---
schema_version: "1"
id: c45074f29e2577b3beffa7e256547a866c38f8b8eb56e78063072c73ab13a537
title: ค้นหาชุดข้อมูลที่ดี
collection: tableau
version: current
locale: th-th
portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/current/th-th/pro/desktop/find_good_datasets.md
canonical_url: https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/find_good_datasets.htm
source_site: help.tableau.com
content_type: documentation
content_hash: 3283afa39894d86d8379dd5fad9a0d14d07cc7e562d8318f582d22350f837264
description: Learn what makes a good data set for analysis and how to find one.
---
[ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก](#main-content)

# ค้นหาชุดข้อมูลที่ดี

วิธีที่ดีในการเรียนรู้วิธีการใช้ Tableau เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (หรือสร้างตัวอย่างข้อมูลหรือเนื้อหาหลักฐานพิสูจน์แนวคิด) คือการค้นหาชุดข้อมูลที่คุณสนใจ ขั้นตอนในการวิเคราะห์จะมีความหมายและง่ายดายมากยิ่งขึ้นเมื่อคุณมีคำถามที่แท้จริงที่ต้องการคำตอบเป็นข้อมูล

## ความเป็นจริงของชุดข้อมูล

มีข้อเท็จจริงที่หลีกเลี่ยงไม่ได้สองประการเกี่ยวกับการพยายามค้นหาชุดข้อมูลที่ไม่ใช่ข้อมูลที่เป็นทางการที่ได้รับการอนุมัติจากธุรกิจ

**คุณจะไม่พบสิ่งที่คุณกำลังมองหา**

- พยายามอย่าตั้งความหวังไว้สูงมาก
- พยายามมีความยืดหยุ่นและเปิดใจกว้างเข้าไว้เกี่ยวกับสิ่งที่คุณสามารถใช้ได้สำหรับโปรเจกต์ที่กำหนด
- บางครั้งอาจต้องมีการชำระเงินสำหรับข้อมูลที่คุณต้องการ โปรดตัดสินใจให้ดีว่าข้อมูลนั้นคุ้มค่าหรือไม่

**คุณจะต้องล้างข้อมูล**

- เตรียมพร้อมสำหรับ[การทำความสะอาดและการสร้าง](https://help.tableau.com/current/prep/th-th/prep_clean.htm)พื้นฐานเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูล[มีการสร้างโครงสร้างที่ดีเพื่อดำเนินการวิเคราะห์](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/data_structure_for_analysis.htm)เรียบร้อยแล้ว
- คุณอาจจำเป็นต้อง[นำชุดข้อมูลอื่นเข้ามา](https://help.tableau.com/current/prep/th-th/prep_combine.htm)
- การมีพจนานุกรมข้อมูลหรือเมตาดาต้าไว้ถือว่ามีความสำคัญ
- อาจจำเป็นต้องมี[การคำนวณ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/calculations_calculatedfields.htm)

## ชุดข้อมูลที่ดีต้องมีอะไรบ้าง

ชุดข้อมูลที่ดีคือชุดข้อมูลที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของคุณ ตราบใดที่ข้อมูลนั้นตรงตามความต้องการ ก็ถือว่าชุดข้อมูลนั้นเป็นข้อมูลที่ดี อย่างไรก็ตาม มีข้อควรพิจารณาบางประการที่สามารถช่วยคุณในการคัดแยกชุดข้อมูลที่ไม่น่าจะเหมาะกับวัตถุประสงค์ของคุณได้ โดยรวมแล้ว ให้มองหาชุดข้อมูลที่ตรงตามเงื่อนไขดังต่อไปนี้

1. ประกอบด้วยสมาชิกที่คุณต้องการ
2. เป็นข้อมูลแบบไม่รวม
3. มีมิติข้อมูลอย่างน้อยสองมิติข้อมูลและการวัดผลสองรายการ
4. มีเมตาดาต้าที่ดีหรือพจนานุกรมข้อมูล
5. สามารถใช้งานได้ (ไม่ได้อยู่ในรูปแบบกรรมสิทธิ์ ยุ่งเหยิงเกินไป หรือยุ่งยากเกินไป)

อะไรที่ทำให้ Superstore มีความเหนือชั้น

Superstore เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลตัวอย่างที่มาพร้อมกับ Tableau Desktop (คุณสามารถดาวน์โหลดได้จาก[หน้าข้อมูลตัวอย่าง Tableau Public](https://public.tableau.com/th-th/app/learn/sample-data) ) เหตุใดมันจึงเป็นชุดข้อมูลที่ดีเช่นนี้

- **สมาชิกที่จำเป็น**: Superstore มีวันที่ ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ฟิลด์ที่มีความสัมพันธ์แบบลำดับชั้น (หมวดหมู่ หมวดหมู่ย่อย ผลิตภัณฑ์) การวัดผลที่เป็นบวกและลบ (กำไร) ฯลฯ มีประเภทแผนภูมิเพียงเล็กน้อยที่คุณไม่สามารถทำได้ด้วย Superstore เพียงอย่างเดียว รวมถึงฟีเจอร์บางรายการที่ไม่สามารถสาธิตได้
- **แบบไม่รวม**: ข้อมูลระดับแถวคือข้อมูลแต่ละรายการในธุรกรรม รายการเหล่านั้นสามารถสะสมเป็นระดับลำดับได้ (ผ่าน ID ลำดับ) หรือตามมิติข้อมูลรายการใดรายการหนึ่ง (เช่น วันที่ ลูกค้า ภูมิภาค ฯลฯ)
- **มิติข้อมูลและการวัดผล**: Superstore มีมิติข้อมูลหลากหลายซึ่งทำให้เราสามารถ “วิเคราะห์ข้อมูลเพียงบางส่วนและปรับเปลี่ยนมุมมองของข้อมูล” ตามประเภทหรือเมืองได้ นอกจากนี้ยังมีการวัดผลและวันที่ที่หลากหลาย ซึ่งทำให้มีโอกาสในการสร้างประเภทแผนภูมิต่างๆ รวมถึงการคำนวณอีกด้วย
- **เมตาดาต้า**: Superstore มีฟิลด์และค่าที่ตั้งชื่อไว้อย่างดี คุณไม่จำเป็นต้องค้นหาความหมายของค่าใดๆ อีก
- **มีขนาดเล็กและสะอาด**: Superstore มีขนาดเพียงไม่กี่เมกะไบต์เท่านั้น ดังนั้นจึงใช้พื้นที่ในโปรแกรมติดตั้ง Tableau เพียงเล็กน้อย นอกจากนี้ยังเป็นข้อมูลที่สะอาด โดยมีเพียงแค่ค่าที่ถูกต้องในแต่ละฟิลด์และมีโครงสร้างข้อมูลที่ดี

### 1\. ชุดข้อมูลที่ดีต้องมีสมาชิกที่คุณต้องการสำหรับวัตถุประสงค์ของคุณ

หากคุณกำลังมองหาชุดข้อมูลเพื่อสร้างการแสดงเป็นภาพหรือเพื่อแสดงฟังก์ชันแบบเฉพาะเจาะจง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลนั้นมีประเภทของฟิลด์ที่คุณต้องการอยู่ด้วย ตัวอย่างเช่น แผนที่คือการแสดงภาพที่ยอดเยี่ยมแต่จำเป็นต้องมีข้อมูลทางภูมิศาสตร์ การสาธิตพื้นฐานมักมีการดูรายละเอียดแนวลึกอยู่ด้วย ดังนั้นข้อมูลจะต้องมีฟิลด์วันที่อย่างน้อยหนึ่งรายการ (และจะต้องมีความละเอียดมากกว่าการดูรายละเอียดแนวลึกแค่ปีเท่านั้น) ชุดข้อมูลบางชุดไม่จำเป็นต้องมีสมาชิกเหล่านี้ทั้งหมด โปรดทราบว่าคุณต้องการสิ่งใดสำหรับวัตถุประสงค์ของคุณบ้าง และจงอย่าเสียเวลากับชุดข้อมูลที่ไม่มีสมาชิกหลัก

สมาชิกทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์:

- วันที่
- ข้อมูลทางภูมิศาสตร์
- ข้อมูลลำดับชั้น
- การวัดผลที่ “น่าสนใจ” ทั้งความแปรผันที่สำคัญของขนาดหรือค่าบวกและค่าลบ

ฟีเจอร์หรือประเภทการแสดงเป็นภาพบางรายการอาจต้องการลักษณะเฉพาะของข้อมูล เช่น: 

- [คลัสเตอร์](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/clustering.htm)
- [การพยากรณ์](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/forecasting.htm)
- [เส้นแนวโน้ม](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/trendlines_add.htm)
- [ตัวกรองผู้ใช้](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/publish_userfilters_create.htm)
- [การคำนวณเชิงพื้นที่](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/maps_shapefiles.htm)
- [การคำนวณ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/functions_all_categories.htm)บางอย่าง
- [แผนภูมิสัญลักษณ์แสดงหัวข้อย่อย](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/qs_bullet_graphs.htm)

### 2\. ชุดข้อมูลที่ดีจะต้องเป็นข้อมูลแบบไม่รวม (ดิบ)

หากข้อมูลมี[การรวบรวม](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/calculations_aggregation.htm)มากเกินไป คุณจะไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลนั้นได้มากนัก ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการดูแนวโน้มของผู้คนที่ทำการค้นหา “Pumpkin Spice” ใน Google แต่คุณมีข้อมูลรายปีอยู่ คุณจะสามารถดูภาพรวมในระดับสูงมากได้เท่านั้น หากเป็นไปได้คุณคงต้องการที่จะได้รับข้อมูลรายวันเพื่อที่ว่าคุณจะได้สามารถเห็นการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อ Starbucks เริ่มให้บริการ #PSL

จำนวนข้อมูลแบบไม่รวมกันจะแตกต่างกันออกไปตามการวิเคราะห์ โปรดทราบว่าชุดข้อมูลบางชุดจะไม่มีรายละเอียดปลีกย่อยอย่างครบถ้วนเนื่องจากความเป็นส่วนตัวหรือการนำไปปฏิบัติได้จริง ตัวอย่างเช่น คุณไม่น่าจะพบชุดข้อมูลที่มีการรายงานโรคมาลาเรียตามที่อยู่ทีละกรณี ดังนั้นยอดรวมรายเดือนตามภูมิภาคอาจมีความละเอียดเพียงพอแล้ว

การรวมและมุมมองแบบละเอียด

มีหลายสาเหตุที่ทำให้การเข้าใจการรวมและรายละเอียดเป็นแนวคิดที่สำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากผลกระทบต่อสิ่งต่างๆ เช่น การค้นหาชุดข้อมูลที่มีประโยชน์ การสร้างการแสดงเป็นภาพที่ต้องการ การรวมข้อมูลอย่างถูกต้อง และการใช้นิพจน์ LOD การรวมและมุมมองแบบละเอียดคือส่วนตรงข้ามของสเปกตรัม

**การรวม** หมายถึงวิธีการรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน เช่น การรวมการค้นหา Pumpkin Spice ทั้งหมด หรือการหาค่าเฉลี่ยของการอ่านอุณหภูมิรอบๆ ซีแอตเทิลในวันที่กำหนด

- การวัดผลใน Tableau จะเป็นแบบรวมตามค่าเริ่มต้น การรวมเริ่มต้นคือ SUM คุณสามารถเปลี่ยนการรวมเป็นค่าต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน จำนวนที่ไม่ซ้ำกัน ค่าต่ำสุด ฯลฯ

**มุมมองแบบละเอียด** หมายถึงรายละเอียดของข้อมูล แถว (หรือเรียกอีกชื่อหนึ่งว่า ระเบียน) ในชุดข้อมูลแสดงถึงอะไร มีผู้ป่วยโรคมาลาเรียจำนวนเท่าใด มีผู้ป่วยโรคมาลาเรียทั้งจังหวัดในเดือนนี้จำนวนเท่าใด นั้นคือมุมมองแบบละเอียด การรู้มุมมองแบบละเอียดของข้อมูลถือเป็นสิ่งที่สำคัญ

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู [การรวมข้อมูลใน Tableau](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/calculations_aggregation.htm)

### 3\. ชุดข้อมูลที่ดีต้องมีมิติข้อมูลและการวัดผล

ประเภทการแสดงเป็นภาพต่างๆ จำเป็นต้องมี**มิติข้อมูล**และ**การวัดผล**

- หากคุณมีเพียงมิติข้อมูลเท่านั้น ส่วนใหญ่คุณจะสามารถทำได้เพียง การคำนวณเปอร์เซ็นต์ หรือการใช้ฟิลด์[จำนวนของตาราง](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/datafields_understanddatawindow.htm#count-of-table)
- หากคุณมีการวัดผลเพียงอย่างเดียว คุณจะไม่สามารถแยกค่าออกเป็นค่าใดค่าหนึ่งได้ คุณสามารถแยกข้อมูลทั้งหมดหรือใช้งาน SUM หรือ AVG โดยรวม ฯลฯ ได้

ซึ่งไม่ได้หมายความว่าชุดข้อมูลที่มีมิติข้อมูลเพียงอย่างเดียวนั้นจะไม่มีประโยชน์ ข้อมูลประชากรเป็นตัวอย่างของข้อมูลที่มีมิติข้อมูลเป็นจำนวนมาก และมีการวิเคราะห์เกี่ยวกับข้อมูลประชากรต่างๆ จำนวนมากที่กำลังนับอยู่หรือที่อิงตามเปอร์เซ็นต์ แต่สำหรับชุดข้อมูลที่มีการวิเคราะห์มากขึ้น คุณจำเป็นต้องใช้มิติข้อมูลและการวัดผลอย่างน้อยสองถึงสามรายการ

“มิติข้อมูล” และ “การวัดผล” “แบบแยกกัน” และ “แบบต่อเนื่อง”

![แผงข้อมูลและการ์ดเครื่องหมายแสดงถึงประเภทข้อมูลที่จะแสดง](/tableau/current/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pilltypes.jpg)

ในภาพด้านบน โปรดทราบว่า**มิติข้อมูลที่เป็นตัวเลข**จะไม่มีการรวมบนอยู่บนการ์ดเครื่องหมายซึ่งแตกต่างกับ**การวัดผลแบบต่อเนื่อง**และ**การวัดผลแบบแยกกัน**

### มิติข้อมูลและการวัดผล

ระบบมีการแบ่งฟิลด์ออกเป็นมิติข้อมูลและการวัดผลด้วยเส้นแนวนอนในแผงข้อมูล ใน Tableau มิติข้อมูลจะแสดงในมุมมองด้วยตนเอง ในขณะที่ระบบจะรวมการวัดผลเอาไว้โดยอัตโนมัติ การรวมเริ่มต้นสำหรับการวัดผลคือ SUM

- **มิติข้อมูล**จะมีลักษณะเป็นเชิงคุณภาพซึ่งหมายถึงมีการอธิบายมิติข้อมูลเหล่านั้นแต่ไม่มีการวัดผล
    - มิติข้อมูลมักเป็นข้อมูลจำพวก เมืองหรือประเทศ สีตา หมวดหมู่ ชื่อทีม ฯลฯ
    - มิติข้อมูลมักจะแยกกัน
- **การวัดผล**จะมีลักษณะเป็นเชิงปริมาณซึ่งหมายถึงว่าสามารถวัดผลและบันทึกได้ (เป็นตัวเลข)
    - การวัดผลมักจะเป็นข้อมูลจำพวก ยอดขาย ความสูง จำนวนคลิก ฯลฯ
    - การวัดผลนั้นมักจะมีความต่อเนื่อง

หากคุณสามารถคำนวณข้อมูลเหล่านั้นได้ แปลว่ามันคือการวัดผล หากคุณเคยสงสัยว่าฟิลด์ใดฟิลด์หนึ่งควรเป็นการวัดผลหรือมิติข้อมูลกันแน่ ให้ลองคิดดูว่าคุณสามารถคำนวณค่าต่างๆ เหล่านั้นได้หรือไม่ ผลรวมของหมายเลขประกันสังคมสองหมายเลขหรือการหารรหัสไปรษณีย์ด้วย 10 มีความหมายอะไรต่อ AVG(RowID) หรือไม่ ไม่มี นั่นคือมิติข้อมูลที่บังเอิญเขียนเป็นตัวเลข ลองนึกดูว่ามีกี่ประเทศที่มีรหัสไปรษณีย์ที่เป็นตัวเลขและตัวอักษร ซึ่งพวกมันเป็นเพียงป้ายกำกับเท่านั้น ถึงแม้ว่าในสหรัฐอเมริกาจะเป็นเพียงแค่ตัวเลขก็ตาม Tableau สามารถจดจำชื่อฟิลด์ได้หลายชื่อที่ระบุว่าจริงๆ แล้วฟิลด์ตัวเลขนั้นเป็น ID หรือรหัสไปรษณีย์ และพยายามสร้างมิติข้อมูลเหล่านั้นแต่ก็ไม่ได้สมบูรณ์แบบ ใช้การทดสอบ “ฉันสามารถคำนวณสิ่งนี้ได้หรือไม่” เพื่อตัดสินใจว่าฟิลด์ตัวเลขควรเป็นการวัดผลหรือเป็นมิติข้อมูล และจัดเรียงแผงข้อมูลใหม่ตามความจำเป็น

**หมายเหตุ**: แม้ว่าคุณจะสามารถคำนวณวันที่ (เช่น การคำนวณ DATEDIFF) ได้ แต่หลักการมาตรฐานก็คือการจัดหมวดหมู่วันที่เป็นมิติข้อมูล

### แบบต่อเนื่องและแบบแยกกัน

ฟิลด์ “แบบต่อเนื่อง” หรือ “แบบแยกกัน” จะมีความสอดคล้องกับแนวคิดของมิติข้อมูลและการวัดผลอยู่ แต่ก็ไม่เหมือนกันเสียทีเดียว

- ฟิลด์**แบบแยกกัน**จะประกอบด้วยค่าที่ต่างกัน ฟิลด์เหล่านี้มีส่วนหัวหรือป้ายกำกับในมุมมองและช่องจะเป็นสีฟ้า
- ฟิลด์**แบบต่อเนื่อง** “รูปแบบทั้งหมดที่ไม่ขาดตอน” ฟิลด์เหล่านี้มีแกนในมุมมองและช่องจะเป็นสีเขียว

วิธีที่ดีในการทำความเข้าใจแบบต่อเนื่องและแบบแยกกันคือการดูฟิลด์วันที่ วันที่สามารถเป็นแบบแยกกันหรือแบบต่อเนื่องก็ได้

- การดูอุณหภูมิเฉลี่ยในเดือนสิงหาคมในช่วงทศวรรษหรือศตวรรษหมายความว่าระบบจะใช้เดือน “สิงหาคม” เพื่อดูข้อมูลเชิงคุณภาพแบบแยกกัน
- เมื่อพิจารณาถึงแนวโน้มโดยรวมของรายงานผู้ป่วยโรคมาลาเรียตั้งแต่ปี 1960 อาจจะใช้แกนเดียวแบบไม่ขาดตอน ซึ่งหมายความว่าระบบจะใช้วันที่เพื่อดูข้อมูลเชิงปริมาณแบบต่อเนื่อง

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู [มิติข้อมูลและการวัดผล สีฟ้าและสีเขียว](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/datafields_typesandroles.htm)

ฟิลด์ที่ Tableau สร้าง

Tableau จะสร้างอย่างน้อยสามฟิลด์ ไม่ว่าชุดข้อมูลนั้นคือ:

- _ชื่อการวัดผล_ (มิติข้อมูล)
- _ค่าที่วัด_ (การวัดผล)
- _TableName(จำนวน)_ (การวัดผล)

และหากมีฟิลด์ข้อมูลทางภูมิศาสตร์อยู่ในชุดข้อมูล Tableau จะสร้างฟิลด์_ละติจูด (ที่สร้างขึ้น)_ และ_ลองจิจูด (ที่สร้างขึ้น)_

**ชื่อการวัดผล**และ**ค่าที่วัด**เป็นสองฟิลด์ที่มีประโยชน์ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู [ค่าที่วัดและชื่อการวัดผล](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm)

**จำนวนของตาราง**ระบุจำนวนระเบียนข้อมูลสำหรับตารางโดยการนับแถว ซึ่งจะช่วยให้คุณมีการวัดผลอย่างน้อยหนึ่งชุดอยู่ในชุดข้อมูลและสามารถช่วยในการวิเคราะห์บางรายการได้ คุณต้องทำความเข้าใจมุมมองแบบละเอียดความของข้อมูลของคุณ (ข้อมูลที่มีในแถว) เพื่อให้สามารถกำหนดความหมายของจำนวนแถวได้

ในที่นี้ แต่ละแถวคือหนึ่งวัน ดังนั้น “จำนวนของตาราง” ก็คือจำนวนวัน:

![ตารางอุณหภูมิสูงสุด เฉลี่ย และต่ำสุดรายวันเป็นองศาฟาเรนไฮต์](/tableau/current/th-th/pro/desktop/th-th/Img/find_data_daily.png)

ในที่นี้ แต่ละแถวคือหนึ่งเดือน ดังนั้น “จำนวนของตาราง” ก็คือจำนวนเดือน:

![ตารางอุณหภูมิสูงสุด เฉลี่ย และต่ำสุดรายเดือนในหน่วยฟาเรนไฮต์](/tableau/current/th-th/pro/desktop/th-th/Img/find_data_monthly.png)

### 4\. ชุดข้อมูลที่ดีจะต้องมีเมตาดาต้าหรือพจนานุกรมข้อมูล

ชุดข้อมูลจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อคุณรู้ว่าข้อมูลนั้น_คืออะไร_ มีเรื่องให้หงุดหงิดใจมากมายในการตามล่าหาข้อมูลมากกว่าการเปิดไฟล์มาแล้วพบข้อมูลหน้าตาแบบนี้เสียอีก:

![มุมมองสเปรดชีตของข้อมูลตัวเลขทั้งหมด](/tableau/current/th-th/pro/desktop/th-th/Img/find_data_nometa.png)

“แหล่งที่มา” ของ 4 หรือ 12 หมายถึงอะไร และมีข้อมูลอะไรบ้างในฟิลด์ OTU0-OTU4

ชุดข้อมูลที่ดีคือชุดข้อมูลที่มีฟิลด์และสมาชิกที่มีป้ายกำกับชัดเจน หรือมีพจนานุกรมข้อมูลที่จะช่วยให้คุณสามารถติดป้ายกำกับข้อมูลใหม่ได้ด้วยตนเอง ลองนึกถึง Superstore ที่เห็นภาพขึ้นมาชัดเจนในทันทีเลยว่าฟิลด์และค่าของฟิลด์เหล่านั้นคืออะไร เช่น “หมวดหมู่” และสมาชิกของหมวดหมู่ ซึ่งได้แก่ “เทคโนโลยี” “เฟอร์นิเจอร์” และ “อุปกรณ์สำนักงาน” หรือสำหรับชุดข้อมูลไมโครไบโอมในภาพด้านบนจะมี[พจนานุกรมข้อมูล](http://www.exploredata.net/Downloads/Microbiome-Data-Set)ซึ่งอธิบายถึง “แหล่งที่มา” แต่ละรายการอยู่ (4 คืออุจจาระและ 12 คือกระเพาะอาหาร) และอนุกรมวิธานของ OTU แต่ละรายการ (OTU3 คือแบคทีเรียในสกุล _Parabacteroides_)

สามารถเรียกพจนานุกรมข้อมูลได้หลากหลาย เช่น เมตาดาต้า ตัวบ่งชี้ คำจำกัดความของตัวแปร อภิธานศัพท์ หรือสิ่งอื่นอีกมากมาย แต่ในท้ายที่สุดแล้วพจนานุกรมข้อมูลก็จะคอยให้ข้อมูลเกี่ยวกับชื่อคอลัมน์และสมาชิกในคอลัมน์นั่นเอง สามารถนำเข้าข้อมูลดังกล่าวมายังแหล่งข้อมูลหรือเข้ามาในการแสดงเป็นภาพได้หลากหลายวิธีดังนี้

- เปลี่ยนชื่อคอลัมน์เพื่อให้เข้าใจง่ายขึ้น (สามารถดำเนินการในชุดข้อมูลนั้นได้เลย หรือใน Tableau ก็ได้)
- เปลี่ยนชื่อแทนสมาชิกของฟิลด์ (สามารถดำเนินการในชุดข้อมูลนั้นได้เลย หรือใน Tableau ก็ได้)
- สร้างการคำนวณเพื่อเพิ่มข้อมูลพจนานุกรมข้อมูล
- ความคิดเห็นเกี่ยวกับฟิลด์ใน Tableau (ความคิดเห็นจะไม่ปรากฏอยู่บนการแสดงเป็นภาพที่เผยแพร่แต่จะปรากฏเฉพาะในสภาพแวดล้อมการเขียนเท่านั้น)
- ใช้พจนานุกรมข้อมูลเป็นแหล่งข้อมูลอื่นและรวมแหล่งข้อมูลทั้งสองเข้าด้วยกัน

การสูญเสียพจนานุกรมข้อมูลไปอาจทำให้ชุดข้อมูลนั้นไร้ประโยชน์ได้ หากคุณกำลังบุ๊กมาร์กชุดข้อมูลอยู่ ให้บุ๊กมาร์กพจนานุกรมข้อมูลเอาไว้ด้วย หากคุณกำลังดาวน์โหลดอยู่ ให้ดาวน์โหลดทั้งสองรายการและเก็บไว้ในที่เดียวกัน

### 5\. ชุดข้อมูลที่ดีคือชุดข้อมูลที่คุณสามารถนำไปใช้ได้

ตราบใดที่คุณสามารถทำความเข้าใจชุดข้อมูลและมีข้อมูลที่คุณต้องการ แม้จะเป็นเพียงชุดข้อมูลขนาดเล็กแต่ก็สามารถทำการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อีกทั้งชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กนั้นยังง่ายต่อการจัดเก็บ แชร์ และเผยแพร่ และมีแนวโน้มที่จะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในทำนองเดียวกัน หากคุณพบเจอชุดข้อมูลที่ “สมบูรณ์แบบ” ที่ตรงกับความต้องการของคุณ แต่คุณจำเป็นต้องใช้ความพยายามอย่างมากในการล้างข้อมูลเหล่านั้น ก็จะถือว่าข้อมูลเหล่านั้นไม่ได้มีความสมบูรณ์อะไรเลย การที่รู้ว่าเมื่อใดควรเลิกใช้ข้อมูลที่มีความยุ่งเหยิงมากเกินไปถือเป็นเรื่องที่สำคัญ

ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลนี้มาจากบทความ Wikipedia เกี่ยวกับความถี่ของตัวอักษรที่เกี่ยวข้อง เริ่มต้นที่ 84 แถว 16 คอลัมน์ (เปลี่ยนรูปแบบข้อมูลเป็น 1,245 แถว 3 คอลัมน์) ไฟล์ Excel ขนาด 16KB แต่ด้วยกลุ่ม เซต การคำนวณ และการปรับแต่งอื่นๆ บางรายการทำให้การวิเคราะห์นั้นมีประสิทธิภาพและมีการแสดงภาพที่น่าสนใจ

[![การแสดงเป็นภาพแสดงความถี่สัมพันธ์ของตัวอักษรเฉพาะในแต่ละภาษา](/tableau/current/th-th/pro/desktop/th-th/Img/find_data_smdataviz.png)](https://mkt.tableau.com/Help/LetterFrequencyAnalysis.twbx)

คลิกที่ภาพเพื่อดาวน์โหลดเวิร์กบุ๊ก

## ติดป้ายกำกับข้อมูลของคุณใหม่

เมื่อคุณพบชุดข้อมูลที่ดีแล้ว คุณอาจจะต้องติดป้ายกำกับใหม่ให้กับข้อมูลนั้นด้วย การติดป้ายกำกับข้อมูลใหม่อาจมีประโยชน์ในการสร้างข้อมูลปลอมสำหรับตัวอย่างข้อมูลหรือเนื้อหาหลักฐานพิสูจน์แนวคิด หรือเพื่อทำให้ข้อมูลนั้นอ่านง่ายขึ้น

**การเปลี่ยนชื่อ** ฟิลด์จะเปลี่ยนวิธีที่ฟิลด์นั้นปรากฏใน Tableau เช่นการเปลี่ยนชื่อ “ยอดขาย” เป็น “กระบวนการขาย” หรือ “รัฐ” เป็น “จังหวัด”

**การตั้งชื่อแทนใหม่** จะเปลี่ยนวิธีการแสดงสมาชิกของฟิลด์ เช่น การกำหนดชื่อแทนใหม่ในฟิลด์ “ประเทศ” เพื่อให้ CHN คือจีน และ RUS คือรัสเซีย

- ค่าในฟิลด์มิติข้อมูลแบบแยกกันเรียกว่า**สมาชิก** สามารถตั้งชื่อแทนใหม่ให้กับสมาชิกเท่านั้น พิจารณาการวัดผลฟิลด์สำหรับอุณหภูมิ ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงค่า 54°F ได้โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงตัวข้อมูลนั้นก่อน แต่การตั้งชื่อแทนใหม่ให้กับสมาชิกว่า “CHN” เป็น “จีน” ในฟิลด์ “ประเทศ” ถือว่าเป็นข้อมูลเดียวกัน เพียงแค่เป็นการติดป้ายกำกับแทนกันเท่านั้น

การเปลี่ยนชื่อและการตั้งชื่อแทนใหม่มีความหมายที่คล้ายคลึงกัน ถือเป็นหลักการใน Tableau ที่จะต้องมีการตั้งชื่อฟิลด์และตั้งชื่อแทนให้กับสมาชิก หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู [จัดระเบียบและปรับแต่งฟิลด์ในแผงข้อมูล](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/datafields_dwfeatures.htm)และ[สร้างชื่อแทนเพื่อเปลี่ยนชื่อสมาชิกในมุมมอง](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/datafields_fieldproperties_aliases_ex1editing.htm)

**หมายเหตุ**: การเปลี่ยนชื่อหรือการตั้งชื่อแทนใหม่จะเปลี่ยนลักษณะที่ปรากฏใน Tableau Desktop เท่านั้น จะไม่มีการเขียนการเปลี่ยนแปลงใดๆ กลับไปยังข้อมูลเบื้องหลัง

### ติดป้ายกำกับใหม่เพื่อสร้างข้อมูลปลอม

การติดป้ายกำกับใหม่ให้กับข้อมูลที่มีอยู่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำให้ตัวอย่างข้อมูลหรือเนื้อหาหลักฐานพิสูจน์แนวคิดมีความน่าสนใจมากยิ่งขึ้น

1. ใช้ชุดข้อมูลอย่างง่าย (เช่น Superstore) เพื่อสร้างสิ่งที่คุณต้องการ (ประเภทแผนภูมิแบบเฉพาะเจาะจง แสดงฟังก์ชันบางรายการ ฯลฯ)
2. เปลี่ยนชื่อฟิลด์ที่เกี่ยวข้อง เปลี่ยนเคล็ดลับเครื่องมือ หรือเปลี่ยนลักษณะที่เป็นข้อความเพื่อปิดบังข้อมูลที่แท้จริง

> [!WARNING]
> 
> **สำคัญ**: ดำเนินการเช่นนี้ก็ต่อเมื่อมีความชัดเจนแล้วว่าข้อมูลนั้นเป็นข้อมูลปลอมเท่านั้น ระวังอย่าให้ผู้อื่นคิดว่าเป็นข้อมูลที่แท้จริงและพยายามใช้ข้อมูลนั้นเพื่อการวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น ใช้ชื่อที่ไร้สาระหรือใช้ชื่อฟิลด์ที่ไม่มีความหมาย เช่น สีหรือสัตว์

### ตั้งชื่อแทนใหม่เพื่อให้ข้อมูลใช้งานได้ง่ายยิ่งขึ้น

การจัดเก็บข้อมูลเป็นค่าตัวเลขมากกว่าค่าสตริงจะมีประสิทธิภาพมากกว่า ถึงแม้ว่าการเข้ารหัสตัวเลขจะทำให้เข้าใจข้อมูลนั้นได้ยากยิ่งขึ้นก็ตาม สำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็ก อาจไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานใดๆ ดังนั้นจงให้ความสำคัญไปที่การทำให้ข้อมูลเหล่านั้นง่ายต่อการทำความเข้าใจ

ข้อเสียของการตั้งชื่อแทนใหม่คือคุณจะไม่สามารถเข้าถึงค่าตัวเลขเหล่านั้นได้อีกต่อไป (ทำให้ยากต่อการดำเนินการต่างๆ เช่น การจัดเรียงหรือการไล่ระดับสี ฯลฯ) พิจารณาทำซ้ำฟิลด์และตั้งชื่อแทนใหม่ให้กับสำเนา อีกทางหนึ่ง การคำนวณใน Tableau อาจเป็นวิธีที่ดีในการคงไว้ซึ่งข้อมูลเดิมในขณะที่ทำให้ข้อมูลนั้นง่ายต่อการเข้าใจมากยิ่งขึ้นไปพร้อมๆ กันอีกด้วย

#### ตั้งชื่อแทนใหม่ด้วยฟังก์ชัน CASE

การคำนวณอาจจะมีประสิทธิภาพอย่างยิ่งสำหรับการตั้งชื่อแทนใหม่ ตัวอย่างเช่น ฟังก์ชัน [CASE](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/functions_functions_ological.htm#case) อนุญาตให้คุณพูดว่า “เมื่อฟิลด์นี้มีค่าเป็น A จงให้ X แก่ฉัน เมื่อค่านี้เป็น B จงให้ Y แก่ฉัน”

ในที่นี้ ฟังก์ชัน CASE จะดู “F-scale” ในชุดข้อมูลพายุทอร์นาโด และจะมอบคำอธิบายเป็นลายลักษณ์อักษรที่เกี่ยวข้องกับค่าตัวเลขแต่ละค่าเอาไว้ให้:

CASE \[F-scale\]  
WHEN "0" THEN "Some damage to chimneys; branches broken off trees; shallow-rooted trees pushed over; sign boards damaged."  
WHEN "1" THEN "The lower limit is the beginning of hurricane wind speed; peels surface off roofs; mobile homes pushed off foundations or overturned; moving autos pushed off the roads..."  
WHEN "2" THEN "Roofs torn off frame houses; mobile homes demolished; boxcars overturned; large trees snapped or uprooted; highrise windows broken and blown in; light-object missiles generated."  
WHEN "3" THEN "Roofs and some walls torn off well-constructed houses; trains overturned; most trees in forest uprooted; heavy cars lifted off the ground and thrown."  
WHEN "4" THEN "Well-constructed houses leveled; structures with weak foundations blown away some distance; cars thrown and large missiles generated."  
WHEN "5" THEN "Strong frame houses lifted off foundations and carried considerable distances to disintegrate; ... trees debarked; steel reinforced concrete structures badly damaged."  
END

ขณะนี้เราสามารถเลือกใช้ฟิลด์ “F-scale” ดั้งเดิม (0-5) หรือฟิลด์ “F-scale คำอธิบายความเสียหาย” ในการแสดงเป็นภาพได้

## เคล็ดลับในการมองหาชุดข้อมูล

**หมายเหตุ**: พยายามตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณสามารถตอบคำถามนี้ได้ “แถวในชุดข้อมูล (หรือที่รู้จักกันในนาม ระเบียน) แสดงถึงสิ่งใด” หากคุณไม่สามารถตอบคำถามนั้นได้ แปลว่าคุณอาจจะไม่เข้าใจข้อมูลนั้นดีเพียงพอที่จะนำไปใช้ หรือข้อมูลเหล่านั้นอาจมีโครงสร้างสำหรับการวิเคราะห์ที่ไม่ดีพอ

- ติดตามว่าข้อมูลนั้นว่ามาจากที่ใด
- เก็บข้อมูลของพจนานุกรมข้อมูลไว้กับตัวข้อมูลเอง
- หลีกเลี่ยงการใช้ข้อมูลเก่าหากคุณต้องการให้เนื้อหามีความเป็นปัจจุบันอยู่ตลอดเวลา มองหา:
    - ข้อมูลที่อัปเดตได้ (หุ้น สภาพอากาศ รายงานที่เผยแพร่เป็นประจำ ฯลฯ)
    - ข้อมูลที่อยู่เหนือกาลเวลา (มวลเฉลี่ยของสัตว์ต่างๆ ที่จะไม่เปลี่ยนแปลงในทุกปี)
    - ข้อมูลที่คุณสามารถพิสูจน์ได้ในอนาคตโดยเปลี่ยนเป็นวันที่ในอดีตหรือในอนาคตแบบสมมติ
- เพียงแค่ลองค้นหาสิ่งที่คุณกำลังมองหาใน Google คุณอาจจะรู้สึกประหลาดใจก็ได้
- อย่ากลัวที่จะต้องทิ้งชุดข้อมูลที่ต้องใช้การดำเนินการในการจัดเตรียมมากเกินไป

## สถานที่สำหรับค้นหาข้อมูล

สามารถหาข้อมูลได้จากที่ไหน คุณสามารถค้นหาชุดข้อมูลได้จากหลากหลายสถานที่ ต่อไปนี้คือตัวเลือกบางส่วนที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้น โปรดทราบว่าความเป็นจริงของชุดข้อมูลจะมีผลกับไซต์เหล่านี้ คุณอาจไม่พบข้อมูลที่คุณกำลังนึกถึงอยู่ในขณะนี้ และคุณอาจจะต้องทำความสะอาดข้อมูลเพื่อเป็นการเตรียมข้อมูลเหล่านั้นให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์

**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:** แม้ว่าเราจะพยายามอย่างเต็มที่เพื่อให้แน่ใจว่าลิงก์ไปยังเว็บไซต์ภายนอกเหล่านี้ถูกต้อง เป็นปัจจุบัน และมีความเกี่ยวข้องกัน กระนั้น Tableau ไม่สามารถรับผิดชอบต่อความถูกต้องหรือความสดใหม่ของหน้าต่างๆ ที่ผู้ให้บริการภายนอกเป็นผู้ดูแลได้ การแสดงไซต์ที่นี่ไม่ถือเป็นการรับรองเนื้อหาหรือองค์กรใดๆ ติดต่อไซต์ภายนอกเพื่อขอคำตอบสำหรับคำถามเกี่ยวกับเนื้อหา

**[Tableau Public](https://public.tableau.com/app/discover)**: Tableau Public คือแหล่งข้อมูลที่น่าทึ่งสำหรับชุดข้อมูลที่เป็นมิตรกับ Tableau ค้นหาเวิร์กบุ๊กที่อยู่ในหัวข้อที่คุณสนใจ ค้นหาแรงบันดาลใจ จากนั้นดาวน์โหลดเวิร์กบุ๊กเพื่อเข้าถึงข้อมูล หรือตรวจสอบ[ตัวอย่างข้อมูล](https://public.tableau.com/app/resources/sample-data)ที่คัดสรรมาไว้ให้แล้ว

[**ตาราง Wikipedia**](https://www.wikipedia.org/): ดึงข้อมูลออกจากตาราง Wikipedia โดยการคัดลอกและวางไปยังสเปรดชีต [การคัดลอกและวางไปยัง Tableau โดยตรง](http://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/clipboard_datasource.htm)หรือใช้ [Google ชีตและฟังก์ชัน IMPORTHTML](https://support.google.com/docs/answer/3093339?hl=en) เพื่อสร้าง Google สเปรดชีตของข้อมูล

**[Google Dataset Search](https://toolbox.google.com/datasetsearch)**: “เครื่องมือค้นหาเพื่อรวบรวมชุดข้อมูลออนไลน์ที่กระจัดกระจาย”

**[ข้อมูลเป็นพหูพจน์](https://www.data-is-plural.com/)** : สมัครรับจดหมายข่าวรายสัปดาห์พร้อมกับชุดข้อมูล หรือเรียกดู[คลังข้อมูล](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wZhPLMCHKJvwOkP4juclhjFgqIY8fQFMemwKL2c64vk/edit)

**[Makeover Monday](http://www.makeovermonday.co.uk/data/)**: “เข้าร่วมกับเราทุกวันจันทร์เพื่อทำงานกับชุดข้อมูลที่กำหนด และสร้างการแสดงเป็นภาพที่ดียิ่งขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และช่วยให้เราเข้าถึงข้อมูลได้มากขึ้น” คุณสามารถดูวิธีที่คนอื่นดำเนินการกับชุดข้อมูลเดียวกัน เริ่มการวิเคราะห์หรือส่งต่อแรงบันดาลใจได้อีกด้วย ใช้ [#makeovermonday](https://www.makeovermonday.co.uk/) บน Twitter เพื่อเข้าร่วม

**ไซต์อื่นๆ**

- [Tableau Web Data Connectors](https://tableau.github.io/webdataconnector/community/)
- [Data.world](https://data.world/) และ [WDC สำหรับ Tableau](https://help.data.world/hc/th-th/articles/115010298907-Tableau-Web-Data-Connector)
- [Github Open Data](https://github.com/collections/open-data)
- [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets)
- [datahub.io](https://datahub.io/)
- [r/datasets](https://www.reddit.com/r/datasets/)
- [WHO](http://www.who.int/gho/en/)
- [Data.UN.org](http://data.un.org/)
- [WorldBank](https://data.worldbank.org/)
- [data.gov](https://www.data.gov/), [data.gov.au](https://data.gov.au/dataset), [data.gov.uk](https://data.gov.uk/) เป็นต้น
- [Airbnb](http://insideairbnb.com/get-the-data.html)
- [Yelp](https://www.yelp.com/dataset)
- [Zillow](https://www.zillow.com/research/data/)