ความช่วยเหลือของ Tableau Prep

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราจะใช้ฟังก์ชัน DATEDIFF ฟังก์ชันนี้ใช้การอภิปรายสามส่วน ได้แก่ ส่วนวันที่ วันที่เริ่มต้น และวันที่สิ้นสุด เนื่องจากเราต้องการทราบวันระหว่างเหตุการณ์เหล่านี้ เราจะใช้ส่วนวันที่ “วัน” วันที่เริ่มต้นและสิ้นสุดของเราในชุดข้อมูลเป็นวันที่ละเมิดครั้งที่ 1และวันที่ละเมิดครั้งที่ 2

2. การคำนวณ:

   เวลาระหว่างการละเมิด = DATEDIFF('day', [1st Infraction Date], [2nd Infraction Date])

3. เราสามารถพล็อตข้อมูลนั้นเทียบกับ ID ผู้ขับขี่เป็นแผนภูมิแท่งได้ โปรดทราบว่าผู้ขับขี่เจ็ดคนไม่มีการละเมิดครั้งที่สอง ดังนั้นจึงเป็น null เจ็ดค่า

   

1. เพื่อที่จะตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราจะสร้างแผนภาพการกระจายจำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 1และจำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 2 ด้วยการป้อน ID ผู้ขับขี่ไปยังแถบรายละเอียดบนการ์ดเครื่องหมาย เราสามารถสร้างเครื่องหมายสำหรับผู้ขับขี่แต่ละคนได้

2. หากต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้ม ให้ใช้แท็บการวิเคราะห์ ในแผงด้านซ้ายและนำเส้นแนวโน้มแนวนอนออกมา เมื่อวางเมาส์เหนือเส้นแนวโน้ม เราจะเห็นว่าค่า R-squared นั้นแทบจะเป็นศูนย์ และ P-Value นั้นสูงกว่าจุดตัดที่สำคัญมาก เราสามารถระบุได้ว่าไม่มีความสัมพันธ์กันระหว่างจำนวนเงินค่าปรับครั้งที่แรกและครั้งที่สอง

   หากเราจะใช้แผนภาพการกระจายนี้ในแดชบอร์ด เส้นแนวโน้มควรถูกลบออก

เมื่อเราต้องการลงลึกในการวิเคราะห์ของเรา เราอาจจำเป็นต้องสร้างการคำนวณบางอย่าง

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราต้องเพิ่มค่าปรับสำหรับการละเมิดทั้งสองครั้งเข้าไปในฟิลด์เดียวกัน เนื่องจากผู้ขับขี่บางคนอาจไม่มีการละเมิดครั้งที่สอง เราจำเป็นต้องใช้ฟังก์ชัน Zero Null ZN เพื่อเปลี่ยน null ทั้งหมดสำหรับจำนวนเงินค่าปรับครั้งที่สองกลับเป็นศูนย์ หากไม่ทำเช่นนี้จะทำให้เป็น null หากไม่มีค่าปรับครั้งที่สอง

2. การคำนวณ:

   จำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมด = [1st Fine Amount] + ZN([2nd Fine Amount])

3. จากนั้นเราสามารถพล็อตจำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมดกับ ID ผู้ขับขี่ และจัดเรียงแผนภูมิแท่งได้

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราต้องทำการคำนวณ IF ที่พิเศษขึ้นโดยเปรียบเทียบว่าประเภทการละเมิดครั้งแรกและครั้งที่สองเหมือนกันหรือไม่ หากเหมือนกัน เราต้องกำหนดค่าเป็น "1" หากไม่เหมือนกัน เราจะกำหนดค่าเป็น "2" เนื่องจากเราสนใจเฉพาะการละเมิดหลายประเภทเท่านั้น ผลลัพธ์อื่นๆ เช่น ประเภทการละเมิดวินาทีแบบ null จะถูกกำหนดค่าเป็น "1"

2. การคำนวณ:

   จำนวนประเภทการละเมิด =

   IF [1st Infraction Type]=[2nd Infraction Type] THEN 1 
   ELSEIF [1st Infraction Type]!= [2nd Infraction Type] THEN 2 
   ELSE 1 END

3. จากนั้นเราสามารถพล็อตจำนวนประเภทการละเมิด กับ ID ผู้ขับขี่ และจัดเรียงแผนภูมิแท่งได้

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราไม่สามารถแบ่งจำนวนเงินค่าปรับทั้งหมดเป็นสองส่วนได้ เนื่องจากผู้ขับขี่บางคนมีการละเมิดเพียงครั้งเดียวเท่านั้น เรายังไม่สามารถคำนวณค่าปรับโดยเฉลี่ยต่อผู้ขับขี่หนึ่งราย และหาค่าเฉลี่ยของค่าเหล่านั้นได้ เนื่องจากค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยอาจทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกันได้ แต่เราจำเป็นต้องคำนวณจำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมดโดยผู้ขับขี่ที่ไม่เคยเข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ แล้วหารด้วยจำนวนการละเมิดทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับค่าปรับเหล่านั้น

   1. อันดับแรก เราจำเป็นต้องระบุว่าผู้ขับขี่แต่ละคนมีการละเมิดครั้งที่สองหรือไม่ เราสามารถใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่าข้อมูลในฟิลด์ที่ "2" ทั้งหมดจะเป็น null หากไม่มีการละเมิดครั้งที่สอง และเริ่มสร้างการคำนวณ:

      IFNULL([2nd Infraction Type], 'no')

      การดำเนินการนี้จะส่งคืนประเภทการละเมิดหากมีอยู่ หรือ "ไม่" หากไม่มีการละเมิดครั้งที่สอง

   2. ถัดไป เราต้องแปลงข้อมูลนี้เป็นจำนวนการละเมิด 1 หรือ 2 หากผลลัพธ์ของการคำนวณ IFNULL ของเราคือ "ไม่" ผู้ขับขี่ควรจะถูกทำเครื่องหมายว่ามีค่าปรับหนึ่งค่า ผลลัพธ์อื่นใดควรจะถูกทำเครื่องหมายว่ามีค่าปรับสองค่า การคำนวณ:

      จำนวนการละเมิด =

      IF IFNULL([2nd Infraction Type], 'no') = 'no' THEN 1 
      ELSE 2 
      END

   3. ตอนนี้เราต้องพิจารณาจำนวนเงินค่าปรับทั้งหมด เช่นเดียวกับคำถามที่ 3 ข้างต้น เราจะเพิ่มจำนวนเงินค่าปรับครั้งแรกและครั้งที่สองด้วยฟังก์ชัน ZN ประมาณวินาที อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเราต้องการคำนวณค่านี้ที่ระดับของชุดข้อมูลทั้งหมด วิธีที่ดีที่สุดคือระบุการรวม SUM ในการคำนวณนั้นเอง การคำนวณ: 

      SUM([1st Fine Amount]) + SUM( ZN([2nd Fine Amount]) )

   4. หากต้องการนำทั้งหมดมารวมกัน เราจะนำจำนวนเงินค่าปรับทั้งหมดนี้มาหารด้วยฟิลด์ที่คำนวณจำนวนการละเมิดใหม่ของเรา เพื่อหาจำนวนเงินค่าปรับโดยเฉลี่ย ดังนี้

      ค่าปรับโดยเฉลี่ย = ( SUM([1st Fine Amount]) + SUM( ZN([2nd Fine Amount]) ) ) / SUM([Number of Infractions])

2. เรายังต้องกรองผู้ขับขี่ที่เคยเข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ แต่ข้อมูลนั้นก็ยังเก็บไว้ในสองฟิลด์

   1. Tableau คำนวณเชิงตัวเลขได้มีประสิทธิภาพมาก เราจะอธิบายด้วยตัวเลขเพื่อช่วยในด้านประสิทธิภาพให้มากที่สุด เพื่อที่จะรวมสองฟิลด์นี้เข้าด้วยกัน เราจะสร้างการคำนวณสำหรับแต่ละฟิลด์ซึ่ง "ใช่ = 1" และ "ไม่ = 0" (null ก็ควร = 0 สำหรับผู้ขับขี่ที่ไม่มีการละเมิดครั้งที่สอง) จากการรวมผลลัพธ์การคำนวณนี้ ผู้ขับขี่คนใดที่มีค่ารวมเป็น 0 ไม่เคยไปโรงเรียนสอนขับรถ (และค่า 1 หรือ 2 แทนจำนวนครั้งที่ผู้ขับขี่ไป) จากนั้นเราสามารถกรองเพื่อเก็บเฉพาะผู้ขับขี่ที่มีค่าเป็น 0

   2. ครั้งนี้เราจะใช้คำสั่ง CASE แทน IF ทั้งสองคำสั่งฟังก์ชันคล้ายคลึงกันมากแต่มีวากยสัมพันธ์ต่างกัน การเริ่มต้นการคำนวณควรมีลักษณะดังนี้

      CASE [1st Traffic School]
      WHEN 'Yes' THEN 1
      WHEN 'No' THEN 
      ELSE 0
      END

   3. จากนั้นเราจะทำเช่นเดียวกันกับโรงเรียนสอนขับรถแห่งที่ 2 เราสามารถเพิ่มทั้งสองส่วนในการคำนวณเดียวกันโดยใส่วงเล็บให้คำสั่งกรณีแต่ละคำสั่งและเพิ่มเครื่องหมายบวกระหว่างสองคำสั่ง การนำตัวแบ่งบรรทัดออกบางส่วนจะมีลักษณะดังนี้

      จำนวนการเข้าเรียนโรงเรียนสอนขับรถ =

      (CASE [1st Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)
      +
      (CASE [2nd Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)
      

   4. หากเราลากจำนวนการเข้าเรียนโรงเรียนสอนขับรถ ไปยังพื้นที่มิติของแผงข้อมูล (เหนือบรรทัดนั้น) ค่า 0–2 จะแยกกัน

   5. ตอนนี้ หากเราจะกรองจำนวนการเข้าเรียนโรงเรียนสอนขับรถ เราสามารถเลือกเพียง 0 และรู้ว่าเราจะได้รับผู้ขับขี่ที่ไม่เคยเข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ

3. เพื่อตอบคำถามเดิม เราจะป้อนค่าปรับโดยเฉลี่ยไปยังแถบ ข้อความบนการ์ดเครื่องหมาย

   เพราะเราสร้างการรวมไปในการคำนวณ การรวมบนข้อมูลที่แสดงจะเป็น AGG และเราไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งเป็นไปตามคาด

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เช่นเดียวกับที่เราทำกับชุดข้อมูลแรก เราจะใช้ฟังก์ชัน DATEDIFF ฟังก์ชันนี้ต้องมีวันที่เริ่มต้นและวันที่สิ้นสุด ข้อมูลนี้มีอยู่ในข้อมูลของเรา แต่ทั้งหมดจะอยู่ในฟิลด์เดียว เราจำเป็นต้องดึงออกมาเป็นสองฟิลด์

   1. สร้างฟิลด์การคำนวณเบื้องต้นสองฟิลด์

      วันที่ละเมิดครั้งที่ 1 = IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Infraction Date] END

      วันที่ละเมิดครั้งที่ 2 = IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Infraction Date] END

   2. เนื่องจากเราต้องการให้แน่ใจว่าค่าทั้งสองนี้สามารถใช้เปรียบเทียบผู้ขับขี่แต่ละคนได้ เราจึงต้องแก้ไขให้อยู่ในระดับ ID ผู้ขับขี่

      หมายเหตุ: ไม่เชื่อหรือ ลองทำการคำนวณ DATEDIFF ด้วยสองฟิลด์นี้ตามที่เป็นอยู่: เวลาระหว่างการละเมิด = = DATEDIFF('day', [1st Infraction Date], [2nd Infraction Date])
      คุณจะได้ผลลัพธ์เป็น null ทุกที่ เพราะ Tableau พยายามเปรียบเทียบกับทั่วทุกโครงสร้างข้อมูลที่มีลักษณะเช่นนี้
      
      นี่คือ แถวซึ่งรู้ว่าวันที่แรกคืออะไรจะไม่รู้ว่าวันที่ที่สองคืออะไร และในทางกลับกัน เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ เราจะใช้นิพจน์ระดับรายละเอียด FIXED เพื่อบังคับวันที่แรกและวันที่ที่สองเหล่านี้ให้สัมพันธ์กันโดย ID ผู้ขับขี่

   แก้ไขการคำนวณแต่ละครั้งดังนี้

   วันที่ละเมิดครั้งที่ 1 = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Infraction Date] END ) }

   วันที่ละเมิดครั้งที่ 2 = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Infraction Date] END ) }

   หมายเหตุ: การคำนวณ IF เดิมต้องรวมเมื่อฝังอยู่ในนิพจน์ LOD เราสามารถใช้การรวมพื้นฐานใดๆ ที่จะคงค่าวันที่ไว้ (ดังเช่นการรวมแบบ SUM, AVG หรือ MIN แต่ไม่ใช่ CNT หรือ CNTD)

   หมายเหตุ: การคำนวณเหล่านี้ยังสามารถสร้างใน Tableau Prep Builder ได้ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับนิพจน์ LOD ใน Prep โปรดดู สร้างระดับของรายละเอียด อันดับ และการคำนวณไทล์

   3. ตอนนี้เราสามารถสร้างการคำนวณ DATEDIFF ได้ดังนี้

      เวลาระหว่างการละเมิด = DATEDIFF('day', [1st Infraction Date], [2nd Infraction Date])

      • หากเราต้องการดูสัปดาห์หรือเดือน เพียงแค่แก้ไขส่วนวันที่ (ปัจจุบันคือ 'day')

      • นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะสร้างการคำนวณเดี่ยวสำหรับทั้งหมดโดยการวางการคำนวณแบบ FIXED ใน DATEDIFF โดยตรงดังนี้ 

        DATEDIFF ( 'day', 
        { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Infraction Date] END ) },
        { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Infraction Date] END ) }
        )

   4. พล็อตเวลาระหว่างการละเมิดบนคอลัมน์ และID ผู้ขับขี่บนแถว

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลแบบไม่มี Pivot

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราจะใช้ลอจิกที่คล้ายคลึงกับคำถามก่อนหน้า เราจะใช้จำนวนการละเมิดเพื่อระบุหากแถวที่กำหนดเป็นการละเมิดครั้งแรกหรือครั้งที่สอง จากนั้นดึงจำนวนเงินค่าปรับออกมาตามนั้น

   1. หากสิ่งที่เราต้องการทำคือทำแผนภาพการกระจาย เราสามารถข้ามส่วน LOD และใช้แค่การคำนวณ IF ดังนี้

      จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 1 = IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Fine Amount] END

      จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 2 = IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Fine Amount] END

   2. อย่างไรก็ตาม หากเราต้องการเปรียบเทียบและดูความแตกต่างของจำนวนเงินระหว่างค่าปรับครั้งแรกและครั้งที่สองสำหรับผู้ขับขี่คนเดียว เราจะพบปัญหาที่เป็น null เช่นเดียวกับวันที่ การใส่การคำนวณเหล่านี้ไว้ใน LOD แบบ FIXED ไม่ใช่เรื่องเสียหาย ดังนั้นจึงควรทำเช่นนี้ตั้งแต่ต้น ดังนี้

      จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 1 = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Fine Amount] END ) }

      จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 2 = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Fine Amount] END ) }

      การคำนวณเหล่านี้ยังสามารถสร้างใน Tableau Prep Builder ได้ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับนิพจน์ LOD ใน Prep โปรดดู สร้างระดับของรายละเอียด อันดับ และการคำนวณไทล์

   3. สร้างแผนภาพการกระจายโดยจำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 1 บนคอลัมน์และจำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 2บนแถว และนำเส้นแนวโน้มแนวนอนออกมาดังเดิม

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลแบบไม่มี Pivot

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop โครงสร้างข้อมูลแบบมี Pivot ถือว่าเหมาะสมที่สุด สิ่งที่เราต้องทำคือนำ ID ผู้ขับขี่และจำนวนเงินค่าปรับมาไว้ในแผนภูมิแท่ง การรวมตามค่าเริ่มต้นเป็น SUM อยู่แล้ว ดังนั้นจำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมดจากผู้ขับขี่จะพล็อตโดยอัตโนมัติ

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลแบบไม่มี Pivot

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop โครงสร้างข้อมูลแบบมี Pivot ถือว่าเหมาะสมที่สุด สิ่งที่เราต้องทำคือนำ ID ผู้ขับขี่และนับจำนวนที่แตกต่างกันของประเภทการละเมิด ออกมาเป็นแผนภูมิแท่ง และเราจะได้คำตอบ

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลแบบไม่มี Pivot

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราไม่สามารถแบ่งจำนวนเงินค่าปรับทั้งหมดเป็นสองส่วนได้ เนื่องจากผู้ขับขี่บางคนมีการละเมิดเพียงครั้งเดียวเท่านั้น เรายังไม่สามารถคำนวณค่าปรับโดยเฉลี่ยต่อผู้ขับขี่หนึ่งราย และหาค่าเฉลี่ยของค่าเหล่านั้นได้ เนื่องจากค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยอาจทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกันได้ แต่เราจำเป็นต้องคำนวณจำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมดโดยผู้ขับขี่ที่ไม่เคยเข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ แล้วหารด้วยจำนวนการละเมิดทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับค่าปรับเหล่านั้น

   1. อันดับแรก เราจำเป็นต้องระบุว่าผู้ขับขี่แต่ละคนมีการละเมิดครั้งที่สองหรือไม่ เราสามารถใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่าวันที่การละเมิดครั้งที่ 2 จะเป็น null หากไม่มีการละเมิดครั้งที่สอง และเริ่มสร้างการคำนวณดังนี้

      IFNULL(STR([2nd Infraction Date]), 'no')

      การดำเนินการนี้จะส่งคืนวันที่การละเมิดครั้งที่สองหากมีอยู่ หรือ "ไม่" หากไม่มีการละเมิดครั้งที่สอง

      หมายเหตุ: ส่วน STR ของการคำนวณนี้จำเป็นเพราะ IFNULL จำเป็นต้องมีประเภทข้อมูลที่สม่ำเสมอในการอภิปราย เพราะเราต้องการคืนสตริง "ไม่” สำหรับค่า null เราจำเป็นต้องแปลงวันที่เป็นสตริงด้วย

   2. ถัดไป เราต้องแปลงข้อมูลนี้เป็นจำนวนการละเมิด 1 หรือ 2 หากผลลัพธ์ของการคำนวณ IFNULL ของเราคือ "ไม่" ผู้ขับขี่ควรจะถูกทำเครื่องหมายว่ามีค่าปรับหนึ่งค่า ผลลัพธ์อื่นใดควรจะถูกทำเครื่องหมายว่ามีค่าปรับสองค่า การคำนวณ:

      จำนวนการละเมิด =

      IF IFNULL(STR([2nd Infraction Date]), 'no')= 'no' THEN 1 
      ELSE 2 
      END
      

   3. ตอนนี้เราจำเป็นต้องพิจารณาจำนวนค่าปรับโดยเฉลี่ย เรามีฟิลด์เดี่ยวสำหรับจำนวนค่าปรับแล้ว สิ่งที่เราต้องทำคือแยกด้วยฟิลด์จำนวนการละเมิด ใหม่ ใส่ทั้งสองค่าใน SUM ดังนี้ 

      ค่าปรับโดยเฉลี่ย = (SUM([Fine Amount]) / SUM([Number of Infractions])

2. เราจำเป็นต้องกรองผู้ขับขี่ที่เข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถออกด้วย ดูเหมือนว่าเราจะสามารถใช้ฟิลด์โรงเรียนการจราจร และกรองโรงเรียนการจราจร = ไม่ ได้ อย่างไรก็ตาม การทำเช่นนี้จะเป็นการกรองการละเมิดที่ไม่เกี่ยวข้องกับโรงเรียนการจราจร ไม่ใช่ผู้ขับขี่ที่ไม่เคยไปยังโรงเรียนการจราจร หากผู้ขับขี่เข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถด้วยการละเมิดอย่างหนึ่งไม่ใช่การละเมิดอีกอย่าง เราไม่ต้องการให้พิจารณาการละเมิดอย่างใดอย่างหนึ่งในที่นี้ ซึ่งผู้ขับขี่คนนั้นเคยไปโรงเรียนสอนขับรถ ดังนั้นจึงไม่เหมาะกับตัววัดของคำถาม

   สิ่งที่เราต้องทำคือกรองผู้ขับขี่ที่เคยเข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถออก ในแง่ของข้อมูล เราต้องการกรองผู้ขับขี่ที่มี "ใช่" สำหรับโรงเรียนสอนขับรถ ออกจากทุกแถว ไม่ว่าจะเกี่ยวข้องกับการละเมิดแบบใด มาสร้างการคำนวณของเราเป็นขั้นๆ โดยใช้มุมมองง่ายๆ เพื่อช่วยติดตามสิ่งที่เกิดขึ้นดังนี้

   1. ขั้นแรก เราต้องรู้ว่าผู้ขับขี่มี "ใช่" สำหรับโรงเรียนสอนขับรถหรือไม่ ลาก ID ผู้ขับขี่ไปยังแถว และโรงเรียนสอนขับรถไปยังคอลัมน์ เราจะได้ตารางข้อความที่มีข้อความ "Abc" ของตัวยึดตำแหน่งซึ่งระบุค่าที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ขับขี่แต่ละคน

   2. ขั้นตอนต่อไป เราต้องการสร้างการคำนวณที่จะระบุหากค่าของโรงเรียนสอนขับรถเป็น "ใช่" ขั้นตอนแรกของการคำนวณคือ

      ที่เข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ = CONTAINS([Traffic School), 'Yes')

      หากเรานำที่เข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถไปยังแถบสีบนการ์ดเครื่องหมาย เราจะเห็นค่านั้นติดป้ายกำกับว่า "เท็จ" สำหรับทุกเครื่องหมายในคอลัมน์ "ไม่" และ "จริง" สำหรับทุกเครื่องหมายในคอลัมน์ "ใช่"

      

   3. อย่างไรก็ตาม สิ่งที่เราต้องการจริงๆ คือข้อมูลนี้ในระดับผู้ขับขี่ ไม่ใช่การละเมิด นิพจน์ LOD เหมาะสมอยู่แล้วเมื่อพยายามคำนวณผลลัพธ์ในระดับรายละเอียดที่แตกต่างจากโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล เราจะทำให้นิพจน์นี้เป็นนิพจน์ LOD แบบ FIXED แต่ตามที่รู้กัน ส่วนนิพจน์รวมของ LOD จะต้องรวมไว้ ก่อนหน้านี้ เราเคยใช้ MIN จะใช้ที่นี่ได้ด้วยไหม เราจะแก้ไขการคำนวณเป็น: 

      ที่เข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ = { FIXED [Driver ID] : MIN( CONTAINS([Traffic School], 'Yes'))}

      

      ด้วยการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวในมุมมอง เราจะเห็นสิ่งที่ตรงกันข้ามกับสิ่งที่เราต้องการ ผู้ขับขี่ที่มีคำว่า "ไม่" จะถูกทำเครื่องหมายเป็น "เท็จ" ทั่วทั้งบอร์ด แต่เราต้องการให้ "ใช่" เป็น "จริง" ในทุกบันทึกสำหรับผู้ขับขี่คนนั้น MIN มีหน้าที่อะไรที่นี่ MIN จะเลือกคำตอบแรกตามลำดับตัวอักษรที่เป็น "ไม่"

   4. หากเราเปลี่ยนเป็น MAX ล่ะ MAX จะใช้คำตอบสุดท้ายตามลำดับตัวอักษรหรือไม่ เราจะแก้ไขการคำนวณเป็น: 

      ที่เข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ = { FIXED [Driver ID] : MAX ( CONTAINS( [Traffic School], 'Yes') ) }

      

      และนี่คือสิ่งที่เราได้ หากคนขับมี "ใช่" ที่ใดก็ได้ในข้อมูล พวกเขาจะถูกทำเครื่องหมายว่า "จริง" เนื่องจากเคยเข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ แม้แต่ในการละเมิดที่ไม่เกี่ยวกับโรงเรียนสอนขับรถ

   5. หากเรานำที่เข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถไปยังแถบตัวกรอง และเลือกเฉพาะ "เท็จ” เราจะเหลือแค่ผู้ขับขี่ที่ไม่เคยเข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ

3. เพื่อที่จะตอบคำถามเดิม ด้วยตัวกรองของเราที่มีอยู่ เราจะแค่นำค่าปรับโดยเฉลี่ยไปยังแถบข้อความบนการ์ดเครื่องหมาย เนื่องจากเราสร้างการรวมลงในการคำนวณ การรวมบนฟิลด์จะเป็น AGG และเราไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งเป็นไปตามคาด

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลแบบไม่มี Pivot

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราจะใช้ฟังก์ชัน DATEDIFF อีกครั้ง ฟังก์ชันนี้ต้องมีวันที่เริ่มต้นและวันที่สิ้นสุด ข้อมูลนี้มีอยู่ในข้อมูลของเรา แต่ทั้งหมดจะอยู่ในฟิลด์เดียว เราจำเป็นต้องดึงออกมาเป็นสองฟิลด์ เนื่องจากเราต้องการให้แน่ใจว่าค่าทั้งสองนี้สามารถใช้เปรียบเทียบผู้ขับขี่แต่ละคนได้ เราจึงต้องแก้ไขให้อยู่ในระดับ ID ผู้ขับขี่

   1. เพื่อที่จะหาวันที่การละเมิดครั้งแรก เราจะใช้การคำนวณนี้

      การละเมิดครั้งที่ 1 = { FIXED [Driver ID] : MIN ( [Infraction Date] ) } 

   2. เราจะทำวันที่ละเมิดครั้งที่สองตามขั้นตอน

      1. ในการเริ่มต้น เราต้องดูเฉพาะวันที่ที่มากกว่าวันแรก

         IF [Infraction Date] > [1st Infraction] THEN [Infraction Date] END

      2. แต่วิธีนี้จะให้การละเมิดทุกครั้งหลังจากวันแรก แต่เราต้องการแค่วันที่สอง ดังนั้นเราต้องการวันที่ที่จำนวนน้อยที่สุดในวันที่เหล่านี้ ใส่วันที่ทั้งหมดใน MIN ดังนี้

         MIN( IF [Infraction] : [1st Infraction] THEN [Infraction Date] END )

      3. นอกจากนี้เรายังต้องการคำนวณวันที่การละเมิดครั้งที่สองสำหรับผู้ขับขี่แต่ละคน นิพจน์ LOD จะเข้ามาเกี่ยวข้องในขั้นนี้ เราจะแก้ไขค่านี้เป็นระดับ ID ผู้ขับขี่ดังนี้

         การละเมิดครั้งที่ 2 = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Date] > [1st Infraction] THEN [Infraction Date] END ) }

   3. และตอนนี้เราสามารถสร้างการคำนวณ DATEDIFF ดังนี้

      เวลาระหว่างการละเมิด = DATEDIFF('day', [1st Infraction], [2nd Infraction])

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลอีกสองโครงสร้าง

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราจะใช้ลอจิกที่คล้ายคลึงกับเวอร์ชันข้อมูลแบบมี Pivot ของคำถามนี้ เราจะใช้ฟิลด์การละเมิดครั้งที่ 1และการละเมิดครั้งที่ 2 ที่เราสร้างสำหรับคำถามที่ 1 เพื่อระบุว่าแถวที่กำหนดเป็นการละเมิดครั้งแรกหรือครั้งที่สอง จากนั้นดึงจำนวนเงินค่าปรับออกมาตามนั้น

   1. หากสิ่งเดียวที่เราต้องการทำคือทำแผนภาพการกระจาย เราสามารถข้ามส่วน LOD และใช้แค่การคำนวณ IF ดังนี้

      จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 1 = IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END

      จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 2 = IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END

   2. อย่างไรก็ตาม หากเราต้องการเปรียบเทียบและดูความแตกต่างของจำนวนเงินระหว่างค่าปรับครั้งแรกและครั้งที่สองสำหรับผู้ขับขี่คนเดียว เราจะพบปัญหาเกี่ยวกับ null เช่นเดียวกับในโครงสร้างข้อมูลแรก การใส่การคำนวณเหล่านี้ไว้ใน LOD แบบ FIXED ไม่ใช่เรื่องเสียหาย ดังนั้นจึงควรทำเช่นนี้ตั้งแต่ต้น ดังนี้

      จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 1 = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END ) }

      จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 2 = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [2ndInfraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END ) }

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลอีกสองโครงสร้าง

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราต้องเข้าใจบางอย่างเกี่ยวกับวิธีการใช้ LOD เท่านั้นก่อน ทั้งสองวิธีใช้ Tableau Prep กรองบันทึกที่ไม่ใช่การละเมิดครั้งแรกหรือครั้งที่สองสำหรับผู้ขับขี่ วิธี LOD ใน Tableau Desktop จะเก็บบันทึกทั้งหมด หมายความว่าหากเราสร้างการแสดงเป็นภาพ SUM(จำนวนเงินที่จ่าย)โดย ID ผู้ขับขี่ เวอร์ชัน Tableau Desktop เท่านั้นจะแสดงจำนวนของผู้ขับขี่ที่มีการละเมิดมากกว่าสองครั้งมากขึ้น หากต้องการได้ค่าจำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมดจากข้อมูลสมบูรณ์ที่จับคู่กับวิธีอื่นๆ แทนที่จะใช้ฟิลด์จำนวนเงินค่าปรับ เราต้องรวมค่าปรับครั้งแรกและครั้งที่สองเหมือนที่เราทำกับโครงสร้างข้อมูลแรก

2. โดยใช้ฟิลด์ที่เราสร้างขึ้นสำหรับคำถามที่ 2 เราจะเพิ่มจำนวนเงินค่าปรับสองรายการ ZN  ถือว่ามีความจำเป็นเพื่อป้องกันไม่ให้ผลลัพธ์มีค่าเป็นค่า null สำหรับผู้ขับขี่ที่มีการละเมิดเพียงครั้งเดียว การคำนวณ: 

   จำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมด = [1st Fine Amount] + ZN([2nd Fine Amount])

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลอีกสองโครงสร้าง

1. เพื่อที่จะตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราไม่สามารถทำเพียงแค่นำ ID ผู้ขับขี่และนับจำนวนที่แตกต่างกันของประเภทการละเมิดออกมา เนื่องจากชุดข้อมูลนี้มีการละเมิดเกินกว่าวินาที ผู้ขับขี่บางคนอาจมีการละเมิดมากกว่าสองประเภท หากต้องการจับคู่ผลลัพธ์กับวิธีอื่นๆ เราต้องจำกัดขอบเขตให้เหลือเพียงสองการละเมิดแรกเท่านั้น

2. เราสามารถดึงประเภทการละเมิดครั้งที่ 1 และครั้งที่ 2 ออกมาใส่ด้วยนิพจน์ LOD เพื่อทำให้ FIXED กับผู้ขับขี่คนนั้น จากนั้นใช้การคำนวณ IF เพื่อนับประเภท ดังนี้

   1. ประเภทการละเมิดครั้งที่ 1 = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Infraction Type] END ) }

   2. ประเภทการละเมิดครั้งที่ 2 = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Infraction Type] END ) }

   3. จำนวนประเภทการละเมิด =

      IF [1st Infraction Type] = [2nd Infraction Type] THEN 1 
      ELSEIF [1st Infraction Type] != [2nd Infraction Type] THEN 2
      ELSE 1 END 

      หมายเหตุ: นอกจากนี้ยังสามารถสร้างการคำนวณเหล่านี้เป็นฟิลด์เดียวได้ด้วยการซ้อนการคำนวณเริ่มต้นโดยตรงในการคำนวณที่ใหญ่ขึ้น การคำนวณแบบรวมจะมีลักษณะดังนี้
      IF
{FIXED [Driver ID] : MIN(IF [1st Infraction]=[Infraction Date] THEN [Infraction Type] END)}
=
{FIXED [Driver ID] : MIN(IF [2nd Infraction]=[Infraction Date] THEN [Infraction Type] END)}
THEN 1

ELSEIF
{FIXED [Driver ID] : MIN(IF [1st Infraction]=[Infraction Date] THEN [Infraction Type] END)}
!=
{FIXED [Driver ID] : MIN(IF [2nd Infraction]=[Infraction Date] THEN [Infraction Type] END)}
THEN 2

ELSE 1
END
      
      ซึ่งทำความเข้าใจได้ยากกว่าเล็กน้อย แต่ใช้งานได้หากต้องการ (โปรดทราบว่าการขึ้นบรรทัดใหม่และการเว้นวรรคบางส่วนไม่ส่งผลต่อการตีความการคำนวณโดย Tableau)

3. จากนั้นเราสามารถพล็อตจำนวนประเภทการละเมิด กับ ID ผู้ขับขี่ และจัดเรียงแผนภูมิแท่งได้

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลอีกสองโครงสร้าง

1. เพื่อตอบคำถามนี้ใน Tableau Desktop เราไม่สามารถแบ่งจำนวนเงินค่าปรับทั้งหมดเป็นสองส่วนได้ เนื่องจากผู้ขับขี่บางคนมีการละเมิดเพียงครั้งเดียวเท่านั้น เรายังไม่สามารถคำนวณค่าปรับโดยเฉลี่ยต่อผู้ขับขี่หนึ่งราย และหาค่าเฉลี่ยของค่าเหล่านั้นได้ เนื่องจากค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยอาจทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกันได้ แต่เราจำเป็นต้องคำนวณจำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมดโดยผู้ขับขี่ที่ไม่เคยเข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ แล้วหารด้วยจำนวนการละเมิดทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับค่าปรับเหล่านั้น

   1. อันดับแรก เราจำเป็นต้องระบุว่าผู้ขับขี่แต่ละคนมีการละเมิดครั้งที่สองหรือไม่ เราสามารถใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่าข้อมูลในฟิลด์ที่ "2" ทั้งหมดจะเป็น null หากไม่มีการละเมิดครั้งที่สอง และเริ่มสร้างการคำนวณ:

      IFNULL([2nd Infraction Type], 'no')

      การดำเนินการนี้จะส่งคืนประเภทการละเมิดหากมีอยู่ หรือ "ไม่" หากไม่มีการละเมิดครั้งที่สอง

   2. ถัดไป เราต้องแปลงข้อมูลนี้เป็นจำนวนการละเมิด 1 หรือ 2 หากผลลัพธ์ของการคำนวณ IFNULL ของเราคือ "ไม่" ผู้ขับขี่ควรจะถูกทำเครื่องหมายว่ามีค่าปรับหนึ่งค่า ผลลัพธ์อื่นใดควรจะถูกทำเครื่องหมายว่ามีค่าปรับสองค่า การคำนวณ:

      จำนวนการละเมิด =

      IF IFNULL([2nd Infraction Type], 'no') = 'no' THEN 1
      ELSE 2
      END

   3. สำหรับจำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมด เราสามารถใช้การคำนวณจากคำถามที่ 3 ได้ หากต้องการนำทั้งหมดมารวมกัน เราจะนำจำนวนเงินค่าปรับทั้งหมดนี้มาหารด้วยฟิลด์ที่คำนวณจำนวนการละเมิดใหม่ของเรา เพื่อหาจำนวนเงินค่าปรับโดยเฉลี่ย ดังนี้

      ค่าปรับโดยเฉลี่ย = SUM([Total Amount Paid]) / SUM([Number of Infractions])

2. เราจำเป็นต้องกรองผู้ขับขี่ที่เข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถออกด้วย เนื่องจากชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยผู้ขับขี่บางคนที่มีการละเมิดครั้งที่สามหรือสี่ เราจึงไม่สามารถใช้วิธีการเดียวกันกับโครงสร้างข้อมูล Pivot ได้ แต่เราจะใช้วิธีเดียวกันกับข้อมูลแบบไม่มี Pivot ซึ่งสรุปไว้ที่นี่ดังนี้

   1. อันดับแรก เราต้องสร้างการคำนวณสองแบบเพื่อระบุว่าการละเมิดครั้งแรกและครั้งที่สองเกี่ยวข้องกับโรงเรียนสอนขับรถหรือไม่ ดังนี้ 

      โรงเรียนสอนขับรถครั้งที่ 1 = { FIXED [Driver ID] : MIN (IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Traffic School] END ) }

      โรงเรียนสอนขับรถครั้งที่ 2 = { FIXED [Driver ID] : MIN (IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Traffic School] END ) }

   2. จากนั้นเราจะเพิ่มค่าเหล่านั้นเพื่อให้ได้จำนวนการเข้าเรียนโรงเรียนสอนขับรถทั้งหมด ดังนี้ 

      จำนวนการเข้าเรียนโรงเรียนสอนขับรถ =

      (CASE [1st Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)
      +
      (CASE [2nd Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)

   3. หากเราดึงจำนวนการเข้าเรียนโรงเรียนสอนขับรถ ไปยังพื้นที่มิติของแผงข้อมูล ค่า 0–2 จะแยกกัน

   4. ตอนนี้ หากเราจะกรองจำนวนการเข้าเรียนโรงเรียนสอนขับรถ เราสามารถเลือกเพียง 0 และรู้ว่าเราจะได้รับผู้ขับขี่ที่ไม่เคยเข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ

3. เพื่อตอบคำถามเดิม เราจะป้อนค่าปรับโดยเฉลี่ยไปยังแถบ ข้อความบนการ์ดเครื่องหมาย เนื่องจากเราสร้างการรวมลงในการคำนวณ การรวมบนฟิลด์จะเป็น AGG และเราไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งเป็นไปตามคาด

ผลลัพธ์จะเหมือนกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างข้อมูลอีกสองโครงสร้าง

การละเมิดของผู้ขับขี่

• เวลาระหว่างการละเมิด = DATEDIFF('day', [1st Infraction Date], [2nd Infraction Date])

• จำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมด =[1st Fine Amount] + ZN([2nd Fine Amount])

• จำนวนประเภทการละเมิด = IF [1st Infraction Type]=[2nd Infraction Type] THEN 1 ELSEIF [1st Infraction Type]!= [2nd Infraction Type] THEN 2 ELSE 1 END

• จำนวนการละเมิด = IF IFNULL([2nd Infraction Type], 'no') = 'no' THEN 1 ELSE 2 END

• ค่าปรับโดยเฉลี่ย = ( SUM([1st Fine Amount]) + SUM( ZN([2nd Fine Amount]) ) ) / SUM([Number of Infractions])

• จำนวนการเข้าเรียนโรงเรียนสอนขับรถ = (CASE [1st Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END) + (CASE [2nd Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)

การละเมิดของผู้ขับขี่แบบมี Pivot

• การละเมิดครั้งที่ 1 = {FIXED [Driver ID] : MIN(IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Infraction Date] END)}

• การละเมิดครั้งที่ 2 = {FIXED [Driver ID] : MIN(IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Infraction Date] END)}

• เวลาระหว่างการละเมิด = DATEDIFF('day', [1st Infraction], [2nd Infraction])

• จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 1 = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Fine Amount] END ) }

• จำนวนการละเมิด = IF IFNULL(STR([2nd Infraction]), 'no')= 'no' THEN 1 ELSE 2 END

• ค่าปรับโดยเฉลี่ย = SUM([Fine Amount])/SUM([Number of Infractions])

• ที่เข้าเรียนในโรงเรียนสอนขับรถ = { FIXED [Driver ID] : MAX( CONTAINS([Traffic School], 'Yes'))}

การละเมิดของผู้ขับขี่ LOD

• การละเมิดครั้งที่ 1 = {FIXED [Driver ID] : MIN([Infraction Date])}

• การละเมิดครั้งที่ 2 = { FIXED [Driver ID] : MIN( IF [Infraction Date] > [1st Infraction] THEN [Infraction Date] END ) }

• เวลาระหว่างการละเมิด = DATEDIFF('day', [1st Infraction], [2nd Infraction])

• จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 1 = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END ) }

• จำนวนเงินค่าปรับครั้งที่ 2 = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END ) }

• จำนวนเงินที่จ่ายทั้งหมด = [1st Fine Amount] + ZN([2nd Fine Amount])

• ประเภทการละเมิดครั้งที่ 1 = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Infraction Type] END ) }

• ประเภทการละเมิดครั้งที่ 2 = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Infraction Type] END ) }

• จำนวนประเภทการละเมิด = IF [1st Infraction Type]=[2nd Infraction Type] THEN 1 ELSEIF [1st Infraction Type]!= [2nd Infraction Type] THEN 2 ELSE 1 END

• จำนวนการละเมิด = IF IFNULL([2nd Infraction Type], 'no') = 'no' THEN 1 ELSE 2 END

• ค่าปรับโดยเฉลี่ย = SUM ([Total Amount Paid]) / SUM([Number of Infractions])

• โรงเรียนสอนขับรถครั้งที่ 1 = {FIXED [Driver ID] : MIN (IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Traffic School] END ) }

• โรงเรียนสอนขับรถครั้งที่ 2 = {FIXED [Driver ID] : MIN (IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Traffic School] END ) }

• จำนวนการเข้าเรียนโรงเรียนสอนขับรถ = (CASE [1st Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END) + (CASE [2nd Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)