อย่ากลัวความสัมพันธ์
ความสามารถในการสร้างแบบจำลองข้อมูลใหม่จะสร้างแหล่งข้อมูลที่ยืดหยุ่นซึ่งสร้างขึ้นจากความสัมพันธ์
ความสัมพันธ์จะรวมข้อมูลจากตารางต่างๆ โดยดูจากคอลัมน์ (ฟิลด์) ที่ตารางเหล่านั้นมีเหมือนกัน และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อนำข้อมูลจากแต่ละตารางมารวมกันในการวิเคราะห์
ไม่เหมือนกับการรวมหรือการผนวก ความสัมพันธ์จะสร้างแหล่งข้อมูลโดยไม่ทำให้ตารางหลายตารางเป็นตารางเดียว ด้วยเหตุนี้ แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องจึงทราบว่าแต่ละฟิลด์มาจากตารางใด ซึ่งหมายความว่าแต่ละฟิลด์จะคงบริบทหรือระดับของรายละเอียดไว้ ดังนั้น แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องสามารถจัดการกับตารางที่มีมุมมองแบบละเอียดที่แตกต่างกันได้ โดยไม่มีปัญหาเรื่องข้อมูลซ้ำหรือสูญหาย
ในแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การรวมจะไม่ได้รับการแก้ไขล่วงหน้า แทนที่จะรวมข้อมูลทั้งหมด (และต้องทำงานกับข้อมูลทั้งหมดโดยไม่คำนึงว่าสิ่งใดที่จำเป็นต่อแต่ละการแสดงเป็นภาพ) แต่ให้รวมเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องต่อชีตและตามความจำเป็นเท่านั้น เมื่อคุณลากและวาง Tableau จะประเมินความสัมพันธ์ของฟิลด์ข้อมูลและตารางที่เกี่ยวข้อง ความสัมพันธ์เหล่านั้นใช้เพื่อเขียนการค้นหาด้วยประเภทการรวม การผนวก และการจัดการค่า null ที่ถูกต้อง
คุณลองคิดดูว่าข้อมูลจะเข้ากันได้อย่างไรและคำถามใดที่คุณต้องการตอบ แทนที่จะคิดแต่วิธีการรวมข้อมูลหรือทดแทนวิธีต่างๆ จากแหล่งข้อมูล
ความสัมพันธ์ไม่ได้แทนที่วิธีการรวมข้อมูลแบบเดิม: การรวม การผนวก และการผสมผสาน ยิ่งกว่านั้น ความสัมพันธ์เป็นวิธีการใหม่ที่ยืดหยุ่นในการรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน วิธีการที่มีอยู่จะไม่หายไป และยังมีประโยชน์ต่อสถานการณ์ที่เจาะจง
หมายเหตุ: สำหรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับวิธีการทำงานของการค้นหาความสัมพันธ์ โปรดดูโพสต์บล็อก Tableau เหล่านี้:
- ความสัมพันธ์ ตอนที่ 1: แนะนำการสร้างแบบจำลองข้อมูลใหม่ใน Tableau(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)
- ความสัมพันธ์ ตอนที่ 2: คำแนะนำและเคล็ดลับ(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)
- ความสัมพันธ์ ตอนที่ 3: การถามคำถามในตารางที่เกี่ยวข้องหลายตาราง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)
และดูวิดีโอพอดคาสต์เกี่ยวกับความสัมพันธ์จากการวิเคราะห์การดำเนินการ(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่) เช่น เหตุใด Tableau จึงคิดค้น "ความสัมพันธ์" ขึ้น(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่) คลิก "วิดีโอพอดคาสต์" ในไลบรารี(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)เพื่อดูเพิ่มเติม
ใช้ความสัมพันธ์
หัวข้อนี้จะอธิบายเกี่ยวกับการสร้างแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องและการใช้แหล่งข้อมูลนั้นสำหรับการวิเคราะห์ หากคุณต้องการปฏิบัติตาม คุณสามารถ ดาวน์โหลดชุดข้อมูล Bookshop(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่) เลือก Bookshop.xlsx สำหรับข้อมูลดิบที่เริ่มต้นจากศูนย์หรือ MinimalBookshop.tdsx เพื่อเริ่มต้นด้วยข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งกำหนดค่าไว้สำหรับคุณ
หมายเหตุ: ความสัมพันธ์พร้อมใช้งานใน Tableau 2020.2 และใหม่กว่า
วิดีโอ: ข้อมูลที่ย้ายมา
หากคุณเปิดเวิร์กบุ๊กที่มีอยู่จาก Tableau เวอร์ชันก่อนหน้า (เวอร์ชัน 2020.1 หรือเก่ากว่า) ใน Tableau 2020.2 หรือใหม่กว่า แท็บแหล่งข้อมูลของคุณอาจแสดงตาราง ข้อมูลที่ย้ายมา
ในหัวข้อนี้มีหลายวิดีโอ เพื่อความสะดวกสบายของคุณ การถอดเสียงจะจัดให้อยู่ส่วนที่ขยายได้ด้านใต้ของแต่ละวิดีโอ
วิดีโอ: ตัวเลือกประสิทธิภาพ
หมายเหตุ: อินเทอร์เฟซสำหรับการแก้ไขความสัมพันธ์ที่แสดงในวิดีโอนี้จะแตกต่างจากรุ่นปัจจุบันเล็กน้อย แต่มีฟังก์ชันการทำงานเหมือนกัน
หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ความไม่ซ้ำกันและความสมบูรณ์เชิงอ้างอิง
ตัวอย่าง: ข้อมูล Bookshop
เราจะทำการวิเคราะห์ด้วยแหล่งข้อมูลนี้ในอีกสักครู่ มาพูดถึงข้อมูลกัน
ชุดข้อมูลคือ หนังสือ (สมมติ) และการพิจารณาความแตกต่างระหว่างหนังสือและฉบับหนังสือนั้นมีความสำคัญ หนังสือคือผลงานที่มีแนวคิดเป็นของตัวเองที่มีแอตทริบิวต์ต่างๆ เช่น ชื่อ ผู้เขียน และประเภท เป็นต้น นอกจากนี้ยังมีหนังสือฉบับต่างๆ ที่มีแอตทริบิวต์ เช่น ราคาและรูปแบบ (ปกแข็งหรือปกอ่อน) และ ISBN ระบุหนังสือ เป็นต้น หนังสือฉบับหนึ่งมีผู้จัดพิมพ์และจำนวนหน้า บางทีหนังสืออาจได้รับรางวัลหรือนำมาทำเป็นซีรีส์
คุณสามารถปฏิบัติตาม โดยดาวน์โหลด MinimalBookshop.tdsx หรือเรียนรู้และสร้างแบบโมเดลด้วยตัวคุณเองจาก Bookshop.xlsx โปรดทราบว่า คุณสามารถซ่อนฟิลด์ ID จำนวนมากได้หลังจากรวมตารางแล้ว
วิดีโอ: การทำงานกับหลายตาราง
หมายเหตุ: อินเทอร์เฟซสำหรับการแก้ไขความสัมพันธ์ที่แสดงในวิดีโอนี้จะแตกต่างจากรุ่นปัจจุบันเล็กน้อย แต่มีฟังก์ชันการทำงานเหมือนกัน
วิดีโอ: การคำนวณขั้นพื้นฐาน
วิดีโอ: เชตและกลุ่ม
วิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
ลองเปรียบเทียบว่าการวิเคราะห์ระหว่างความสัมพันธ์และการรวมมีลักษณะอย่างไร เราขอแนะนำให้คุณดาวน์โหลดเวิร์กบุ๊กเสริมแทนที่จะดำเนินการโดยใช้แหล่งข้อมูลของคุณเองดังที่กล่าวมาข้างต้น
คำถาม: สำหรับผู้เขียนที่มีซีรีส์หนังสือ ใครมีกิจกรรมแนะนำหนังสือมากที่สุด
วิดีโอ: การทำงานกับระดับต่างๆ ของรายละเอียด
ดังนั้นอย่ากลัวที่จะเชื่อมโยงข้อมูลของคุณ ดูด้วยตาของคุณเอง! คุณสามารถ ดาวน์โหลดข้อมูล Bookshop(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่) หรือใช้ข้อมูลของคุณเองได้ ลองกรอง โดยใช้การคำนวณตารางเพื่อสร้างแผนภูมิประเภทต่างๆ และกำหนดค่าตัวเลือกประสิทธิภาพ ตลอดจนพัฒนาความสัมพันธ์ให้ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้
เคล็ดลับเมื่อทำงานกับข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- ดูข้อมูลเบื้องหลัง บ่อยๆ เพื่อตรวจสอบว่าเครื่องหมายแสดงถึงข้อมูลใด
- หากคุณไม่ต้องการรวมและมี เหตุผล ที่คุณอาจต้องใช้ความสัมพันธ์ที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น
- หากคุณไม่ต้องการดูเฉพาะค่าที่ตรงกัน คุณสามารถกู้คืนค่าที่ไม่ตรงกันเหล่านั้นได้ โดยไปที่เมนู "การวิเคราะห์" > "เค้าโครงตาราง" > "แสดงแถวว่าง"
แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
พร้อมจัดการกับการคำนวณด้วยความสัมพันธ์แล้วใช่ไหม โปรดดู อย่ากลัวการคำนวณความสัมพันธ์
พร้อมจะสำรวจวิธีทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนด้วยความสัมพันธ์แล้วใช่ไหม โปรดดู อย่ากลัวความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้ง
หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสนับสนุนทางเทคนิคของความสัมพันธ์จากทีมการจัดการผลิตภัณฑ์โดยตรง โปรดดู ชุดข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ในบล็อก Tableau
- ความสัมพันธ์ ตอนที่ 1: แนะนำการสร้างแบบจำลองข้อมูลใหม่ใน Tableau(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)
- ความสัมพันธ์ ตอนที่ 2: คำแนะนำและเคล็ดลับ(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)
- ความสัมพันธ์ ตอนที่ 3: การถามคำถามในตารางที่เกี่ยวข้องหลายตาราง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)
และดูวิดีโอพอดคาสต์เกี่ยวกับความสัมพันธ์จากการวิเคราะห์การดำเนินการ(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่) เช่น เหตุใด Tableau จึงคิดค้น "ความสัมพันธ์" ขึ้น(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่) คลิก "วิดีโอพอดคาสต์" ในไลบรารี(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)เพื่อดูเพิ่มเติม