifies you when something happens.

tap for more ↻
Webhook

Instead of you polling for changes, you register a URL and the source system posts data to it as events occur. It is push, where an API call is pull.

TH Webhook คือการที่ระบบต้นทางยิงข้อมูลมาหาเราเองเมื่อมีเหตุการณ์เกิดขึ้น ต่างจาก API ที่เราต้องไปดึง

e.g. LINE posts each incoming message to your webhook URL the moment it arrives.
📐 Maths & Stats Core

Weighted average

An average where some values count more than others.

tap for more ↻
Weighted average

Weighting by size stops small units distorting the result — the average of averages is almost never the average you want.

TH Weighted average คือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ให้ค่าที่มีขนาดใหญ่กว่ามีอิทธิพลมากกว่า

e.g. Group margin must be weighted by revenue, not averaged across branches.
🧠 AI & ML Core

k-means

A clustering method that splits data into k groups around their centres.

tap for more ↻
k-means

You choose k in advance, and the result depends on scaling and starting points — so features must be standardised and runs compared.

TH k-means คือวิธี clustering ที่แบ่งข้อมูลเป็น k กลุ่มรอบจุดศูนย์กลาง ต้องกำหนด k เองและต้องปรับสเกลข้อมูลก่อน

e.g. Segmenting into 4 clusters on standardised recency, frequency and value.
📐 Maths & Stats Core

p-value

How likely data this extreme would be if the null hypothesis were true.

tap for more ↻
p-value

A small p-value means the observed result would be surprising under no-effect. It is not the probability that the hypothesis is true, and it says nothing about size.

TH p-value คือความน่าจะเป็นที่จะเห็นผลสุดโต่งเท่านี้ถ้าสมมติฐานว่างเป็นจริง ไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่สมมติฐานถูก

e.g. p = 0.03 with a conventional 0.05 threshold is called statistically significant.
📐 Maths & Stats Core

z-score

How many standard deviations a value sits from the mean.

tap for more ↻
z-score

Standardising to z-scores puts different variables on one scale, which is how you compare a delay in minutes with a spend in baht.

TH z-score คือค่าที่บอกว่าข้อมูลอยู่ห่างจากค่าเฉลี่ยกี่เท่าของ SD ใช้เทียบตัวแปรที่หน่วยต่างกัน

e.g. A z-score of 3 flags a value well outside the normal operating range.
🗄️ Data Advanced

ACID

The four guarantees a reliable transactional database makes.

tap for more ↻
ACID

Atomicity, Consistency, Isolation and Durability: all-or-nothing, valid state, no interference between concurrent work, and committed data survives a crash.

TH ACID คือคุณสมบัติสี่ข้อของฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้ ได้แก่ ทำครบหรือไม่ทำเลย ถูกต้อง แยกกันทำงาน และคงอยู่ถาวร

e.g. Why a bank core system uses a relational database rather than a spreadsheet.
📐 Maths & Stats Advanced

ANOVA

A test for differences among three or more group means.

tap for more ↻
ANOVA

Analysis of Variance asks whether any group differs before you look at which one, which avoids the false positives of running many pairwise t-tests.

TH ANOVA คือการทดสอบความต่างของค่าเฉลี่ยตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไป ก่อนจะไปดูว่ากลุ่มไหนต่าง

e.g. Comparing average sales across four store formats.
🔐 Governance Advanced

Algorithmic fairness

Checking that a model does not disadvantage a group unjustifiably.

tap for more ↻
Algorithmic fairness

Fairness has competing mathematical definitions that cannot all hold at once, so which one applies is a decision to be argued, not computed.

TH Algorithmic fairness คือการตรวจว่าโมเดลไม่ทำให้กลุ่มใดเสียเปรียบอย่างไม่เป็นธรรม นิยามความเป็นธรรมมีหลายแบบและขัดกันเอง

e.g. Comparing false-rejection rates across applicant groups.
📊 Analytics Advanced

Attribution

Deciding which touchpoint gets credit for a conversion.

tap for more ↻
Attribution

Last-click is easy and wrong; multi-touch models spread credit but depend on assumptions you cannot verify from the data alone.

TH Attribution คือการกำหนดว่าช่องทางใดควรได้เครดิตของการซื้อ วิธี last-click ง่ายแต่บิดเบือน

e.g. A sale after an ad, an email and a search — who gets the credit?
💼 Business Advanced

Balanced scorecard

A framework measuring performance across four perspectives.

tap for more ↻
Balanced scorecard

Financial, customer, internal process, and learning and growth — designed to stop an organisation optimising the financial view alone.

TH Balanced scorecard คือกรอบวัดผลสี่มุมมอง ได้แก่ การเงิน ลูกค้า กระบวนการภายใน และการเรียนรู้ เพื่อไม่ให้มองแต่ตัวเลขการเงิน

e.g. Four linked KPI groups on one management page.
📐 Maths & Stats Advanced

Central limit theorem

Averages of large samples are near-normal even when the data is not.

tap for more ↻
Central limit theorem

This is why tests built on the normal curve still work on skewed business data, provided the sample is reasonably large.

TH Central limit theorem บอกว่าค่าเฉลี่ยของตัวอย่างขนาดใหญ่จะแจกแจงใกล้ปกติ แม้ข้อมูลตั้งต้นจะไม่ปกติ

e.g. Mean daily revenue behaves normally enough to test, though revenue itself is skewed.
📐 Maths & Stats Advanced

Chi-square test

A test for association between two categorical variables.

tap for more ↻
Chi-square test

It compares the counts you observed with the counts you would expect if the two categories were unrelated.

TH Chi-square test คือการทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรเชิงกลุ่มสองตัว โดยเทียบจำนวนที่สังเกตกับที่คาดหวัง

e.g. Testing whether channel preference differs by age band.
🧠 AI & ML Advanced

Data leakage

Information from the future or the answer sneaking into the training data.

tap for more ↻
Data leakage

Leakage produces impressive validation scores that collapse in production, and is the most common cause of a model that worked in the notebook only.

TH Data leakage คือการที่ข้อมูลอนาคตหรือคำตอบรั่วเข้าไปในข้อมูลฝึก ทำให้ผลทดสอบดูดีแต่ใช้งานจริงไม่ได้

e.g. Using cancellation_date as a feature to predict cancellation.
🗄️ Data Advanced

Data lineage

The traceable path of a value from source to report.

tap for more ↻
Data lineage

Lineage answers where this number came from and what breaks if a source changes. It is what makes impact analysis possible instead of guesswork.

TH Data lineage คือการติดตามเส้นทางของข้อมูลจากต้นทางถึงรายงาน ใช้ตรวจว่าถ้าแก้ต้นทางแล้วอะไรจะกระทบ

e.g. Tracing a KPI on a dashboard back through three transformations to the source table.
🔐 Governance Advanced

Data sovereignty

The rule that data is subject to the laws of where it is stored.

tap for more ↻
Data sovereignty

Sovereignty and residency requirements decide which cloud regions are usable, which is an architecture constraint, not a legal footnote.

TH Data sovereignty คือหลักที่ว่าข้อมูลอยู่ภายใต้กฎหมายของประเทศที่จัดเก็บ มีผลต่อการเลือก region ของ cloud

e.g. A regulator requiring customer records to stay inside Thailand.
📐 Maths & Stats Advanced

Effect size

How big the difference actually is.

tap for more ↻
Effect size

Effect size answers the question significance ignores. Reporting one without the other leaves the reader unable to judge whether to act.

TH Effect size คือขนาดของผลกระทบที่พบ ต้องรายงานคู่กับนัยสำคัญทางสถิติเพื่อให้ตัดสินใจได้

e.g. Conversion rose from 2.0% to 2.6% — a 0.6 point, 30% relative lift.
🧠 AI & ML Advanced

Embedding

A list of numbers representing meaning, so similarity can be measured.

tap for more ↻
Embedding

Text with similar meaning lands close together in embedding space, which is what makes semantic search and retrieval work.

TH Embedding คือการแปลงข้อความให้เป็นชุดตัวเลขที่แทนความหมาย ทำให้วัดความคล้ายกันเชิงความหมายได้

e.g. Finding the manual paragraph closest in meaning to a user question.
🧠 AI & ML Advanced

Fine-tuning

Further training a model on your own examples to change its behaviour.

tap for more ↻
Fine-tuning

Fine-tuning teaches form, style and task pattern. For supplying facts, retrieval is usually cheaper and easier to keep current.

TH Fine-tuning คือการฝึกโมเดลเพิ่มด้วยข้อมูลของเราเพื่อปรับพฤติกรรมและรูปแบบการตอบ ถ้าต้องการเพิ่มข้อเท็จจริงมักใช้ RAG คุ้มกว่า

e.g. Fine-tuning on 2,000 approved replies so the tone matches the brand.
🧠 AI & ML Advanced

Gradient boosting

Trees built in sequence, each correcting the errors of the last.

tap for more ↻
Gradient boosting

XGBoost and LightGBM are the usual implementations and remain the strongest general approach for tabular business data.

TH Gradient boosting คือการสร้าง tree ต่อกันเป็นลำดับ โดยแต่ละต้นแก้ข้อผิดพลาดของต้นก่อนหน้า เป็นวิธีที่แม่นที่สุดสำหรับข้อมูลตาราง

e.g. XGBoost beating a random forest on the same churn dataset.
🗄️ Data Advanced

Lakehouse

A lake with warehouse-style tables and guarantees on top.

tap for more ↻
Lakehouse

The lakehouse pattern keeps cheap open storage but adds schema, transactions and performance features, so one copy of the data serves BI and machine learning.

TH Lakehouse คือการเพิ่มความสามารถของ warehouse เช่น schema และ transaction ลงบน data lake ให้ใช้ข้อมูลชุดเดียวได้ทั้ง BI และ ML

e.g. Delta or Iceberg tables over object storage.
💻 IT Advanced

Load balancer

A traffic director that spreads requests across several servers.

tap for more ↻
Load balancer

It gives one address to clients while distributing work behind the scenes, and it stops sending traffic to a server that has stopped answering health checks.

TH Load balancer คือตัวกระจายคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง และตัดเครื่องที่ล่มออกจากการให้บริการ

e.g. Three application servers behind one balancer, so one can be restarted without downtime.
🧠 AI & ML Advanced

MLOps

The practices that keep models running reliably in production.

tap for more ↻
MLOps

Versioning data and models, automated retraining, monitoring and rollback — the difference between a demo and a service.

TH MLOps คือแนวปฏิบัติในการนำโมเดลขึ้นใช้งานจริงและดูแลต่อเนื่อง เช่น การทำเวอร์ชัน การฝึกใหม่อัตโนมัติ และการเฝ้าติดตาม

e.g. A pipeline that retrains monthly and blocks deployment if accuracy drops.
📊 Analytics Advanced

Market basket analysis

Finding which items are bought together.

tap for more ↻
Market basket analysis

Association rules are read with support, confidence and lift; lift is what separates a real affinity from two popular items co-occurring by chance.

TH Market basket analysis คือการหาว่าสินค้าใดถูกซื้อร่วมกัน ต้องดูค่า lift ไม่ใช่แค่ความถี่ที่พบร่วมกัน

e.g. Customers buying nappies also buy wipes at 3.2x the base rate.
🗄️ Data Advanced

Partitioning

Splitting a large table into physical pieces, usually by date.

tap for more ↻
Partitioning

Queries that filter on the partition column read only the pieces they need, which is often the single biggest performance win on big tables.

TH Partitioning คือการแบ่งตารางใหญ่ออกเป็นส่วน ๆ มักแบ่งตามวันที่ ทำให้ query อ่านเฉพาะส่วนที่ต้องใช้

e.g. Partitioning events by day so a one-week query scans 7 files, not 1,000.
🧠 AI & ML Advanced

ROC and AUC

A curve of the trade-off between catching and false-alarming, and the area under it.

tap for more ↻
ROC and AUC

AUC summarises ranking quality across all thresholds: 0.5 is a coin flip, 1.0 is perfect. It says nothing about which threshold to deploy.

TH ROC curve คือกราฟแสดงการแลกกันระหว่างการจับได้กับการแจ้งเตือนผิด ส่วน AUC คือพื้นที่ใต้กราฟ ยิ่งใกล้ 1 ยิ่งดี

e.g. An AUC of 0.83 means good separation, but you still must pick a cut-off.
🧠 AI & ML Advanced

Reinforcement learning

Learning by acting and receiving rewards or penalties.

tap for more ↻
Reinforcement learning

An agent explores a sequence of actions and learns a policy that maximises long-run reward. It fits control and sequencing problems, not static prediction.

TH Reinforcement learning คือการเรียนรู้จากการลองทำแล้วได้รางวัลหรือบทลงโทษ เหมาะกับปัญหาที่ต้องตัดสินใจต่อเนื่องเป็นลำดับ

e.g. Learning a pricing or restocking policy over many periods.
📊 Analytics Advanced

Sensitivity analysis

Testing how much the answer moves when one input changes.

tap for more ↻
Sensitivity analysis

It identifies which assumptions actually matter, so effort goes into pinning those down rather than polishing irrelevant inputs.

TH Sensitivity analysis คือการทดสอบว่าผลลัพธ์เปลี่ยนแค่ไหนเมื่อปรับตัวแปรตั้งต้นทีละตัว เพื่อรู้ว่าตัวไหนสำคัญจริง

e.g. A 1% change in churn moves the valuation more than a 10% change in acquisition cost.
📐 Maths & Stats Advanced

Simpson paradox

A trend that reverses once the data is split into groups.

tap for more ↻
Simpson paradox

It appears when group sizes and group rates differ, and it is the strongest argument for always checking a headline number by segment.

TH Simpson paradox คือกรณีที่แนวโน้มรวมกลับทิศเมื่อแยกดูเป็นกลุ่มย่อย เกิดจากสัดส่วนของแต่ละกลุ่มต่างกัน

e.g. A treatment looks worse overall yet better in every single age group.
🗄️ Data Advanced

Slowly changing dimension

A pattern for keeping history when descriptive attributes change.

tap for more ↻
Slowly changing dimension

Type 1 overwrites the old value; Type 2 adds a new row with valid-from and valid-to dates so past facts keep the attribute they had at the time.

TH Slowly changing dimension คือวิธีจัดการเมื่อข้อมูลอธิบายเปลี่ยนแปลง แบบ Type 2 จะเก็บประวัติไว้เป็นแถวใหม่พร้อมช่วงเวลา

e.g. A customer moves region — last year sales should still report the old region.
📈 Visualisation Advanced

Small multiples

The same small chart repeated once per group.

tap for more ↻
Small multiples

A grid of identical charts lets a reader compare many groups without the spaghetti of overlaid lines.

TH Small multiples คือการใช้กราฟเล็กแบบเดียวกันซ้ำสำหรับแต่ละกลุ่ม ทำให้เทียบหลายกลุ่มได้โดยไม่ซ้อนเส้นกันมั่ว

e.g. Twelve mini line charts, one per region, on the same scale.
🗄️ Data Advanced

Spark

An engine that processes large datasets across a cluster of machines.

tap for more ↻
Spark

Spark splits work into tasks over many nodes and keeps intermediate results in memory, which is what makes cluster-scale transformation practical.

TH Spark คือเครื่องมือประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจายบนหลายเครื่อง โดยเก็บผลกลางไว้ในหน่วยความจำ

e.g. Aggregating a year of event logs in minutes across 20 nodes.
🧠 AI & ML Advanced

Transformer

The neural architecture behind modern language models.

tap for more ↻
Transformer

Its attention mechanism weighs how much each token matters to every other, which captures long-range context and parallelises well.

TH Transformer คือสถาปัตยกรรมของโมเดลภาษาสมัยใหม่ ใช้กลไก attention ในการชั่งน้ำหนักความสำคัญระหว่างคำ

e.g. The T in GPT stands for transformer.
📐 Maths & Stats Advanced

Type I and Type II error

A false alarm, and a missed real effect.

tap for more ↻
Type I and Type II error

Type I is rejecting a true null — claiming an effect that is not there. Type II is failing to detect one that is. Tightening one threshold loosens the other.

TH Type I error คือสรุปว่ามีผลแต่จริงๆไม่มี ส่วน Type II error คือมีผลจริงแต่ตรวจไม่พบ ลดอันหนึ่งจะเพิ่มอีกอัน

e.g. Flagging a healthy transaction as fraud is Type I; letting real fraud through is Type II.
🧠 AI & ML Advanced

Vector database

A store built to search embeddings by similarity.

tap for more ↻
Vector database

Instead of matching keywords, it returns the nearest vectors, which is the retrieval half of a RAG system.

TH Vector database คือฐานข้อมูลที่ค้นหาด้วยความคล้ายของ embedding แทนการจับคู่คำ เป็นส่วนค้นคืนของระบบ RAG

e.g. Storing 200,000 policy paragraphs as vectors for a support assistant.
🔐 Governance Advanced

Zero trust

Assume no network is safe and verify every request.

tap for more ↻
Zero trust

Zero trust replaces the trusted-inside, hostile-outside model with per-request identity and device checks, which fits cloud and remote work.

TH Zero trust คือแนวคิดที่ไม่เชื่อถือเครือข่ายใดโดยอัตโนมัติ ต้องตรวจสอบตัวตนและอุปกรณ์ทุกครั้งที่มีการเข้าถึง

e.g. An internal API that still authenticates every call.
📐 Maths & Stats Advanced

t-test

A test for whether two group means really differ.

tap for more ↻
t-test

The t-test compares the observed gap between two means against the noise within the groups, and is the standard first test for a two-group experiment.

TH t-test คือการทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มต่างกันจริงหรือไม่ โดยเทียบขนาดความต่างกับความผันผวนในกลุ่ม

e.g. Comparing average basket size between the control and test groups.

Not sure where you stand?

The self-test draws a fresh set of multiple-choice questions from the bank every time — start at Foundation level and work up. Sign in with your student account to keep your results.

Start a self-test