ฟังก์ชันการคำนวณตาราง

บทความนี้จะอธิบายถึงฟังก์ชันการคำนวณตารางและการใช้งานใน Tableau นอกจากนี้ยังสาธิตวิธีในการสร้างการคำนวณตารางโดยใช้ตัวแก้ไขการคำนวณอีกด้วย

เหตุใดจึงต้องใช้ฟังก์ชันการคำนวณตาราง

ฟังก์ชันการคำนวณตารางจะช่วยให้คุณสามารถคำนวณค่าในตารางได้

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถคำนวณเปอร์เซ็นต์ของทั้งหมดสำหรับยอดขายแต่ละรายการสำหรับปีนั้นๆ หรือสำหรับหลายปีได้

ฟังก์ชันการคำนวณตารางที่มีอยู่ใน Tableau

เหล่านี้เป็นฟังก์ชันการคำนวณตารางแบบเนทีฟที่สามารถใช้ได้ใน Tableau โดยไม่ต้องใช้ส่วนขยายการวิเคราะห์ภายนอก

FIRST( )


ส่งกลับจำนวนแถวจากแถวปัจจุบันไปยังแถวแรกในพาร์ติชัน ตัวอย่างเช่น มุมมองด้านล่างแสดงยอดขายรายไตรมาส เมื่อคำนวณ FIRST() ภายในพาร์ติชันวันที่ ออฟเซ็ตแถวแรกจากแถวที่สองคือ -1

ตัวอย่าง

เมื่อดัชนีแถวปัจจุบันเป็น 3 FIRST() = -2

INDEX( )


ส่งกลับดัชนีของแถวปัจจุบันในพาร์ติชัน โดยไม่มีการจัดเรียงที่เกี่ยวข้องกับค่าใดๆ ดัชนีของแถวแรกเริ่มต้นที่ 1 ตัวอย่างเช่น ตารางด้านล่างแสดงยอดขายรายไตรมาส เมื่อคำนวณ INDEX() ภายในพาร์ติชันวันที่ ดัชนีของแต่ละแถวจะเป็น 1, 2, 3, 4..., ฯลฯ

ตัวอย่าง

ในแถวที่สามของพาร์ติชัน INDEX() = 3

LAST( )


ส่งกลับจำนวนแถวจากแถวปัจจุบันไปยังแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน ตัวอย่างเช่น ตารางด้านล่างแสดงยอดขายรายไตรมาส เมื่อคำนวณ LAST() ภายในพาร์ติชันวันที่ ออฟเซ็ตแถวสุดท้ายจากแถวที่สองคือ 5

ตัวอย่าง

เมื่อดัชนีแถวปัจจุบันเป็น 3 จาก 7 LAST() = 4

LOOKUP(นิพจน์, [ออฟเซ็ต])


ส่งกลับค่าของนิพจน์ในแถวเป้าหมาย ซึ่งระบุเป็นออฟเซ็ตสัมพัทธ์จากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST() + n และ LAST() - n เป็นส่วนหนึ่งของการกำหนดออฟเซ็ต สำหรับเป้าหมายที่สัมพันธ์กับแถวแรก/แถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้น offset อาจมีการตั้งค่าแถวเปรียบเทียบไว้ในเมนูของฟิลด์ ฟังก์ชันนี้จะส่งกลับ NULL หากไม่สามารถกำหนดแถวเป้าหมายได้

มุมมองด้านล่างแสดงยอดขายรายไตรมาส เมื่อคำนวณ LOOKUP (SUM(Sales), 2) ภายในพาร์ติชันวันที่ แต่ละแถวจะแสดงค่ายอดขายจาก 2 ไตรมาสในอนาคต

ตัวอย่าง

LOOKUP(SUM([Profit]), FIRST()+2) คำนวณ SUM(กำไร) ในแถวที่สามของพาร์ติชัน

ฟังก์ชัน MODEL_EXTENSION

ฟังก์ชันการขยายแบบจำลอง:

  • MODEL_EXTENSION_BOOL

  • MODEL_EXTENSION_INT

  • MODEL_EXTENSION_REAL

  • MODEL_EXTENSION_STRING

ใช้ในการส่งผ่านข้อมูลไปยังแบบจำลองที่ปรับใช้บนบริการภายนอก เช่น R, TabPy หรือ Matlab โปรดดูส่วนขยายการวิเคราะห์(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

MODEL_PERCENTILE(นิพจน์_เป้าหมาย, นิพจน์_คาดการณ์)


แสดงผลความน่าจะเป็น (ระหว่าง 0 ถึง 1) ของค่าที่คาดหวังซึ่งน้อยกว่าหรือเท่ากับเครื่องหมายที่สังเกตได้ ซึ่งกำหนดโดยนิพจน์เป้าหมายและตัวคาดการณ์อื่นๆ นี่คือฟังก์ชันการแจกแจงแบบคาดการณ์ภายหลัง หรือที่เรียกว่าฟังก์ชันการกระจายสะสม (CDF)

ฟังก์ชันนี้เป็นการแปลงย้อนกลับของ MODEL_QUANTILE หากต้องการข้อมูลเกี่ยวกับฟังก์ชันโมเดลเชิงคาดการณ์ โปรดดูการทำงานของฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ใน Tableau

ตัวอย่าง

สูตรต่อไปนี้ส่งกลับเป็นควอนไทล์ของเครื่องหมายสำหรับผลรวมของยอดขาย ซึ่งปรับแล้วสำหรับการนับคำสั่งซื้อ

MODEL_PERCENTILE(SUM([Sales]), COUNT([Orders]))

MODEL_QUANTILE(ควอนไทล์, นิพจน์_เป้าหมาย, นิพจน์_คาดการณ์)


แสดงผลค่าตัวเลขเป้าหมายภายในช่วงที่น่าจะเป็นซึ่งกำหนดโดยนิพจน์เป้าหมายและตัวคาดการณ์อื่นๆ ที่ควอนไทล์ที่ระบุ นี่คือควอนไทล์แบบคาดการณ์ภายหลัง

ฟังก์ชันนี้เป็นการแปลงย้อนกลับของ MODEL_PERCENTILE หากต้องการข้อมูลเกี่ยวกับฟังก์ชันโมเดลเชิงคาดการณ์ โปรดดูการทำงานของฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ใน Tableau

ตัวอย่าง

สูตรต่อไปนี้ส่งกลับเป็นค่ามัธยฐาน (0.5) สำหรับผลรวมของยอดขายที่คาดการณ์ ซึ่งปรับแล้วสำหรับการนับคำสั่งซื้อ

MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))

PREVIOUS_VALUE(นิพจน์)


ส่งกลับค่าของการคำนวณนี้ในแถวก่อนหน้า ส่งกลับนิพจน์ที่กำหนดหากแถวปัจจุบันเป็นแถวแรกในพาร์ติชัน

ตัวอย่าง

SUM([Profit]) * PREVIOUS_VALUE(1) คำนวณ ผลิตภัณฑ์ที่เรียกใช้ของ SUM(กำไร)

RANK(นิพจน์, ['asc' | 'desc'])


ส่งกลับอันดับการแข่งขันมาตรฐานสำหรับแถวปัจจุบันในพาร์ติชัน ค่าที่เหมือนกันถูกกำหนดให้อยู่ในอันดับที่เหมือนกัน ใช้อากิวเมนต์เสริม 'asc' | 'desc' เพื่อระบุลำดับจากน้อยไปมากหรือมากไปน้อย ค่าเริ่มต้นคือจากมากไปน้อย

ด้วยฟังก์ชันนี้ ชุดของค่า (6, 9, 9, 14) จะถูกจัดอันดับ (4, 2, 2, 1)

ระบบจะข้ามค่า Null ในฟังก์ชันการจัดอันดับ โดยจะไม่มีการนับหมายเลขและไม่นับรวมในจำนวนบันทึกทั้งหมดในการคำนวณอันดับเปอร์เซ็นต์ไทล์

หากต้องการข้อมูลเกี่ยวกับตัวเลือกการจัดอันดับต่างๆ โปรดดูการคำนวณอันดับ

ตัวอย่าง

รูปภาพต่อไปนี้แสดงผลของฟังก์ชันการจัดอันดับต่างๆ (RANK, RANK_DENSE, RANK_MODIFIED, RANK_PERCENTILE, และ RANK_UNIQUE) กับชุดค่า ชุดข้อมูลมีข้อมูลเกี่ยวกับนักเรียน 14 คน (นักเรียน A จนถึงนักเรียน N) คอลัมน์อายุแสดงอายุปัจจุบันของนักเรียนแต่ละคน (นักเรียนทั้งหมดมีอายุ 17 ถึง 20 ปี) คอลัมน์ที่เหลือแสดงผลของฟังก์ชันจันอันดับแต่ละแบบกับชุดค่าอายุ โดยสันนิษฐานลำดับตามค่าเริ่มต้น (น้อยไปมากหรือมากไปน้อย) ของฟังก์ชันเสมอ

RANK_DENSE(นิพจน์, ['asc' | 'desc'])


แสดงอันดับที่หนาแน่นสำหรับแถวปัจจุบันในพาร์ติชัน ค่าที่เหมือนกันถูกกำหนดให้อยู่ในลำดับที่เหมือนกัน แต่ไม่มีช่องว่างใดถูกแทรกลงในลำดับตัวเลข ใช้อากิวเมนต์เสริม 'asc' | 'desc' เพื่อระบุลำดับจากน้อยไปมากหรือมากไปน้อย ค่าเริ่มต้นคือจากมากไปน้อย

ด้วยฟังก์ชันนี้ ชุดของค่า (6, 9, 9, 14) จะถูกจัดอันดับ (3, 2, 2, 1)

ระบบจะข้ามค่า Null ในฟังก์ชันการจัดอันดับ โดยจะไม่มีการนับหมายเลขและไม่นับรวมในจำนวนบันทึกทั้งหมดในการคำนวณอันดับเปอร์เซ็นต์ไทล์

หากต้องการข้อมูลเกี่ยวกับตัวเลือกการจัดอันดับต่างๆ โปรดดูการคำนวณอันดับ

RANK_MODIFIED(นิพจน์, ['asc' | 'desc'])


แสดงอันดับการแข่งขันที่แก้ไขสำหรับแถวปัจจุบันในพาร์ติชัน ค่าที่เหมือนกันถูกกำหนดให้อยู่ในอันดับที่เหมือนกัน ใช้อากิวเมนต์เสริม 'asc' | 'desc' เพื่อระบุลำดับจากน้อยไปมากหรือมากไปน้อย ค่าเริ่มต้นคือจากมากไปน้อย

ด้วยฟังก์ชันนี้ ชุดของค่า (6, 9, 9, 14) จะถูกจัดอันดับ (4, 3, 3, 1)

ระบบจะข้ามค่า Null ในฟังก์ชันการจัดอันดับ โดยจะไม่มีการนับหมายเลขและไม่นับรวมในจำนวนบันทึกทั้งหมดในการคำนวณอันดับเปอร์เซ็นต์ไทล์

หากต้องการข้อมูลเกี่ยวกับตัวเลือกการจัดอันดับต่างๆ โปรดดูการคำนวณอันดับ

RANK_PERCENTILE(นิพจน์, ['asc' | 'desc'])


แสดงอันดับเปอร์เซ็นต์ไทล์สำหรับแถวปัจจุบันในพาร์ติชัน ใช้อากิวเมนต์เสริม 'asc' | 'desc' เพื่อระบุลำดับจากน้อยไปมากหรือมากไปน้อย ค่าเริ่มต้นคือจากน้อยไปมาก

ด้วยฟังก์ชันนี้ ชุดของค่า (6, 9, 9, 14) จะถูกจัดอันดับ (0.00, 0.67, 0.67, 1.00)

ระบบจะข้ามค่า Null ในฟังก์ชันการจัดอันดับ โดยจะไม่มีการนับหมายเลขและไม่นับรวมในจำนวนบันทึกทั้งหมดในการคำนวณอันดับเปอร์เซ็นต์ไทล์

หากต้องการข้อมูลเกี่ยวกับตัวเลือกการจัดอันดับต่างๆ โปรดดูการคำนวณอันดับ

RANK_UNIQUE(นิพจน์, ['asc' | 'desc'])


ส่งกลับอันดับที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแถวปัจจุบันในพาร์ติชัน ค่าที่เหมือนกันถูกมอบหมายอันดับที่แตกต่างกัน ใช้อากิวเมนต์เสริม 'asc' | 'desc' เพื่อระบุลำดับจากน้อยไปมากหรือมากไปน้อย ค่าเริ่มต้นคือจากมากไปน้อย

ด้วยฟังก์ชันนี้ ชุดของค่า (6, 9, 9, 14) จะถูกจัดอันดับ (4, 2, 3, 1)

ระบบจะข้ามค่า Null ในฟังก์ชันการจัดอันดับ โดยจะไม่มีการนับหมายเลขและไม่นับรวมในจำนวนบันทึกทั้งหมดในการคำนวณอันดับเปอร์เซ็นต์ไทล์

หากต้องการข้อมูลเกี่ยวกับตัวเลือกการจัดอันดับต่างๆ โปรดดูการคำนวณอันดับ

RUNNING_AVG(นิพจน์)


แสดงค่าเฉลี่ยสะสมของนิพจน์ที่กำหนด จากแถวแรกในพาร์ติชันไปยังแถวปัจจุบัน

มุมมองด้านล่างแสดงยอดขายรายไตรมาส เมื่อมีการคำนวณ RUNNING_AVG(SUM([Sales]) ภายในพาร์ติชันวันที่ ผลลัพธ์จะเป็นค่าเฉลี่ยสะสมของมูลค่าการขายในแต่ละไตรมาส

ตัวอย่าง

RUNNING_AVG(SUM([Profit])) จะคำนวณค่าเฉลี่ยสะสมของ SUM(กำไร)

RUNNING_COUNT(นิพจน์)


ส่งกลับจำนวนสะสมของนิพจน์ที่กำหนด จากแถวแรกในพาร์ติชันไปยังแถวปัจจุบัน

ตัวอย่าง

RUNNING_COUNT(SUM([Profit])) จะคำนวณจำนวนสะสมของ SUM(กำไร)

RUNNING_MAX(นิพจน์)


ส่งกลับค่าสูงสุดสะสมของนิพจน์ที่กำหนด จากแถวแรกในพาร์ติชันไปยังแถวปัจจุบัน

ตัวอย่าง

RUNNING_MAX(SUM([Profit])) จะคำนวณค่าสูงสุดสะสมของ SUM(กำไร)

RUNNING_MIN(นิพจน์)


ส่งกลับค่าขั้นต่ำสะสมของนิพจน์ที่กำหนด จากแถวแรกในพาร์ติชันไปยังแถวปัจจุบัน

ตัวอย่าง

RUNNING_MIN(SUM([Profit])) จะคำนวณค่าขั้นต่ำสะสมของ SUM(กำไร)

RUNNING_SUM(นิพจน์)


แสดงผลรวมสะสมของนิพจน์ที่กำหนด จากแถวแรกในพาร์ติชันไปยังแถวปัจจุบัน

ตัวอย่าง

RUNNING_SUM(SUM([Profit])) จะคำนวณผลรวมสะสมของ SUM(กำไร)

SIZE()


ส่งกลับจำนวนแถวในพาร์ติชัน ตัวอย่างเช่น มุมมองด้านล่างแสดงยอดขายรายไตรมาส ภายในพาร์ติชันวันที่ มีเจ็ดแถว ดังนั้น Size() ของพาร์ติชันวันที่คือ 7

ตัวอย่าง

SIZE() = 5 เมื่อพาร์ติชันปัจจุบันมีห้าแถว

SCRIPT_ functions

ฟังก์ชันสคริปต์:

  • SCRIPT_BOOL

  • SCRIPT_INT

  • SCRIPT_REAL

  • SCRIPT_STRING

ใช้ในการส่งผ่านข้อมูลไปยังบริการภายนอก เช่น R, TabPy หรือ Matlab โปรดดูส่วนขยายการวิเคราะห์(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

TOTAL(นิพจน์)


ส่งกลับผลรวมของนิพจน์ที่กำหนดในพาร์ติชันการคำนวณตาราง

ตัวอย่าง

สมมติว่าคุณกำลังเริ่มต้นด้วยมุมมองนี้:

ให้คุณเปิดตัวแก้ไขการคำนวณและสร้างฟิลด์ใหม่ที่คุณตั้งชื่อว่า Totality:

จากนั้น ให้คุณวาง Totality บน Text เพื่อแทนที่ SUM(ยอดขาย) มุมมองของคุณจะเปลี่ยนแปลงเพื่อรวมค่าตามค่าเริ่มต้นของ คำนวณโดยใช้:

ซึ่งจะทำให้เกิดคำถามว่า ค่าเริ่มต้นของ คำนวณโดยใช้ คืออะไร หากคุณคลิกขวาที่ (กด Control แล้วคลิกบน Mac) Totality ในแผงข้อมูล และเลือก แก้ไข ตอนนี้จะมีข้อมูลเพิ่มเติมอีกเล็กน้อย:

ค่าเริ่มต้นของ คำนวณโดยใช้ จะเป็น ตาราง (แนวขวาง) ผลลัพธ์คือ Totality จะรวมค่าในแนวขวางแต่ละแถวของตารางของคุณ ดังนั้น ค่าที่คุณเห็นในแนวขวางแต่ละแถวคือผลรวมของค่าจากเวอร์ชันเดิมของตาราง

ค่าในแถว 2011/Q1 ในตารางเดิมคือ $8601, $6579, $44262 และ $15006 ค่าในตารางหลังจาก Totality จะแทนที่ SUM(ยอดขาย) คือทั้งหมด $74,448 ซึ่งเป็นผลรวมของค่าเดิมสี่ค่า

สังเกตสามเหลี่ยมที่อยู่ถัดจาก Totality หลังจากที่คุณวางลงบน Text:

ซึ่งระบุว่าฟิลด์นี้กำลังใช้การคำนวณตาราง คุณสามารถคลิกขวาที่ฟิลด์และเลือก แก้ไขการคำนวณตาราง เพื่อเปลี่ยนเส้นทางฟังก์ชันของคุณไปยังค่าอื่นของ คำนวณโดยใช้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถตั้งค่าเป็น ตาราง (ลง)ได้ ในกรณีนี้ ตารางของคุณจะมีลักษณะดังนี้:

TOTAL(นิพจน์)


ส่งกลับผลรวมของนิพจน์ที่กำหนดในพาร์ติชันการคำนวณตาราง

ตัวอย่าง

สมมติว่าคุณกำลังเริ่มต้นด้วยมุมมองนี้:

ให้คุณเปิดตัวแก้ไขการคำนวณและสร้างฟิลด์ใหม่ที่คุณตั้งชื่อว่า Totality:

จากนั้น ให้คุณวาง Totality บน Text เพื่อแทนที่ SUM(ยอดขาย) มุมมองของคุณจะเปลี่ยนแปลงเพื่อรวมค่าตามค่าเริ่มต้นของ คำนวณโดยใช้:

ซึ่งจะทำให้เกิดคำถามว่า ค่าเริ่มต้นของ คำนวณโดยใช้ คืออะไร หากคุณคลิกขวาที่ (กด Control แล้วคลิกบน Mac) Totality ในแผงข้อมูล และเลือก แก้ไข ตอนนี้จะมีข้อมูลเพิ่มเติมอีกเล็กน้อย:

ค่าเริ่มต้นของ คำนวณโดยใช้ จะเป็น ตาราง (แนวขวาง) ผลลัพธ์คือ Totality จะรวมค่าในแนวขวางแต่ละแถวของตารางของคุณ ดังนั้น ค่าที่คุณเห็นในแนวขวางแต่ละแถวคือผลรวมของค่าจากเวอร์ชันเดิมของตาราง

ค่าในแถว 2011/Q1 ในตารางเดิมคือ $8601, $6579, $44262 และ $15006 ค่าในตารางหลังจาก Totality จะแทนที่ SUM(ยอดขาย) คือทั้งหมด $74,448 ซึ่งเป็นผลรวมของค่าเดิมสี่ค่า

สังเกตสามเหลี่ยมที่อยู่ถัดจาก Totality หลังจากที่คุณวางลงบน Text:

ซึ่งระบุว่าฟิลด์นี้กำลังใช้การคำนวณตาราง คุณสามารถคลิกขวาที่ฟิลด์และเลือก แก้ไขการคำนวณตาราง เพื่อเปลี่ยนเส้นทางฟังก์ชันของคุณไปยังค่าอื่นของ คำนวณโดยใช้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถตั้งค่าเป็น ตาราง (ลง)ได้ ในกรณีนี้ ตารางของคุณจะมีลักษณะดังนี้:

WINDOW_CORR(นิพจน์1, นิพจน์2, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson ของนิพจน์สองรายการภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดให้เป็นออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นการเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

สหสัมพันธ์ของ Pearson วัดความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างสองตัวแปร ผลลัพธ์อยู่ในช่วงตั้งแต่ -1 ถึง +1 โดยรวม ซึ่ง 1 บ่งบอกถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นทางบวกอย่างแน่นอน เมื่อการเปลี่ยนแปลงทางบวกในหนึ่งตัวแปรส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางบวกในปริมาณที่สอดคล้องกันของอีกตัวแปร 0 บ่งบอกว่าไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร และ −1 คือความสัมพันธ์ทางลบอย่างแน่นอน

มีฟังก์ชันการรวมที่เทียบเท่า: CORR ดู ฟังก์ชัน Tableau (เรียงตามตัวอักษร)(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

ตัวอย่าง

สูตรต่อไปนี้จะส่งกลับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson ของ SUM(กำไร) และ SUM(ยอดขาย) จากห้าแถวก่อนหน้าถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_CORR(SUM[Profit]), SUM([Sales]), -5, 0)

WINDOW_COUNT(นิพจน์, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับจำนวนของนิพจน์ภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่าง

WINDOW_COUNT(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) จะคำนวณจำนวนของ SUM(กำไร) จากแถวที่สองถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_COVAR(นิพจน์1, นิพจน์2, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวตัวอย่างของนิพจน์สองรายการภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดให้เป็นออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นอาร์กิวเมนต์เริ่มต้นและสิ้นสุด หน้าต่างจะเป็นพาร์ติชันทั้งหมด

ความแปรปรวนร่วมเกี่ยวตัวอย่างจะใช้จำนวนของจุดข้อมูลที่ไม่ใช่ค่า null คือ n - 1 เพื่อทำให้การคำนวณความแปรปรวนร่วมเกี่ยวเป็นมาตรฐาน แทนที่จะเป็น n ซึ่งใช้โดยความแปรปรวนร่วมเกี่ยวของประชากร (ด้วยฟังก์ชัน WINDOW_COVARP) ค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวตัวอย่างเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมเมื่อข้อมูลเป็นตัวอย่างสุ่มที่ใช้เพื่อประมาณการค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวของประชากรขนาดใหญ่

มีฟังก์ชันการรวมที่เทียบเท่า: COVAR ดู ฟังก์ชัน Tableau (เรียงตามตัวอักษร)(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

ตัวอย่าง

สูตรต่อไปนี้จะส่งกลับค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวตัวอย่างของ SUM(กำไร) และ SUM(ยอดขาย) จากสองแถวก่อนหน้าถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_COVAR(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)

WINDOW_COVARP(นิพจน์1, นิพจน์2, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวของประชากรของนิพจน์สองรายการภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดให้เป็นออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นการเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวประชากรเป็นค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวตัวอย่างคูณด้วย (n-1)/n ซึ่งเป็นจำนวนรวมของจุดข้อมูลที่ไม่ใช่ค่า Null ความแปรปรวนร่วมเกี่ยวของประชากรเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมเมื่อมีข้อมูลสำหรับรายการที่สนใจทั้งหมด ตรงข้ามกับเมื่อมีเพียงชุดย่อยแบบสุ่มของรายการ ซึ่งในกรณีนี้ความแปรปรวนร่วมเกี่ยวตัวอย่าง (ด้วยฟังก์ชัน WINDOW_COVAR) จะมีความเหมาะสม

มีฟังก์ชันการรวมที่เทียบเท่า: COVARP ฟังก์ชัน Tableau (เรียงตามตัวอักษร)(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

ตัวอย่าง

สูตรต่อไปนี้จะส่งกลับค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวของประชากรของ SUM(กำไร) และ SUM(ยอดขาย) จากสองแถวก่อนหน้าถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_COVARP(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)

WINDOW_MEDIAN(นิพจน์, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่ามัธยฐานของนิพจน์ภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่างเช่น มุมมองด้านล่างจะแสดงกำไรรายไตรมาส ค่ามัธยฐานของหน้าต่างภายในพาร์ติชันวันที่จะส่งกลับกำไรมัธยฐานของวันที่ทั้งหมด

ตัวอย่าง

WINDOW_MEDIAN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) จะคำนวณค่ามัธยฐานของ SUM(กำไร) จากแถวที่สองถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_MAX(นิพจน์, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าสูงสุดของนิพจน์ภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่างเช่น มุมมองด้านล่างแสดงยอดขายรายไตรมาส ค่าสูงสุดของหน้าต่างภายในพาร์ติชันวันที่จะส่งกลับยอดขายสูงสุดของวันที่ทั้งหมด

ตัวอย่าง

WINDOW_MAX(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) จะคำนวณค่าสูงสุดของ SUM(กำไร) จากแถวที่สองถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_MIN(นิพจน์, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าขั้นต่ำของนิพจน์ภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่างเช่น มุมมองด้านล่างแสดงยอดขายรายไตรมาส ค่าต่ำสุดของหน้าต่างภายในพาร์ติชันวันที่จะส่งกลับยอดขายต่ำสุดของวันที่ทั้งหมด

ตัวอย่าง

WINDOW_MIN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) จะคำนวณค่าต่ำสุดของ SUM(กำไร) จากแถวที่สองถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_PERCENTILE(นิพจน์, หมายเลข, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าที่ตรงกันกับเปอร์เซ็นไทล์ที่ระบุภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่าง

WINDOW_PERCENTILE(SUM([Profit]), 0.75, -2, 0) จะส่งกลับค่าเปอร์เซ็นต์ไทล์ที่ 75 ของ SUM(กำไร) จากสองแถวก่อนหน้าถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_STDEV(นิพจน์, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานตัวอย่างของนิพจน์ภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่าง

WINDOW_STDEV(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) จะคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ SUM(กำไร) จากแถวที่สองถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_STDEVP(นิพจน์, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ได้รับการชดเชยของนิพจน์ภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่าง

WINDOW_STDEVP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) จะคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ SUM(กำไร) จากแถวที่สองถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_SUM(นิพจน์, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับผลรวมของนิพจน์ภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่างเช่น มุมมองด้านล่างแสดงยอดขายรายไตรมาส ผลรวมของหน้าต่างที่คำนวณได้ภายในพาร์ติชันวันที่จะส่งกลับผลรวมของยอดขายของทุกไตรมาส

ตัวอย่าง

WINDOW_SUM(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) จะคำนวณผลรวมของ SUM(กำไร) จากแถวที่สองถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_VAR(นิพจน์, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าความแปรปรวนตัวอย่างสำหรับนิพจน์ภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่าง

WINDOW_VAR((SUM([Profit])), FIRST()+1, 0) จะคำนวณค่าความแปรปรวนของ SUM(กำไร) จากแถวที่สองถึงแถวปัจจุบัน

WINDOW_VARP(นิพจน์, [เริ่มต้น, สิ้นสุด])


ส่งกลับค่าความแปรปรวนที่ได้รับการชดเชยสำหรับนิพจน์ภายในหน้าต่าง หน้าต่างถูกกำหนดโดยใช้ออฟเซ็ตจากแถวปัจจุบัน ใช้ FIRST()+n และ LAST()-n สำหรับออฟเซ็ตจากแถวแรกหรือแถวสุดท้ายในพาร์ติชัน หากละเว้นจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด ระบบจะใช้พาร์ติชันทั้งหมด

ตัวอย่าง

WINDOW_VARP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) จะคำนวณค่าความแปรปรวนของ SUM(กำไร) จากแถวที่สองถึงแถวปัจจุบัน

ฟังก์ชันการคำนวณตารางส่วนขยายการวิเคราะห์ที่พร้อมใช้งานใน Tableau

ส่วนขยายการวิเคราะห์เป็นการเชื่อมต่อระหว่าง Tableau และบริการภายนอก เช่น TabPy สำหรับ Python, Matlab และ R หากต้องการใช้ส่วนขยายการวิเคราะห์ในการวิเคราะห์ ก่อนอื่นคุณต้องกำหนดค่าการเชื่อมต่อ(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)ระหว่าง Tableau และบริการภายนอก เช่น เซิร์ฟเวอร์ TabPy จากนั้นคุณสามารถใช้สคริปต์ภายในการคำนวณตารางเฉพาะได้ (MODEL_EXTENSION_ เพื่อใช้แบบจำลองที่มีชื่อที่เผยแพร่หรือ SCRIPT_ เพื่อส่งนิพจน์ไปยังบริการภายนอก ข้อมูลในการแสดงเป็นภาพ (“ตาราง” ของการคำนวณตาราง) จะส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอกอย่างปลอดภัย สคริปต์จะทำงาน และผลลัพธ์จะส่งกลับมาเป็นเอาต์พุตของการคำนวณ

ฟังก์ชันการขยายแบบจำลอง

สำหรับใช้กับแบบจำลองที่มีชื่อที่ปรับใช้บนบริการภายนอก TabPy

MODEL_EXTENSION_BOOL (ชื่อ_โมเดล, อาร์กิวเมนต์, นิพจน์)


ส่งกลับผลลัพธ์บูลีนของนิพจน์ตามที่คำนวณโดยโมเดลที่ตั้งชื่อ ซึ่งปรับใช้บนบริการจากภายนอกของ TabPy

Model_name คือชื่อของโมเดลการวิเคราะห์ที่ปรับใช้ที่คุณต้องการใช้

อาร์กิวเมนต์แต่ละรายการเป็นสตริงเดียวที่กำหนดค่าอินพุตที่โมเดลที่ปรับใช้ยอมรับ และนิยามไว้ในโมเดลการวิเคราะห์

ใช้นิพจน์เพื่อนิยามค่าที่ส่งมาจาก Tableau ไปยังโมเดลการวิเคราะห์ อย่าลืมใช้ฟังก์ชันการรวม (SUM, AVG ฯลฯ) เพื่อรวมผลลัพธ์

ขณะที่ใช้ฟังก์ชัน ประเภทข้อมูลและลำดับของนิพจน์จะต้องตรงกับที่อยู่ในอาร์กิวเมนต์ของอินพุต

ตัวอย่าง

MODEL_EXTENSION_BOOL ("isProfitable","inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))

MODEL_EXTENSION_INT (ชื่อ_โมเดล, อาร์กิวเมนต์, นิพจน์)


ส่งกลับผลลัพธ์จำนวนเต็มของนิพจน์ตามที่คำนวณโดยโมเดลที่ตั้งชื่อ ซึ่งปรับใช้บนบริการจากภายนอกของ TabPy

Model_name คือชื่อของโมเดลการวิเคราะห์ที่ปรับใช้ที่คุณต้องการใช้

อาร์กิวเมนต์แต่ละรายการเป็นสตริงเดียวที่กำหนดค่าอินพุตที่โมเดลที่ปรับใช้ยอมรับ และนิยามไว้ในโมเดลการวิเคราะห์

ใช้นิพจน์เพื่อนิยามค่าที่ส่งมาจาก Tableau ไปยังโมเดลการวิเคราะห์ อย่าลืมใช้ฟังก์ชันการรวม (SUM, AVG ฯลฯ) เพื่อรวมผลลัพธ์

ขณะที่ใช้ฟังก์ชัน ประเภทข้อมูลและลำดับของนิพจน์จะต้องตรงกับที่อยู่ในอาร์กิวเมนต์ของอินพุต

ตัวอย่าง

MODEL_EXTENSION_INT ("getPopulation", "inputCity", "inputState", MAX([City]), MAX ([State]))

MODEL_EXTENSION_REAL (ชื่อ_โมเดล, อาร์กิวเมนต์, นิพจน์)


ส่งกลับผลลัพธ์จริงของนิพจน์ตามที่คำนวณโดยโมเดลที่ตั้งชื่อ ซึ่งปรับใช้บนบริการจากภายนอกของ TabPy

Model_name คือชื่อของโมเดลการวิเคราะห์ที่ปรับใช้ที่คุณต้องการใช้

อาร์กิวเมนต์แต่ละรายการเป็นสตริงเดียวที่กำหนดค่าอินพุตที่โมเดลที่ปรับใช้ยอมรับ และนิยามไว้ในโมเดลการวิเคราะห์

ใช้นิพจน์เพื่อนิยามค่าที่ส่งมาจาก Tableau ไปยังโมเดลการวิเคราะห์ อย่าลืมใช้ฟังก์ชันการรวม (SUM, AVG ฯลฯ) เพื่อรวมผลลัพธ์

ขณะที่ใช้ฟังก์ชัน ประเภทข้อมูลและลำดับของนิพจน์จะต้องตรงกับที่อยู่ในอาร์กิวเมนต์ของอินพุต

ตัวอย่าง

MODEL_EXTENSION_REAL ("profitRatio", "inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))

MODEL_EXTENSION_STRING (ชื่อ_โมเดล, อาร์กิวเมนต์, นิพจน์)


ส่งกลับผลลัพธ์สตริงของนิพจน์ตามที่คำนวณโดยโมเดลที่ตั้งชื่อ ซึ่งปรับใช้บนบริการจากภายนอกของ TabPy

Model_name คือชื่อของโมเดลการวิเคราะห์ที่ปรับใช้ที่คุณต้องการใช้

อาร์กิวเมนต์แต่ละรายการเป็นสตริงเดียวที่กำหนดค่าอินพุตที่โมเดลที่ปรับใช้ยอมรับ และนิยามไว้ในโมเดลการวิเคราะห์

ใช้นิพจน์เพื่อนิยามค่าที่ส่งมาจาก Tableau ไปยังโมเดลการวิเคราะห์ อย่าลืมใช้ฟังก์ชันการรวม (SUM, AVG ฯลฯ) เพื่อรวมผลลัพธ์

ขณะที่ใช้ฟังก์ชัน ประเภทข้อมูลและลำดับของนิพจน์จะต้องตรงกับที่อยู่ในอาร์กิวเมนต์ของอินพุต

ตัวอย่าง

MODEL_EXTENSION_STR ("mostPopulatedCity", "inputCountry", "inputYear", MAX ([Country]), MAX([Year]))

ฟังก์ชันสคริปต์

แทนที่จะใช้แบบจำลองภายนอกที่กำหนดไว้ เช่น ฟังก์ชัน MODEL_EXPRESSION จะใช้ฟังก์ชัน SCRIPT เพื่อระบุนิพจน์โดยตรงในการคำนวณตาราง

SCRIPT_BOOL


ส่งกลับผลลัพธ์บูลีนจากนิพจน์ที่ระบุ นิพจน์จะส่งต่อโดยตรงไปยังอินสแตนซ์บริการส่วนขยายการวิเคราะห์ที่ทำงานอยู่

ในนิพจน์ R จะใช้ .argn (มีจุดนำหน้า) เพื่ออ้างอิงพารามิเตอร์ต่างๆ (.arg1, .arg2 เป็นต้น)

ในนิพจน์ Python จะใช้ _argn (มีขีดล่างนำหน้า)

ตัวอย่าง

ในตัวอย่าง R นี้ .arg1 เท่ากับ SUM([กำไร]):

SCRIPT_BOOL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

ตัวอย่างถัดไปจะส่งกลับค่า True สำหรับ ID ร้านค้าในรัฐวอชิงตัน มิฉะนั้นจะเป็นค่า False ตัวอย่างนี้อาจเป็นคำจำกัดความสำหรับฟิลด์ที่คำนวณที่ชื่อว่า IsStoreInWA

SCRIPT_BOOL('grepl(".*_WA", .arg1, perl=TRUE)',ATTR([Store ID]))

คำสั่งสำหรับ Python จะอยู่ในรูปแบบนี้:

SCRIPT_BOOL("return map(lambda x : x > 0, _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_INT


ส่งกลับผลลัพธ์ที่เป็นจำนวนเต็มจากนิพจน์ที่ระบุ นิพจน์จะส่งต่อโดยตรงไปยังอินสแตนซ์บริการส่วนขยายการวิเคราะห์ที่ทำงานอยู่

ในนิพจน์ R จะใช้ .argn (มีจุดนำหน้า) เพื่ออ้างอิงพารามิเตอร์ต่างๆ (.arg1, .arg2 เป็นต้น)

ในนิพจน์ Python จะใช้ _argn (มีขีดล่างนำหน้า)

ตัวอย่าง

ในตัวอย่าง R นี้ .arg1 เท่ากับ SUM([กำไร]):

SCRIPT_INT("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

ในตัวอย่างถัดไป จะใช้การจัดคลัสเตอร์ k-means เพื่อสร้างสามคลัสเตอร์:

SCRIPT_INT('result <- kmeans(data.frame(.arg1,.arg2,.arg3,.arg4), 3);result$cluster;', SUM([Petal length]), SUM([Petal width]),SUM([Sepal length]),SUM([Sepal width]))

คำสั่งสำหรับ Python จะอยู่ในรูปแบบนี้:

SCRIPT_INT("return map(lambda x : int(x * 5), _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_REAL


ส่งกลับผลลัพธ์จริงจากนิพจน์ที่ระบุ นิพจน์จะส่งต่อโดยตรงไปยังอินสแตนซ์บริการส่วนขยายการวิเคราะห์ที่ทำงานอยู่ ใน

นิพจน์ R จะใช้ .argn (มีจุดนำหน้า) เพื่ออ้างอิงพารามิเตอร์ต่างๆ (.arg1, .arg2 เป็นต้น)

ในนิพจน์ Python จะใช้ _argn (มีขีดล่างนำหน้า)

ตัวอย่าง

ในตัวอย่าง R นี้ .arg1 เท่ากับ SUM([กำไร]):

SCRIPT_REAL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

ตัวอย่างถัดไปจะแปลงค่าอุณหภูมิจากเซลเซียสเป็นฟาเรนไฮต์

SCRIPT_REAL('library(udunits2);ud.convert(.arg1, "celsius", "degree_fahrenheit")',AVG([Temperature]))

คำสั่งสำหรับ Python จะอยู่ในรูปแบบนี้:

SCRIPT_REAL("return map(lambda x : x * 0.5, _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_STR


ส่งกลับผลลัพธ์สตริงจากนิพจน์ที่ระบุ นิพจน์จะส่งต่อโดยตรงไปยังอินสแตนซ์บริการส่วนขยายการวิเคราะห์ที่ทำงานอยู่

ในนิพจน์ R จะใช้ .argn (มีจุดนำหน้า) เพื่ออ้างอิงพารามิเตอร์ต่างๆ (.arg1, .arg2 เป็นต้น)

ในนิพจน์ Python จะใช้ _argn (มีขีดล่างนำหน้า)

ตัวอย่าง

ในตัวอย่าง R นี้ .arg1 เท่ากับ SUM([กำไร]):

SCRIPT_STR("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

ตัวอย่างถัดไปจะแยกข้อมูลตัวย่อของรัฐจากสตริงที่ซับซ้อนมากขึ้น (ในรูปแบบดั้งเดิม 13XSL_CA, A13_WA):

SCRIPT_STR('gsub(".*_", "", .arg1)',ATTR([Store ID]))

คำสั่งสำหรับ Python จะอยู่ในรูปแบบนี้:

SCRIPT_STR("return map(lambda x : x[:2], _arg1)", ATTR([Region]))

สร้างการคำนวณตารางโดยใช้ตัวแก้ไขการคำนวณ

ปฏิบัติตามขั้นตอนด้านล่างเพื่อเรียนรู้วิธีการสร้างการคำนวณตารางโดยใช้ตัวแก้ไขการคำนวณ

หมายเหตุ: มีวิธีในการสร้างการคำนวณตารางใน Tableau หลากหลายวิธี ตัวอย่างนี้จะแสดงให้เห็นเพียงวิธีเดียวเท่านั้น หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูเปลี่ยนค่าต่างๆ ด้วยการคำนวณตาราง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

ขั้นตอนที่ 1: สร้างการแสดงผล

  1. ใน Tableau Desktop ให้เชื่อมต่อแหล่งข้อมูลตัวอย่าง - Superstore ที่บันทึกไว้ซึ่งมาพร้อมกับ Tableau

  2. ไปยังเวิร์กชีต

  3. จากแผงข้อมูลใต้มิติข้อมูล ให้ลากวันที่สั่งซื้อไปที่แถบคอลัมน์

  4. ลากหมวดหมู่ย่อยจากแผงข้อมูล ในส่วน “มิติข้อมูล” ไปยังแผงแถว

  5. ที่แผงข้อมูล ในส่วนการวัดผล ให้ลากยอดขายไปที่ข้อความบนการ์ดเครื่องหมาย

    ระบบจะอัปเดตการแสดงเป็นภาพของคุณเป็นตารางข้อความ

ขั้นตอนที่ 2: สร้างการคำนวณตาราง

  1. เลือก "การวิเคราะห์” > สร้างฟิลด์ที่คำนวณ

  2. ในตัวแก้ไขการคำนวณที่เปิดขึ้น ให้ทำดังนี้

    • ตั้งชื่อฟิลด์ที่คำนวณว่า “ผลรวมสะสมของกำไร”
    • ป้อนสูตรต่อไปนี้:

      RUNNING_SUM(SUM([Profit]))

      สูตรนี้จะคำนวณผลรวมสะสมของยอดขายที่เป็นกำไร ซึ่งจะคำนวณทั่วทั้งตาราง

    • เมื่อเสร็จแล้ว ให้คลิกตกลง

      ฟิลด์การคำนวณตารางใหม่จะปรากฏขึ้นในส่วน “การวัดผล” ในแผงข้อมูล คุณสามารถใช้ฟิลด์นี้ในการแสดงเป็นภาพได้มากกว่าหนึ่งรายการ เช่นเดียวกับฟิลด์อื่นๆ

ขั้นตอนที่ 3: ใช้การคำนวณตารางในการแสดงเป็นภาพ

  1. ลากผลรวมสะสมของกำไรจากแผงข้อมูลในส่วน “การวัดผล” ไปยังสีบนการ์ด “เครื่องหมาย”

  2. คลิกเมนูดรอปดาวน์ “ประเภทของเครื่องหมาย” และเลือกสี่เหลี่ยมบนการ์ด “เครื่องหมาย”

    ระบบจะอัปเดตการแสดงเป็นภาพเป็นตารางที่ไฮไลต์

ขั้นตอนที่ 4: แก้ไขการคำนวณตาราง

  1. คลิกขวาที่ผลรวมสะสมของกำไรแล้วเลือก แก้ไขการคำนวณตารางบน “การ์ดเครื่องหมาย”
  2. เลือกตาราง (ลง) ในกล่องโต้ตอบ “การคำนวณตาราง” ที่เปิดขึ้นในส่วน “คำนวณโดยใช้”

    ระบบจะอัปเดตการแสดงเป็นภาพดังต่อไปนี้

ดูเพิ่มเติม

สร้างการคำนวณตาราง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

ประเภทการคำนวณตาราง

ปรับแต่งการคำนวณตาราง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

การคำนวณตารางแบบด่วน

ฟังก์ชันใน Tableau

ฟังก์ชัน Tableau (ตามหมวดหมู่)

ฟังก์ชัน Tableau (เรียงตามตัวอักษร)

ขอบคุณสำหรับข้อเสนอแนะของคุณส่งข้อเสนอแนะของคุณเรียบร้อยแล้ว ขอขอบคุณ