แนวคิดทำ data pipeline ง่าย 1-1-1 Rule
Nasdaq‑100 1‑1‑1 Rule Data Pipeline (Starter-kit)
code พร้อมคำอธิบายทีละขั้นตอน:
https://github.com/DataSpaceCafe/1-1-1-rule-data-pipeline-stock-nasdaq-100
วันนี้อยากแชร์ usecase ง่ายๆที่ช่วยในแนวคิดการทำ 1‑1‑1 Rule Data Pipeline ด้วยการเขียน code เข้าใจหลักการ ETL data pipeline process simple
“ดึงข้อมูลหุ้น‑ประเมินมูลค่า‑อัปโหลดขึ้น Drive ใช้ สร้าง function บน google app script ตั้งเวลา (trigger) วิเคราะห์ข้อมูลด้วย Gemini AI Model” แบบอัตโนมัติครบลูป
ทำงานทีละขั้นตอนแบบง่ายๆ:
1) Extract — ดึงรายชื่อหุ้น
- ดึงรายชื่อ Nasdaq‑100 จาก Wikipedia อัตโนมัติ
- ถ้าดึงไม่ได้ จะ fallback ไปใช้ไฟล์ `nasdaq100_tickers.csv`
2) Transform — ประเมินมูลค่า
- ดึงข้อมูลพื้นฐานจาก yfinance: ราคา, EPS, PE, growth, book value
- ทำ data cleansing (จัดรูปแบบ ticker, ลบค่าซ้ำ, แปลงชนิดข้อมูล)
- คำนวณ: PEG Ratio, Graham Value, Margin of Safety
- สรุปเป็นผลลัพธ์ `valuation` และ `valuation_hunter`
3) Load — บันทึกและอัปโหลด
- บันทึกเป็น CSV ใน `data/`
- อัปโหลดขึ้น Google Drive (OAuth / Service Account)
- ถ้าเปิด `GOOGLE_DRIVE_CONVERT_TO_SHEETS=true` จะได้เป็น Google Sheets
4) Analytics — ดูผลใน Looker Studio
- สร้าง Data Source จากไฟล์ที่อยู่ใน Drive
- ตั้ง refresh หลังตลาดปิด
- ทำกราฟแบ่ง undervalued / overvalued / fair ได้ทันที
5) AI Summary — วิเคราะห์อัตโนมัติด้วย Gemini
- Apps Script จะดึงไฟล์ล่าสุดจาก Drive
- ส่งให้ Gemini‑2.5‑flash วิเคราะห์
- ส่งสรุปเป็น email รายวัน
6) Monitoring — มี log ทุกครั้ง
- สร้าง log file แยกตามวันที่
- มี performance log ต่อ function (เวลา, CPU, Memory)
ดูตัวอย่าง code ใน comment แรกได้เลย 😁
