--- schema_version: "1" id: c6b3ae44cd647a17a6a0658a262d2a9a554d65223e15276c51cd5dc19060bb17 title: ประเภทการอธิบายในการอธิบายข้อมูล collection: tableau version: current locale: th-th portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/current/th-th/server-linux/explain_data_explanation_types.md canonical_url: https://help.tableau.com/current/server-linux/th-th/explain_data_explanation_types.htm source_site: help.tableau.com content_type: documentation content_hash: cf36ab9867bc0040dc92190a1d1e058f70aaa283814ef985144644cc8a12379d description: Understand the explanation types Explain Data generates for analyzed marks. --- [ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก](#main-content) # ประเภทการอธิบายในการอธิบายข้อมูล ทุกครั้งที่คุณเลือกเครื่องหมายใหม่ในการแสดงเป็นภาพหรือแดชบอร์ดและเรียกใช้ฟังก์ชัน “อธิบายข้อมูล” Tableau จะเรียกใช้การวิเคราะห์เชิงสถิติใหม่โดยพิจารณาจากเครื่องหมายนั้นและข้อมูลเบื้องหลังในเวิร์กบุ๊ก โดยคำอธิบายที่เป็นไปได้จะแสดงในส่วนที่ขยายได้สำหรับแผงคู่มือข้อมูล หากต้องการข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่ฟังก์ชัน “อธิบายข้อมูล” วิเคราะห์และประเมินคำอธิบาย โปรดดู[วิธีการทำงานของ “อธิบายข้อมูล”](https://help.tableau.com/current/server-linux/th-th/explain_data_explained.htm) ## สำรวจค่าเบื้องหลัง ส่วนนี้จะให้คำอธิบายการวัดผลแต่ละประเภทที่สามารถอธิบายได้ (ซึ่งเรียกว่า_การวัดผลเป้าหมาย_) การอธิบายแต่ละรายการในที่นี้จะอธิบายถึงความสัมพันธ์กับค่าของการวัดผลเป้าหมายที่ทดสอบบนเครื่องหมายที่วิเคราะห์ ขอให้ใช้ความเข้าใจในโลกแห่งความเป็นจริงและในเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับข้อมูลเพื่อพิจารณาว่าความสัมพันธ์ที่พบโดยฟังก์ชัน “อธิบายข้อมูล” มีความหมายและควรค่าแก่การสำรวจหรือไม่ ![รายละเอียด “อธิบายข้อมูล” เกี่ยวกับเครื่องหมายที่วิเคราะห์ โดยไฮไลต์ข้อความเพื่ออธิบายถึงค่าผลรวมระยะทางการเดินทางที่สูงกว่าที่คาดไว้คือ 8,800](/tableau/current/th-th/server-linux/th-th/Img/explaindata_targetmeasure.png) ในตัวอย่างนี้ ระยะการเดินทางคือการวัดผลเป้าหมาย ### ลักษณะเบื้องหลัง การอธิบายเหล่านี้จะอธิบายว่าระเบียนเบื้องหลังของเครื่องหมายในมุมมองอาจส่งผลต่อค่ารวมของการวัดผลที่กำลังอธิบายอย่างไร แอตทริบิวต์เครื่องหมายอาจเป็น[ค่าสุดขีด](#MA-Extreme), [ค่า null](#MA-Null), [จำนวนระเบียบ](#MA-NR) หรือ[ค่าเฉลี่ย](#MA-AVG)ของเครื่องหมายก็ได้ **หมายเหตุ**: หากต้องการดูคำจำกัดความคำศัพท์ทั่วไปที่ใช้ในการอธิบาย โปรดดู[ข้อกำหนดและแนวคิดในการอธิบาย](https://help.tableau.com/current/server-linux/th-th/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "ลิงก์ไปยังคำจำกัดความคำศัพท์ของ Tableau และแนวคิดที่ใช้ในการอธิบาย") #### ค่าสุดขีด การอธิบายประเภทนี้จะระบุว่าระเบียนอย่างน้อยหนึ่งรายการมีค่าที่สูงกว่าหรือต่ำกว่าระเบียนส่วนใหญ่อย่างมีนัยสำคัญ หากโมเดลรองรับการอธิบาย แสดงว่าค่าสุดขีดมีผลกระทบต่อการวัดผลเป้าหมายของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ การที่เครื่องหมายมีค่าสุดขีดไม่ได้หมายความว่าเครื่องหมายนั้นจะมีค่าผิดปกติโดยอัตโนมัติหรือคุณไม่ควรรวมระเบียนเหล่านั้นไว้ในมุมมอง ตัวเลือกจะขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ของคุณ การอธิบายเพียงแค่ชี้ให้เห็นค่าสุดขีดในเครื่องหมายเท่านั้น ตัวอย่างเช่น ระบบอาจแสดงค่าที่พิมพ์ผิดในระเบียนว่ากล้วยราคา 10 ดอลลาร์ แทนที่จะเป็น 10 เซ็นต์ หรืออาจแสดงพนักงานขายรายหนึ่งที่ทำผลงานในไตรมาสได้ดี **หมายเหตุ**: ผู้เขียนต้องเปิดใช้งานการอธิบายนี้เพื่อให้มองเห็นได้ในโหมดการดูสำหรับเวิร์กบุ๊กที่เผยแพร่ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู [ควบคุมการเข้าถึง “อธิบายข้อมูล”](https://help.tableau.com/current/server-linux/th-th/explain_data_control_access.htm)

การอธิบายนี้แสดงว่า:

  • จำนวนระเบียนเบื้องหลังในเครื่องหมายที่วิเคราะห์
  • ค่าสูงสุดหรือค่าที่ส่งผลต่อค่าของการวัดผลเป้าหมาย
  • การกระจายของค่าในเครื่องหมาย
  • รายละเอียดระเบียนที่สอดคล้องกับค่าการกระจายแต่ละค่า

ตัวเลือกการสำรวจ:

  • วางเมาส์เหนือวงกลมในแผนภูมิเพื่อดูค่าที่เกี่ยวข้อง
  • เลือกลูกศรซ้ายหรือขวาใต้รายการรายละเอียดเพื่อเลื่อนดูรายละเอียดของระเบียน
  • หากมี ให้เลือกดูข้อมูลทั้งหมด จากนั้นเลือกแท็บข้อมูลทั้งหมดเพื่อดูระเบียนทั้งหมดในตาราง
  • เลือกไอคอนเปิด ไอคอนเปิดมุมมอง เพื่อดูการแสดงเป็นภาพเวอร์ชันใหญ่ขึ้น

ขั้นตอนถัดไปในการวิเคราะห์:

  • หากจำนวนระเบียนมีน้อย ให้ตรวจสอบค่าเหล่านี้โดยเปรียบเทียบกับค่าสุดขีด
  • หากค่าสุดขีดสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าระเบียนอื่นๆ อย่างมีนัยสำคัญ ให้แยกค่านั้นออกและพิจารณาว่าค่านั้นเปลี่ยนแปลงค่าของเครื่องหมายที่วิเคราะห์อย่างไร
  • เมื่อพิจารณาข้อมูลที่มีและไม่มีค่าสุดขีด ให้ใช้ขั้นตอนนี้เป็นโอกาสในการใช้ความรู้ในเชิงปฏิบัติจริงเกี่ยวกับข้อมูล

 

ในตัวอย่างนี้ ค่าสุดขีดเพียงค่าเดียวซึ่งเป็นการเช่า 463 ชั่วโมงส่งผลให้ผลรวมของเวลาเช่าโดยรวมเท่ากับ 613 ชั่วโมงซึ่งสูงกว่าที่คาดไว้

ในตัวอย่างนี้ ค่าสุดขีดเพียงค่าเดียวซึ่งเป็นการเช่า 463 ชั่วโมงส่งผลให้ผลรวมของเวลาเช่าโดยรวมเท่ากับ 613 ชั่วโมงซึ่งสูงกว่าที่คาดไว้

เหตุผลที่เป็นไปได้ของค่าที่สูงนี้อาจเป็นเพราะมีคนลืมนำจักรยานเข้าแท่นเมื่อส่งคืนจักรยาน ในกรณีนี้ ผู้เขียนอาจต้องการยกเว้นค่านี้สำหรับการวิเคราะห์ในอนาคต

 

แสดงภาพความแตกต่าง

ส่วนนี้แสดงดังต่อไปนี้

  • ค่าเครื่องหมายที่วิเคราะห์เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อไม่รวมค่าสุดขีด

 

 

 

 

 

 

 

ตัวเลือกการสำรวจ:

  • เลือกไอคอนเปิด ไอคอนเปิดมุมมอง เพื่อดูการแสดงเป็นภาพเวอร์ชันใหญ่ขึ้น
  • สำรวจความแตกต่างที่มีและไม่มีค่าสุดขั้ว (ค่าเดียวหรือหลายค่า)
  • ผู้เขียนสามารถเปิดมุมมองเป็นชีตใหม่และใช้ตัวกรองเพื่อแยกค่าสุดขีดออกได้

ขั้นตอนถัดไปในการวิเคราะห์:

  • หากค่าสุดขีดสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าระเบียนอื่นๆ อย่างมีนัยสำคัญ ให้แยกค่านั้นออกและพิจารณาว่าค่านั้นเปลี่ยนแปลงค่าของเครื่องหมายที่วิเคราะห์อย่างไร
  • เมื่อพิจารณาข้อมูลที่มีและไม่มีค่าสุดขีด ให้ใช้ขั้นตอนนี้เป็นโอกาสในการใช้ความรู้ในเชิงปฏิบัติจริงเกี่ยวกับข้อมูล
 แสดงภาพส่วนหัวความแตกต่างพร้อมภาพสแน็ปช็อตของแผนที่ และข้อความอธิบายที่ระบุว่าเมื่อยกเว้นค่าสุดขั้ว ค่าจะเปลี่ยนจาก 619.3 เป็น 155.5

ในตัวอย่างนี้ เมื่อไม่รวมค่าสุดขีด 483 เครื่องหมายที่วิเคราะห์จะไม่สูงอีกต่อไปเมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องหมายอื่นๆ ในมุมมองนี้

ในตัวอย่างนี้ เมื่อไม่รวมค่าสุดขีด 483 เครื่องหมายที่วิเคราะห์จะไม่สูงอีกต่อไปเมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องหมายอื่นๆ ในมุมมองนี้ เครื่องหมายอื่นๆ จะโดดเด่นขึ้นมาในตอนนี้ ผู้เขียนอาจต้องการสำรวจเครื่องหมายอื่นๆ เพื่อพิจารณาว่าเหตุใดสถานที่อื่นๆ เหล่านี้จึงมีจำนวนชั่วโมงเช่าจักรยานสูงกว่า

#### ค่า null ประเภทคำอธิบายค่า null จะเรียกสถานการณ์ที่มีข้อมูลที่ขาดหายไปในเครื่องหมายมากกว่าที่คาดไว้ ซึ่งบ่งชี้เศษส่วนของค่าการวัดผลเป้าหมายที่เป็น null และวิธีที่ค่า null อาจมีส่วนทำให้เกิดค่ารวมของการวัดผลนั้น

การอธิบายนี้แสดงว่า:

  • เปอร์เซ็นต์ของค่าที่เป็น null ในการวัดผลเป้าหมายสำหรับเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (วงกลมสีน้ำเงิน)

ตัวเลือกการสำรวจ:

  • วางเมาส์เหนือวงกลมแต่ละวงในแผนภาพกระจายเพื่อดูรายละเอียด
  • เลือกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมของแผนภูมิ
  • เลือกไอคอนเปิด ไอคอนเปิดมุมมอง เพื่อดูการแสดงเป็นภาพเวอร์ชันใหญ่ขึ้น

ขั้นตอนถัดไปในการวิเคราะห์:

  • แยกค่าnull ในเครื่องหมายออกเพื่อทำการวิเคราะห์เพิ่มเติม (ไม่บังคับ)
 

แผนภาพการกระจายพร้อมข้อความอธิบายข้อมูลที่อธิบายว่าเปอร์เซ็นต์ของค่าว่างอาจมีส่วนทำให้เกิดค่าเฉลี่ย

ในตัวอย่างนี้ เปอร์เซ็นต์ของค่า null ในการวัดผลเป้าหมายจะแสดงเป็นวงกลมสีน้ำเงิน

#### จำนวนระเบียน การอธิบายประเภทนี้จะอธิบายว่าเมื่อใดที่จำนวนของระเบียนเบื้องหลังมีความสัมพันธ์กับผลรวม การวิเคราะห์พบความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนระเบียนที่รวมอยู่ในเครื่องหมายและค่าที่แท้จริงของเครื่องหมาย แม้ว่านี้อาจดูเหมือนว่าจะชัดเจน แต่การอธิบายประเภทนี้ช่วยให้คุณสำรวจว่าค่าของเครื่องหมายได้รับผลกระทบจากขนาดของค่าในระเบียนหรือเพียงเพราะจำนวนระเบียนในเครื่องหมายที่วิเคราะห์

การอธิบายนี้แสดงว่า:

  • จำนวนระเบียนในการวัดผลเป้าหมายสำหรับเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (แถบสีน้ำเงินเข้ม)
  • จำนวนระเบียนในการวัดผลเป้าหมายสำหรับเครื่องหมายอื่นๆ ในการแสดงต้นทางเป็นภาพ (แถบสีน้ำเงินอ่อน)

ตัวเลือกการสำรวจ:

  • วางเมาส์เหนือแต่ละแถบเพื่อดูรายละเอียด
  • เลือกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมของแผนภูมิ
  • เลือกไอคอนเปิด ไอคอนเปิดมุมมอง เพื่อดูการแสดงเป็นภาพเวอร์ชันใหญ่ขึ้น

ขั้นตอนถัดไปในการวิเคราะห์:

  • เปรียบเทียบว่าแต่ละค่าของระเบียนต่ำหรือสูง หรือจำนวนระเบียนในเครื่องหมายที่วิเคราะห์นั้นต่ำหรือสูง
  • ผู้เขียน หากคุณรู้สึกประหลาดใจที่มีระเบียนจำนวนมาก คุณอาจต้องทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานก่อน
 

แผนภาพกระจายที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนและผลรวมระยะทางการเดินทาง โดยมีข้อความ “อธิบายข้อมูล” อธิบายว่าผลรวมระยะทางการเดินทางอาจสูงเนื่องจากมีจำนวนบันทึกสูงในเดือนสิงหาคม

ในตัวอย่างนี้ จำนวนระเบียนของระยะการเดินทางจะแสดงขึ้นมาสำหรับแต่ละค่าของเดือนที่ขี่จักรยาน ซึ่งเป็นมิติข้อมูลในการแสดงเป็นภาพเดิม เดือนสิงหาคมมีค่าระยะการเดินทางโดยรวมสูงสุด

คุณอาจสำรวจว่าเดือนสิงหาคมมีค่าระยะการเดินทางสูงสุดเนื่องจากมีการขี่จักรยานมากขึ้นในเดือนสิงหาคม หรือมีระยะการเดินทางสูงสุดเนื่องจากมีการขี่จักรยานในระยะทางยาวกว่า

#### ค่าเฉลี่ยของเครื่องหมาย การอธิบายประเภทนี้จะอธิบายว่าเมื่อใดที่ค่าเฉลี่ยของการวัดผลมีความสัมพันธ์กับผลรวม เปรียบเทียบว่าค่าเฉลี่ยต่ำหรือสูง หรือจำนวนระเบียนมากหรือน้อย

การอธิบายนี้แสดงว่า:

  • ค่าเฉลี่ยของการวัดผลเป้าหมายสำหรับแต่ละค่าของมิติข้อมูลที่ใช้ในการแสดงต้นทางเป็นภาพ

ตัวเลือกการสำรวจ:

  • วางเมาส์เหนือแต่ละแถบเพื่อดูรายละเอียด
  • เลือกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมของแผนภูมิ
  • เลือกไอคอนเปิด ไอคอนเปิดมุมมอง เพื่อดูการแสดงเป็นภาพเวอร์ชันใหญ่ขึ้น

ขั้นตอนถัดไปในการวิเคราะห์:

  • เปรียบเทียบว่าค่าเฉลี่ยต่ำหรือสูง หรือจำนวนระเบียนมากหรือน้อย ตัวอย่างเช่น กำไรสูงเพราะคุณขายสินค้าจำนวนมากหรือเพราะคุณขายสินค้าราคาแพง
  • พยายามหาว่าเหตุใดเครื่องหมายที่วิเคราะห์จึงมีค่าเฉลี่ยสูงหรือต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ

 

 มิติข้อมูลระยะทางการเดินทางเฉลี่ยที่เลือกพร้อมคำอธิบายว่าระยะทางการเดินทางเฉลี่ยจะเพิ่มผลรวมระยะทางการเดินทางที่คาดไว้สำหรับเครื่องหมายที่อธิบาย

ในตัวอย่างนี้ ระยะการเดินทางเฉลี่ยในเดือนสิงหาคมไม่สูงหรือต่ำกว่าเดือนส่วนใหญ่อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งแสดงว่าระยะการเดินทางในเดือนสิงหาคมสูงขึ้นเนื่องจากมีการขี่จักรยานมากขึ้นในเดือนสิงหาคม ไม่ใช่เพราะว่าคนขี่จักรยานเป็นระยะทางยาวกว่า

### ค่าเดี่ยวที่ส่งผล ใช้การอธิบายนี้เพื่อทำความเข้าใจองค์ประกอบของค่าระเบียนที่ประกอบรวมเป็นเครื่องหมายที่วิเคราะห์ การอธิบายประเภทนี้จะบ่งชี้ว่าค่าเดี่ยวในมิติข้อมูลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพอาจส่งผลต่อค่ารวมของเครื่องหมายที่วิเคราะห์เมื่อใด มิติข้อมูลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพคือมิติข้อมูลที่มีอยู่ในแหล่งข้อมูล แต่ไม่ได้ใช้ในมุมมองในขณะนี้ การอธิบายนี้บ่งชี้ว่าเมื่อทุกระเบียนเบื้องหลังของมิติข้อมูลมีค่าเดียวกัน หรือเมื่อค่ามิติข้อมูลโดดเด่นขึ้นมาเนื่องจากมีระเบียนจำนวนมากหรือไม่กี่ระเบียนที่มีค่าเดี่ยวเดียวกันกับเครื่องหมายที่วิเคราะห์ **หมายเหตุ**: หากต้องการดูคำจำกัดความคำศัพท์ทั่วไปที่ใช้ในการอธิบาย โปรดดู[ข้อกำหนดและแนวคิดในการอธิบาย](https://help.tableau.com/current/server-linux/th-th/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "ลิงก์ไปยังคำจำกัดความคำศัพท์ของ Tableau และแนวคิดที่ใช้ในการอธิบาย")
การอธิบายนี้แสดงว่า:
  • เปอร์เซ็นต์ของจำนวนระเบียนสำหรับค่าเดี่ยวของมิติข้อมูลของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (แถบสีน้ำเงิน) เทียบกับเครื่องหมายทั้งหมด (แถบสีเทา) ในการแสดงต้นทางเป็นภาพ
  • เปอร์เซ็นต์ของจำนวนระเบียนสำหรับค่าอื่นๆ ทั้งหมดของมิติข้อมูลของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (แถบสีน้ำเงิน) เทียบกับเครื่องหมายทั้งหมด (แถบสีเทา) ในการแสดงต้นทางเป็นภาพ
  • เปอร์เซ็นต์ของการวัดผลเป้าหมายสำหรับค่าเดี่ยวของมิติข้อมูลในเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (แถบสีน้ำเงิน) เทียบกับเครื่องหมายทั้งหมด (แถบสีเทา)
  • ค่าเฉลี่ยของการวัดผลเป้าหมายสำหรับค่าอื่นๆ ทั้งหมดของมิติข้อมูลของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (แถบสีน้ำเงิน) เทียบกับเครื่องหมายทั้งหมด (แถบสีเทา) ในการแสดงต้นทางเป็นภาพ

ตัวเลือกการสำรวจ:

  • วางเมาส์เหนือแต่ละแถบเพื่อดูรายละเอียด
  • เลือกไอคอนเปิด ไอคอนเปิดมุมมอง เพื่อดูการแสดงเป็นภาพเวอร์ชันใหญ่ขึ้น

ขั้นตอนถัดไปในการวิเคราะห์:

  • ใช้การอธิบายนี้เพื่อทำความเข้าใจองค์ประกอบของค่าระเบียนที่ประกอบรวมเป็นเครื่องหมายที่วิเคราะห์
  • ผู้เขียนอาจต้องการสร้างการแสดงเป็นภาพใหม่เพื่อสำรวจมิติข้อมูลใดๆ ที่ยังไม่ได้แสดงเป็นภาพที่ปรากฏในการอธิบายนี้
 รายละเอียด “อธิบายข้อมูล” ของเครื่องหมายที่เลือกด้วยแผนภูมิแท่งที่แสดงบันทึกที่มีผลกระทบต่อค่านั้น

ในตัวอย่างนี้ การวิเคราะห์เชิงสถิติได้เปิดเผยว่ามีการเช่าจักรยานจำนวนมากจากบริเวณใกล้ๆ สถานี Back Bay โปรดทราบว่า “บริเวณใกล้ๆ สถานี” เป็นมิติข้อมูลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพซึ่งมีความสัมพันธ์บางอย่างกับระยะการเดินทางในข้อมูลเบื้องหลังสำหรับการสร้างต้นทางเป็นภาพ

### องค์ประกอบที่มีค่ามากที่สุด ใช้คำอธิบายนี้เพื่อดูค่าที่เป็นเศษส่วนที่ใหญ่ที่สุดของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ สำหรับผลรวมของ COUNT องค์ประกอบที่มีค่ามากที่สุดจะแสดงค่ามิติข้อมูลที่มีเรกคอร์ดมากที่สุด สำหรับ SUM คำอธิบายนี้จะแสดงค่ามิติที่มีผลรวมบางส่วนที่ใหญ่ที่สุด ### มิติข้อมูลที่ส่งผล ใช้การอธิบายนี้เพื่อทำความเข้าใจองค์ประกอบของค่าระเบียนที่ประกอบรวมเป็นเครื่องหมายที่วิเคราะห์ การอธิบายประเภทนี้จะแสดงว่าการกระจายมิติข้อมูลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพอาจส่งผลต่อค่ารวมของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ การอธิบายประเภทนี้ใช้สำหรับการวัดผลเป้าหมาย ผลรวม จำนวน และค่าเฉลี่ย มิติข้อมูลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพคือมิติข้อมูลที่มีอยู่ในแหล่งข้อมูล แต่ไม่ได้ใช้ในมุมมองในขณะนี้ **หมายเหตุ**: หากต้องการดูคำจำกัดความคำศัพท์ทั่วไปที่ใช้ในการอธิบาย โปรดดู[ข้อกำหนดและแนวคิดในการอธิบาย](https://help.tableau.com/current/server-linux/th-th/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "ลิงก์ไปยังคำจำกัดความคำศัพท์ของ Tableau และแนวคิดที่ใช้ในการอธิบาย")
การอธิบายนี้แสดงว่า:
  • เปอร์เซ็นต์ของจำนวนระเบียนสำหรับค่าทั้งหมดของมิติข้อมูลของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (แถบสีน้ำเงิน) เทียบกับค่าทั้งหมดของมิติข้อมูลของเครื่องหมายทั้งหมด (แถบสีเทา) ในการแสดงต้นทางเป็นภาพ
  • ค่าเฉลี่ยของการวัดผลเป้าหมายสำหรับค่าทั้งหมดของมิติข้อมูลของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (แถบสีน้ำเงิน) เทียบกับค่าทั้งหมดของมิติข้อมูลของเครื่องหมายทั้งหมด (แถบสีเทา)

ตัวเลือกการสำรวจ:

  • วางเมาส์เหนือแต่ละแถบเพื่อดูรายละเอียด
  • เลือกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมของแผนภูมิ
  • เลือกไอคอนเปิด ไอคอนเปิดมุมมอง เพื่อดูการแสดงเป็นภาพเวอร์ชันใหญ่ขึ้น

ขั้นตอนถัดไปในการวิเคราะห์:

  • ใช้การอธิบายนี้เพื่อทำความเข้าใจองค์ประกอบของค่าระเบียนที่ประกอบรวมเป็นเครื่องหมายที่วิเคราะห์
  • ผู้เขียนอาจต้องการสร้างการแสดงเป็นภาพใหม่เพื่อสำรวจมิติข้อมูลใดๆ ที่ยังไม่ได้แสดงเป็นภาพที่ปรากฏในการอธิบายนี้
 รายละเอียด “อธิบายข้อมูล” ของเครื่องหมายที่เลือกและการกระจายตัว

ในตัวอย่างนี้ การวิเคราะห์เชิงสถิติเปิดเผยว่ามีการเช่าจักรยานมากกว่าจากสถานี South Station และ MIT และมีการเช่าจักรยานน้อยกว่าจาก Charles Circle และ Kendall เมื่อเทียบกับการเช่าจักรยานจากเครื่องหมายโดยรวม

โปรดทราบว่า “ชื่อสถานี” เป็นมิติข้อมูลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพซึ่งมีความสัมพันธ์บางอย่างกับระยะการเดินทางในข้อมูลเบื้องหลังสำหรับการสร้างต้นทางเป็นภาพ

### การวัดผลที่ส่งผล การอธิบายประเภทนี้จะแสดงว่าค่าเฉลี่ยของการวัดผลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพอาจส่งผลต่อค่ารวมของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ การวัดผลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพคือการวัดผลที่มีอยู่ในแหล่งข้อมูล แต่ไม่ได้ใช้ในมุมมองในขณะนี้ การอธิบายนี้สามารถเผยให้เห็นความสัมพันธ์เชิงเส้นหรือเชิงกำลังสองระหว่างการวัดผลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพกับการวัดผลเป้าหมาย **หมายเหตุ**: หากต้องการดูคำจำกัดความคำศัพท์ทั่วไปที่ใช้ในการอธิบาย โปรดดู[ข้อกำหนดและแนวคิดในการอธิบาย](https://help.tableau.com/current/server-linux/th-th/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "ลิงก์ไปยังคำจำกัดความคำศัพท์ของ Tableau และแนวคิดที่ใช้ในการอธิบาย")
การอธิบายนี้แสดงว่า:
  • ความสัมพันธ์ระหว่างผลรวมของการวัดผลเป้าหมายกับค่าเฉลี่ยของการวัดผลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพสำหรับเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (วงกลมสีน้ำเงิน) และเครื่องหมายทั้งหมด (วงกลมสีเทา) ในมุมมอง
  • หากผลรวมของการวัดผลเป้าหมายสูงหรือต่ำเนื่องจากค่าเฉลี่ยของการวัดผลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพนั้นสูงหรือต่ำ

ตัวเลือกการสำรวจ:

  • วางเมาส์เหนือแต่ละวงกลมเพื่อดูรายละเอียด
  • เลือกไอคอนเปิด ไอคอนเปิดมุมมอง เพื่อดูการแสดงเป็นภาพเวอร์ชันใหญ่ขึ้น

ขั้นตอนถัดไปในการวิเคราะห์:

  • ผู้เขียนอาจต้องการสร้างการแสดงเป็นภาพใหม่เพื่อสำรวจการวัดผลใดๆ ที่ยังไม่ได้แสดงเป็นภาพที่ปรากฏในการอธิบายนี้
 รายละเอียด “อธิบายข้อมูล” ของการวัดผลที่เลือก

ในตัวอย่างนี้ สาเหตุหนึ่งที่เป็นไปได้ที่ทำให้ระยะการเดินทางสูงก็คือเพราะเวลาเช่าโดยรวมเฉลี่ยก็สูงเช่นกัน

## สิ่งอื่นๆ ที่จะสำรวจ ส่วนนี้จะแสดงสาเหตุที่เป็นไปได้ว่าเหตุใดเครื่องหมายที่วิเคราะห์จึงไม่ซ้ำกันหรือผิดปกติ คำอธิบายเหล่านี้: - ไม่ได้อธิบายว่าเหตุใดค่าของเครื่องหมายนี้จึงเป็นเช่นนั้น - ไม่เกี่ยวข้องกับค่าของการวัดผลในการแสดงต้นทางเป็นภาพแต่อย่างใด - ไม่นำการวัดผลเป้าหมายมาพิจารณา ### มิติข้อมูลอื่นๆ ที่น่าสนใจ ใช้การอธิบายนี้เพื่อทำความเข้าใจองค์ประกอบของค่าระเบียนที่ประกอบรวมเป็นเครื่องหมายที่วิเคราะห์ การกระจายของมิติข้อมูลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพในเครื่องหมายที่วิเคราะห์นั้นผิดปกติ เมื่อเทียบกับการกระจายค่าสำหรับเครื่องหมายอื่นๆ ทั้งหมดในมุมมอง มิติข้อมูลที่ไม่ได้แสดงเป็นภาพคือมิติข้อมูลที่มีอยู่ในแหล่งข้อมูล แต่ไม่ได้ใช้ในมุมมองในขณะนี้ **หมายเหตุ**: หากต้องการดูคำจำกัดความคำศัพท์ทั่วไปที่ใช้ในการอธิบาย โปรดดู[ข้อกำหนดและแนวคิดในการอธิบาย](https://help.tableau.com/current/server-linux/th-th/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "ลิงก์ไปยังคำจำกัดความคำศัพท์ของ Tableau และแนวคิดที่ใช้ในการอธิบาย")
การอธิบายนี้แสดงว่า:
  • เปอร์เซ็นต์ของจำนวนระเบียนสำหรับค่าทั้งหมดของมิติข้อมูลของเครื่องหมายที่วิเคราะห์ (แถบสีน้ำเงิน) เทียบกับค่าทั้งหมดของมิติข้อมูลของเครื่องหมายทั้งหมด (แถบสีเทา) ในการแสดงต้นทางเป็นภาพ

ตัวเลือกการสำรวจ:

  • วางเมาส์เหนือแต่ละแถบเพื่อดูรายละเอียด
  • เลือกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมของแผนภูมิ
  • เลือกไอคอนเปิด ไอคอนเปิดมุมมอง เพื่อดูการแสดงเป็นภาพเวอร์ชันใหญ่ขึ้น

ขั้นตอนถัดไปในการวิเคราะห์:

  • ใช้การอธิบายนี้เพื่อทำความเข้าใจองค์ประกอบของค่าระเบียนที่ประกอบรวมเป็นเครื่องหมายที่วิเคราะห์
  • ผู้เขียนอาจต้องการสร้างการแสดงเป็นภาพใหม่เพื่อสำรวจมิติข้อมูลใดๆ ที่ยังไม่ได้แสดงเป็นภาพที่ปรากฏในการอธิบายนี้
 รายละเอียด “อธิบายข้อมูล” สำหรับมิติข้อมูลอื่นๆ ที่สนใจ

ในตัวอย่างนี้ เปอร์เซ็นต์ของระเบียนที่สูงจะเกี่ยวข้องกับสภาพอากาศที่มืดครึ้ม เนื่องจากข้อมูลนี้เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการเช่าจักรยานใน Boston และเครื่องหมายที่วิเคราะห์คือระยะการเดินทางในเดือนสิงหาคม เราจึงสามารถสันนิษฐานได้ว่าโดยทั่วไปแล้ว สภาพอากาศจะอบอุ่นและชื้น ผู้คนอาจเช่าจักรยานบ่อยขึ้นในวันที่มืดครึ้มเพื่อหลีกเลี่ยงอากาศร้อน อีกทั้งยังเป็นไปได้ว่าอาจจะมีวันที่มืดครึ้มมากกว่าในเดือนสิงหาคม