Create Resume With Economics and Psychology

เป็นบทความที่เขียนเพื่อแนะนำวิธีการเขียน resume โดยใช้หลัก Economics and Psychology ในการช่วยเขียนเพื่อให้มีโอกาสที่จะถูกเรียกในสัมภาษณ์ได้มากขึ้น พร้อมกับ การแนะนำลำดับการเขียน Contact, Career Objective, Experience, Education, Skills + Certification, Portfolio / Project เพื่อให้ HR อ่านเข้าใจง่ายแล้วเรียกสัมภาษณ์ง่ายขึ้นครับ

---

Create Resume

1. The Market View
2. Labour market
   1. A change in supply
   2. Short term
3. Relevance AI
   1. Define Role and Objective
   2. Analyze Our Profile
4. Low Elastic vs High Elastic
5. Low Elastic demand vs High Elastic Demand
6. How to find work easy
7. Asymmetric Information
   1. Signaling vs Screening
   2. Case 1 : Lemon Market
   3. Case 2 : Interview
8. The Psychology Resume
   1. 4 Trick for good Resume
   2. How to choose word
   3. Be careful writing your resume
9. DA Resume Evaluator
   1. Purpose and Goals:
   2. Behaviors and Rules:
   3. Scoring
   4. Justification:
10. Section Resume
    1. Contact
    2. Career Objective
    3. Experience
    4. Education
    5. Skills + Certification
    6. Portfolio / Project

---

The Market View

ในมุมการตลาดยุคปัจจุบัน ทุกคนรู้สึกว่างานยากขึ้น

• จริงๆ แล้วปัจจุบันงานไม่ได้หางานยากเลย งานหาง่ายเพราะมีช่องทางเปิดให้สมัครงาน ตามอินเตอร์เน็ตได้เยอะและส่งใบสมัครกันได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
• ถ้าทุกคนอยากทำจะมีงานให้ทำเลย ถ้าเข้าใจ The market

The Market คือ ตลาดที่เกิดการแลกเปลี่ยนหรือซื้อ-ขาย กันทั้งใน Real or Online World

โดยผู้สมัครงาน สามารถหางานได้ทั้ง Platform Online หรือ Offline โดยที่เรามี Skill ที่เหมาะสมกับงานเหล่านั้น เช่น E-Commerce ตลาดนัด และ Shopping Mall

---

Labour market

• ตลาดแรงงานเป็นตลาดพิเศษ โดยที่สินค้าที่เราขายตอนนี้ คือ ตัวเราที่ขายเวลาของเราในแต่ละวัน เพื่อที่จะได้ไปทำงานในหน่วยงานหนึ่งๆ หรือ พนักงานออฟฟิศ

Type	Definition	Example
Supply	อุปสงค์แรงงาน	คนสมัครงานตามบริษัท
Demand	อุปทานแรงงาน	บริษัทที่พร้อมจ้างงานเรา

Equilibrium จุดตัดที่ Supply กับ Demand ตัดกัน

---

A change in supply

• สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในตอนนี้คือ ผู้สมัครงานมีจำนวนมากขึ้น

• แปลว่า ปัจจุบันมีแรงงานทำงานมากยิ่งขึ้น
• โดย แรงงานปัจจุบัน ไม่เหมือนกับเมื่อ 3 ปีที่แล้ว เนื่อง AI

Labour	Definition
Past 3 Year	People
Now	Bot + People

โดย Supply ในหลายๆ ตลาดเพิ่มขึ้น เพราะ ในปัจจุบันมี Concept AI Agent ที่สามารถช่วยทำงานให้เราได้มากยิ่งขึ้น

---

Short term

W1 จะเกิด Supply > Demand

• ตลาดแรงงานจะก็ต้องปรับตัวด้วยการดันราคาตลาดลงมา เพราะคนอยากทำงานมากกว่าความต้องการตลาดจะเกิด Oversupply สิ่งที่ตลาดจะทำคือปรับเงินเดือนต่ำลง เพื่อให้ Demand สูงขึ้น แล้วมา Match ที่จุดดุลยภาพจุด W2 ใหม่

พอมี Robot เข้ามาจะทำให้หลายองค์กรไม่อยากจ่ายเงินเดือนสูงแล้ว เพราะสามารถจ้าง Robot ได้

---

Relevance AI

เช่น Website Relevance(AI) : https://relevanceai.com/

---

Define Role and Objective

1. สามารถใช้ Agentic Chatbot สำหรับวิเคราะห์เกี่ยวกับ Data Analyst ได้
2. สามารถสร้าง Chatbot แล้วกำหนดคุณสมบัติ Chatbot ให้เราได้ดังนี้เลย

---

Analyze Our Profile

1. รู้ข้อมูลเกี่ยวกับเราหมดเลย เช่น Analyzed your LinkedIn Profile (nice W3Schools certification)
2. หลังสมัคร Program Relevance AI Bot ก็ไปดึงข้อมูลจาก Profile เราแล้วแจ้งข้อมูลมาดังนี้

---

Low Elastic vs High Elastic

1. ความยืดหยุ่นน้อย คือ Demand กราฟชันมากจะยืดหยุ่นน้อย
2. ความยืดหยุ่นมาก คือ Demand กราฟชันน้อยจะยืนหยุ่นมาก

---

Low Elastic demand vs High Elastic Demand

Market	Job
Low Elastic Demand	Call center, Porter
High Elastic Demand	Data

• เราควรเป็นเหมือนตลาดด้านขวา เพราะ W2 ลดลงน้อยกว่า เพราะหากเราทำงานได้หลาย Skill คนจะชอบจ้างมากกว่า คนที่ทำงานได้แค่ Skill เดียว
• บางที นายจ้างไปใช้ AI แทน จึงต้องลดเงินเดือนพนักงานลงมา

เงินเดือนเราจะถูกกระทบจาก AI หรือเปล่าขึ้นอยู่กับว่าเราอยู่ในตลาดไหน

• เราควรอยู่ในตลาดที่ 4-5 ปีจะมีคนมาแทนเรายาก และ เทคโนโลยีไม่สามารถแทนที่เราได้ ใน ตลาดยืนหยุ่นสูง

---

How to find work easy

• งานหาง่าย ถ้าเราายอมลดเงินเดือนตัวเองลงมา เช่น ถ้างานในตลาด 5 หมื่น เรายอมที่จะรับ 3 หมื่น จะทำให้เราได้งานง่ายขึ้น

• งานจะหายากเลย ถ้าเกิดเราอยากได้งานที่ราคาเกินตลาด เพราะการแข่งขันสูง

ต้องหาวิธีทำยังไงดี ให้บริษัทอยากเรียกเราไป สัมภาษณ์มากขึ้น และได้เงินเยอะขึ้นด้วย

• ในฐานะ แรงงานคนนึง ควรจะเป็นคนที่ยืดหยุ่นสูง เพราะจะสามารถ Switch งานไปทำอีกสายหนึ่งได้ง่ายขึ้น

---

Asymmetric Information

Asymmetric Information เป็นแนวคิดทางเศรษฐศาสตร์ที่เกิดขึ้นเมื่อ ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งในการทำธุรกรรมหรือข้อตกลง มีข้อมูลที่มากกว่าหรือดีกว่าอีกฝ่ายหนึ่งอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้เกิดความไม่เท่าเทียมกันในด้านข้อมูล เช่น โดยที่มีคนที่รู้ข้อมูลมากกว่ากับคนที่รู้ข้อมูลน้อยกว่า

– George Akerlof เป็นคนคิดทฤษฎีนี้ขึ้นมา

คนที่มี Insider ข้อมูลก็มีโอกาสเข้าใจได้ดีกว่า คนที่ไม่มีความรู้เกี่ยวกับตลาดหุ้นเลย โดยจะมีการพูดถึงว่า คนที่รู้น้อยกว่า จะมีเทคนิคยังไงได้บ้างที่จะทำให้คนเหล่านั้นรู้มากขึ้นได้ กับ คนที่รู้มากกว่า จะมีเทคนิคยังไงได้บ้างที่จะทำให้คนเหล่านั้นรู้น้อยขึ้นได้รับข้อมูลจากคนที่รู้ได้มากขึ้น

---

Signaling vs Screening

วิธีส่งข้อมูลมี 2 แบบ

1. ถ้ารู้มากกว่าให้ใช้การ Signaling ข้อมูล

ผู้มีข้อมูลมากกว่า พยายามกระทำการบางอย่างเพื่อ ส่งสัญญาณ หรือแสดงให้ผู้มีข้อมูลน้อยกว่า

2. ถ้ารู้น้อยกว่าให้ใช้การ Screening ข้อมูล

ผู้มีข้อมูลน้อยกว่า สร้างกลไกหรือเงื่อนไขบางอย่างขึ้นมาเพื่อ คัดกรอง หรือทำให้ผู้มีข้อมูลมากกว่า เปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของตนเองออกมา

1. Screening เช่น หน้าที่บริษัทคือการ Screening Resume จาก 100 คนเหลือ 10 คน
2. Signaling เช่น ผู้สัมภาษณ์ส่งข้อมูลเพื่อให้บริษัทรู้เกี่ยวกับประวัติผู้สัมภาษณ์งานมากที่สุด เพื่อที่จะมีโอกาสได้รับการจ้างงานมากขึ้น

Resume คือเครื่องมือที่ใช้ในการส่งสัญญาณให้ผู้สัมภาษณ์รู้ว่าเรามีความสามารถ

Resume ควรเลือก Certification ที่เหมาะกับแต่ละบริษัทที่เราสมัครไปด้วย

---

Case 1 : Lemon Market

• พูดถึงตลาดรถยนต์ มือสอง Lemon ผู้ขายมีความรู้หรือข้อมูลเกี่ยวกับคุณภาพของสินค้ามากกว่าผู้ซื้อ

• เจ้าของเต้นท์ (ผู้ขาย) รถยนต์จะรู้เรื่องข้อมูลมากกว่าลูกค้า (ผู้ซื้อ)

1. ปัญหา ผู้ซื้อจะโดนโก่งราคา เช่น ผู้ซื้อมาที่ราคา 300,000 บาท ทั้งที่ราคาจริงคือ 150,000 บาท
2. ผู้ขายอาจจะมีเทคนิคในการดันราคารถขึ้นมาเพื่อให้ขายได้กำไรเยอะสุด
3. คนซื้ออยากโดยที่จ่ายเงินน้อยที่สุด
4. Fight between Supply and Demand

“โดนคนที่รู้มากกว่าจะมีความได้เปรียบกว่า” George A. Akerlof

---

Case 2 : Interview

• นึกถึงเวลาที่ไปสัมภาษณ์งาน
• ระหว่าง เรา กับ บริษัท ใครจะรู้ได้มากกว่ากันว่า ใครสามารถทำงานได้

• ต้องมี Job Description ถึงจะรู้ว่า เราเหมาะหรือไม่เหมาะที่จะทำงานเหล่านั้น
• Candidate ควรที่จะรู้ตัวมากกว่าว่าเหมาะกับงานนั้นๆ ถึงไปสมัคร

• เรารู้ว่า เราใช้ SQL ระดับไหน ทำ Google sheet ได้ระดับไหน ถึงสมัครบริษัทเหล่านั้นไป
• แต่ถ้าเราอยากได้งานนี้ แต่บริษัทรู้น้อยกว่าเรา

Solution : ทำยังไงก็ได้ ให้บริษัทรู้เท่าเรา และรู้ว่าเราเก่ง บริษัทถึงรับเราเข้าทำงาน

---

The Psychology Resume

4 Trick for good Resume

1. การเรียงลำดับหัวข้อใน Resume ก็เป็นเรื่องสำคัญเช่นกัน ควรเรียงหัวข้อแบบไหน ถึงจะดี
2. ไม่ควรที่จะมี 1 Resume สมัคร 100 งาน ควรที่จะ Customize Resume ให้เหมาะกับงาน
3. Ikea Effect คนเรามักจะให้คุณค่ากับสิ่งของที่ตนเองได้ลงแรงสร้าง ประกอบ หรือมีส่วนร่วมในการทำขึ้นมา มากกว่าสิ่งของที่สำเร็จรูปแล้ว โดยคนที่พิธีพิถันในการส่ง Resume ไปทีละจะได้รับความนิยมมากกว่า
4. บริษัทแต่ละบริษัท มีวิธี Screen ไม่เหมือนกัน จึงทำให้ออกแบบให้เหมาะสมกับบริษัทนั้นๆ

---

How to choose word

1. Power Verb คำกริยาที่แสดงถึงชัดเจน และสื่อถึงผลลัพธ์ ช่วยให้ประโยคมีความกระชับ น่าสนใจ และแสดงถึงความสามารถหรือสิ่งที่ผู้กระทำได้ทำให้เกิดขึ้นจริงๆ มักใช้เพื่อทำให้ Resume, Cover Letter
2. Primacy Effect แนวโน้มที่คนเรามักจะจดจำข้อมูลหรือสิ่งที่ได้รับรู้ ในตอนแรกๆ หรือส่วนต้น ได้ดีกว่าส่วนกลาง

---

Be careful writing your resume

• AI เวลาเขียนอะไรเรามักเขียนแบบกลาง ขาดความใส่อารมณ์ให้เรา
• ทีมงานสัมภาาณ์เวลาหาคนก็มักจะหวังว่า คนที่ไปสัมภาษณ์เหล่านั้น สามารถหาคนเพื่อลดความตึงเครียดในงานนั้นๆได้
• ควรเขียนเป็นภาษาอังกฤษดีกว่า

---

DA Resume Evaluator

1. ลองให้ AI ประเมินผลตนเองเพื่อให้วัดประสิทธิภาพของตัวเราเอง
2. สามารถให้ AI ช่วย Guide ได้เลยว่า Resume ที่ดีหน้าตาเป็นไงยังไง

---

Purpose and Goals:

• Evaluate candidate resumes and profiles for a junior data analyst role based ont he require skills.
• Assign a score from 0 to 100, Where 100 represent a perfect match and 0 indicates no match.
• Provide a brief justification for the assigned score, highlighting the strengths and weaknesses of the candidate based on the required skills.
• Answer the question : ‘Should we proceed to the interview with this candidate? with a ‘yes’ or ‘no’ based on the evaluation

---

Behaviors and Rules:

a) Carefully review the candidate’s resume and/or professional profile (e.g., Linkedin).

b) Assess the candidate’s proficiency in each of the required skills: Spreadsheets, SQL, Programming (R or Python), Dashbaord Tools (Power BI, Looker, Tableau), Basic Statistics, Basic Machine Learning Knowledge, English and Communication skills.

c) Look for specific examples and quantifiable achievements that demonstarte these skills

---

Scoring

a) Assign a score out of 100 based on the overall alignment of the candidate’s skills and experience with the required skills.

b) Weigh each required skill according to its importance for a junior data analyst role (e.g. SQL and Spreadsheets might be weighted more heavily than basic machine learning knowledge).

c) Consider the level of proficiency demonstrated for each skill.

---

Justification:

a) Provide a concise explanation of the assigned score.

b) Highlight the Skills where the candidate demonstrates strong proficiency.

c) Identify any significant gaps or areas where the candidates’s experience is lacking.

d) Use clear and objective language, avoiding subjective opinions or biases.

Overall Tone:

• Maintain a professional and objective tone.
• Provide constructive feedback
• Be concise and to the point in your evaluation

---

Section Resume

Section นี้ควร 6 Part หลักๆ ดังนี้

โดยมีไฟล์ตัวอย่าง Resume ให้ลองอ่านวิธีการเขียน Resume หรือสร้าง Link Website เพื่อให้ผู้สัมภาาณ์งานสามารถกด link เหล่านั้นได้ ตามแต่ part ได้เลยครับ

---

Contact

1. LinkedIN : Platform ที่ช่วยในการเชื่อมต่อหาเพื่อนแล้วสามารถสมัครงานใน platform นั้นได้เลย
2. Personal Website : Platform ที่ไว้แสดงผลงานส่วนตัว เช่น Project ต่างๆ
3. Resume : เอกสารที่ช่วยสรุปให้ผู้ถูกสัมภาษณ์รู้จักผู้สัมภาษณ์มากยิ่งขึ้น

ถ้ายังไม่มี Contact ทั้ง 3 อย่าง ยังไม่ควรจะสมัครงาน

---

Career Objective

1. สามารถให้ AI ช่วยเขียนปรับปรุง Grammar ได้แต่ควรเริ่มเขียนด้วยตัวเอง
2. เราเป็นใคร เราทำงานอะไรมา เรามีความฝันว่าอะไร อยากจะประสบความสำเร็จอะไรมา พยายามเป็นตัวเราเอง
3. ใน Resume ควรจะใช้คำศัพท์ที่มันอ่านเข้าใจง่าย

---

Experience

1. ถ้าทำงานมา 5 ที่ แล้ว 2 ที่ไม่เกี่ยวกับเรื่อง data ก็ไม่จำเป็นต้องใส่
2. ควรใส่สิ่งที่ทำให้เราภูมิใจกับการที่ได้ทำงานที่บริษัทเหล่านั้น ว่าช่วยสร้างประโยชน์อะไรให้องค์กรได้บ้าง
3. ควรใช้ Action Verbs ที่นิยมใช้ใน Resume เพื่อเพิ่มโอกาสในการได้สัมภาษณ์งานดังนี้

Word	Definition
Managed	บริหารจัดการ
Developed	พัฒนา
Created	สร้างสรรค์
Analyzed	วิเคราะห์
Led	นำ
Achieved	บรรลุผล

4. เราทำสิ่งนี้แล้วบริษัทได้อะไร Qualifiable โดนมีตัวเลขที่จับต้องได้

Template : Contributed to a [quantifiable achievement]% increase in [specific metric] by implementing [specific action based on data analysis].

---

Education

1. Coursework พยายามจะใส่ว่าที่เคยเรียนมาเกี่ยวกับเรื่องอะไรบ้าง
2. พยายามใส่ Project ที่เคยทำในมหาวิทยาลัยด้วยเพื่อเพิ่มโอกาสในการสัมภาษณ์งาน

---

Skills + Certification

1. ใบ Certification ควรมาจากสถาบันที่คนรุ้จักเยอะก็ดีมาก
2. ควรเขียนสกิลที่เกี่ยวกับข้องกับบริษัทที่เราอยากสมัครงาน

---

Portfolio / Project

1. ทำ Project ที่คนทำงานมาแล้ว 1 ปี สามารถทำได้
2. ควรต้องเลือก Project ที่เหมาะสมกับบริษัทนั้นๆถ้าอยากย้ายงาน
3. ทุกอย่างที่ควรใส่ใน resume ควร signaling เรารู้มากกว่า ควรบอกคนที่สัมภาาณ์รู้ว่า สิ่งเหล่านั้นเราสามารถทำได้เหมือนกัน
4. หากมีอะไรอยากเพิ่มให้ลด Font โดยรวม เพื่อให้ทั้งหมดอยู่ในหน้าเดียว

---

ขอบคุณเนื้อหาดีๆจาก DataRockie : https://www.youtube.com/watch?v=nt60qyaqNbI

---