---
schema_version: "1"
id: ddd557b730b41bbd63faec5e6e876ca123f1e92dbb4252145ce173351011c7c0
title: วงจรการวิเคราะห์การแสดงเป็นภาพ
collection: tableau
version: next
locale: th-th
portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/next/th-th/blueprint/bp_cycle_of_visual_analysis.md
canonical_url: https://help.tableau.com/v0.0/blueprint/th-th/bp_cycle_of_visual_analysis.htm
source_site: help.tableau.com
content_type: documentation
content_hash: 066be48ab89786126ef0ebe685f4e046c26a7839b039391c02a602481395dcef
description: Blueprint explanation of the cycle of visual analysis from questions to data to sharing insights.
---
[ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก](#main-content)

# วงจรการวิเคราะห์การแสดงเป็นภาพ

> [!TIP]
> 
> เนื้อหานี้เป็นส่วนหนึ่งของ Tableau Blueprint ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่สมบูรณ์ซึ่งช่วยให้คุณสามารถขยายและปรับปรุงวิธีที่องค์กรของคุณใช้ข้อมูลเพื่อกระตุ้นผลลัพธ์ เพื่อเริ่มต้นการเดินทางของคุณ โปรดทำ[การประเมิน](https://www.tableau.com/th-th/learn/webinars/tableaus-blueprint-self-assessment)

การวิเคราะห์การแสดงเป็นภาพเป็นกระบวนการที่ไม่เป็นเชิงเส้น ยกตัวอย่างเช่น ผู้ใช้อาจเริ่มต้นด้วยงานหรือคำถามแรกที่อยู่ในใจ ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ ในระหว่างการวิเคราะห์ เธอพบว่าเธอจำเป็นต้องมีข้อมูลเพิ่มเติม ดังนั้นเธอจึงย้อนกลับไปยังสองสามขั้นตอนก่อนหน้าเพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติม เลือกภาพใหม่ และพัฒนาข้อมูลเชิงลึกใหม่ ตัวอย่างนี้สามารถทำซ้ำขั้นตอนใดก็ได้ในวงจรการวิเคราะห์การแสดงเป็นภาพ

![โฟลว์ชาร์ตแสดงขั้นตอนการแสดงข้อมูลเป็นภาพโดยมีบุคคลเป็นแกนหลัก](/tableau/next/th-th/blueprint/th-th/Img/bp_cycle_of_visual_analysis_489x425.png)  

โฟลว์ของการวิเคราะห์นั้นยากหรือเป็นไปไม่ได้ที่จะบรรลุผลได้ใน BI แบบดั้งเดิม แทนที่จะใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของสิ่งแสดงแทนเสียงและการทำซ้ำ แต่กลับขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์สำคัญเป็นอย่างมาก ข้อกำหนดที่รวบรวมนำไปสู่การพัฒนา จากนั้นเป็นการทดสอบ และเปิดตัวในท้ายที่สุด การวิเคราะห์การแสดงเป็นภาพจะทำให้ขั้นตอนลื่นไหลมากขึ้นเนื่องจากคำตอบสำหรับหนึ่งคำถามมักจะนำไปสู่คำถามอื่นๆ และทำให้ค้นพบข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ

## เริ่มต้นด้วยคำถาม

ไม่ว่าคุณจะสร้างสรรค์ขึ้นเพื่อตนเองหรือเพื่อคนอื่นก็ตาม วงจรการวิเคราะห์การแสดงเป็นภาพเริ่มต้นด้วยงานหรือคำถามทางธุรกิจที่ต้องการคำตอบ เมื่อถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูล ให้เริ่มต้นด้วยหัวข้อกว้างๆ จากนั้นค่อยเพิ่มความเฉพาะเจาะจงเข้าไปในแต่ละคำถาม ยกตัวอย่างเช่น คำถามของผู้จัดการศูนย์รับแจ้งตั้งแต่บทสรุปไปจนถึงรายละเอียด อาจดูเหมือนคำถามต่อไปนี้

- ในแต่ละเดือนมีคนโทรเข้ามากี่สาย
- เป็นการโทรมาจากที่ไหนบ้าง
- มีการโทรประเภทใดมากที่สุด
- ใครรับสายมาก/น้อยที่สุด

บุคคลที่วิเคราะห์ข้อมูลมักจะเข้าใจคำถามทางธุรกิจพื้นฐานด้วย ในกรณีอื่นๆ อาจมีคนติดต่อคุณเนื่องจากต้องการแดชบอร์ดและอยากทราบคำถามทางธุรกิจที่ต้องการคำตอบจากแดชบอร์ด ไม่ว่ากระบวนการขอความช่วยเหลือในลักษณะนี้จะเป็นอย่างไรก็ตาม ขั้นตอนสู่ความสำเร็จล้วนคล้ายคลึงกัน

- สร้างความปรองดองเพื่อให้เกิดความสัมพันธ์ที่เอื้อต่อการทำงานที่มีประสิทธิภาพบนพื้นฐานของความไว้วางใจ ค้นหาประสบการณ์ของพวกเขาแล้วสื่อสารโดยการพูดจาภาษาเดียวกัน
- ถามคำถามปลายเปิดเช่น "คุณต้องการให้แดชบอร์ดนี้บอกข้อมูลอะไรบ้าง" หรือ "คำถามใดบ้างที่คุณต้องการตอบ" แทนการถามว่า "คุณต้องการกราฟเส้นไหม" หรือ "ฉันควรทำเส้นแนวโน้มหรือไม่"
- ตัวอย่างการใช้งาน: แสดงแดชบอร์ดที่มีอยู่และถามว่าควรทำอย่างไรให้แดชบอร์ดียิ่งขึ้น

## รับข้อมูล

ผู้ใช้ของคุณมีคำถามที่สามารถตอบได้ด้วยข้อมูล แต่พวกเขาทราบวิธีการค้นหาและเชื่อมต่อข้อมูลที่ถูกต้องหรือไม่ การทราบว่าจะหาข้อมูลที่ถูกต้องได้ที่ไหนเป็นหนึ่งในอุปสรรคใหญ่ที่สุดของการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ในระหว่างกระบวนการสำรวจ [แบบสำรวจข้อมูลและการวิเคราะห์ของ Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/blueprint/th-th/bp_data_analytics_survey.htm) ใน[ตัววางแผน Tableau Blueprint](https://mkt.tableau.com/TableauBlueprintPlanner.xlsx) ระบุแหล่งข้อมูลที่สำคัญรวมถึงวิธีกระจายข้อมูลและบริโภคข้อมูลในแต่ละแผนกหรือทีม การบันทึกแหล่งข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงเป็นลายลักษณ์อักษรไว้ในแท็บ[กรณีการใช้งานและแหล่งข้อมูลของ Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/blueprint/th-th/bp_use_cases.htm) ใน[ตัววางแผน Tableau Blueprint](https://mkt.tableau.com/TableauBlueprintPlanner.xlsx) คุณควรจัดลำดับความสำคัญว่ารายการใดจะส่งผลกระทบมากที่สุดตามขนาดกลุ่มเป้าหมายและสร้างแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่ใน Tableau Server หรือ Tableau Cloud

นอกเหนือจากกรณีการใช้งานเริ่มแรกแล้ว ผู้สร้างเนื้อหาควรทราบวิธีหาข้อมูลเพื่อตอบคำถามใหม่ๆ ทางธุรกิจ การใช้แบบสำรวจข้อมูลและการวิเคราะห์เป็นวิธีการที่สามารถทำซ้ำได้เพื่อค้นพบกรณีการใช้งานใหม่ๆ และประเมินว่ามีข้อมูลที่ต้องการอยู่แล้วหรือไม่ใน Tableau Server และ Tableau Cloud หากมีอยู่แล้วในรูปแบบของแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่ ผู้สร้างเนื้อหาก็จะสามารถเชื่อมต่อและเริ่มวิเคราะห์ได้ หากยังไม่มี ผู้สร้างควรทำงานร่วมกับบริกรข้อมูล และทำงานกับข้อมูลที่มีรวมถึงต้นแบบที่มีข้อมูลหรือแม้แต่ไฟล์ข้อมูลตัวอย่าง โดยไม่ต้องรอชุดข้อมูลที่สมบูรณ์แบบเพื่อดำเนินการต่อ เมื่อมีชุดข้อมูลทั้งหมดแล้ว ให้นำชุดข้อมูลเต็มรูปแบบมาแทนที่ตัวอย่าง

## เลือก Visual Mapping

หลังจากได้ข้อมูลแล้ว ผู้สร้างเนื้อหาจะเริ่มสำรวจข้อมูลโดยการเพิ่มการวัดและขนาดไว้ในมุมมอง และ Tableau จะนำเสนอผู้ใช้ด้วยการแสดงเป็นภาพที่มีประสิทธิภาพสูงสุด สามารถเปลี่ยนประเภทของการแสดงเป็นภาพได้ทุกเมื่อในระหว่างการสร้างเนื้อหา ในขณะที่ผู้สร้างสำรวจข้อมูลและเข้ารหัสเป็นภาพด้วยคุณสมบัติทางสายตาที่สังเกตเห็นได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามมาก พวกเขาก็จะสามารถรับข้อมูลเชิงลึกจากภาพดังกล่าวได้

การเลือกประเภท Visual Mapping ที่เหมาะสมสำหรับประเภทการวิเคราะห์ มีความสำคัญมากต่อการได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกและการผลักดันให้เกิดการลงมือทำ มี Visual Mapping อยู่ 5 ประเภทหลักๆ ที่ผู้สร้างเนื้อหาและผู้บริโภคควรทำความเข้าใจ ดังนี้

- เชิงเปรียบเทียบ นำเสนอในรูปแบบแท่ง
- เชิงพื้นที่ นำเสนอในรูปแบบแผนที่
- เชิงเวลา นำเสนอในรูปแบบเส้น
- เปรียบเทียบการวัดสองแบบ นำเสนอในรูปแบบแผนภาพการกระจาย
- ตัวเลขที่แน่นอน นำเสนอในรูปแบบตารางข้อความ

## ดูข้อมูล

การแสดงภาพข้อมูลของ Tableau มักจะแสดงความสัมพันธ์ จุดค่าผิดปกติ และแนวโน้มที่ไม่ได้คาดไว้ การค้นพบที่น่าประหลาดใจจะกระตุ้นกระบวนการคิด สนับสนุนการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งขึ้นหรือเส้นทางอื่นในการสำรวจ โมเดลการโต้ตอบของ Tableau ขึ้นอยู่กับแนวคิดของการเปลี่ยนแปลงแบบเพิ่มหน่วย: เมื่อใดก็ตามที่คุณดำเนินการ (เช่น ตัวกรอง) Tableau จะแสดงผลลัพธ์ใหม่ให้คุณทันที

เพราะเหตุใดการเปลี่ยนแปลงส่วนเพิ่มจึงสำคัญ เพราะช่วยให้เราสามารถสำรวจพื้นที่กว้างของการแสดงภาพข้อมูลเพื่อค้นหาภาพที่เหมาะสมได้อย่างง่ายดาย ทำให้เราสามารถมุ่งเน้นไปที่งานสำรวจที่นำด้วยคำถาม จึงไม่ใช่แค่การตอบคำถามแต่ยังเป็นการค้นหาคำถามเพิ่มเติม และยังทำให้เราได้เรียนรู้การวิเคราะห์ภาพตามความถนัดของเราเอง เมื่อเราเรียนรู้วิธีดูข้อมูล เราก็ค่อยๆ มีความชำนาญมากขึ้นในการสร้างการนำเสนอข้อมูลได้มากขึ้นเรื่อยๆ อินเทอร์เฟซของ Tableau จะอิงตามกระบวนการที่ปรับคำถามให้เป็นคำตอบมากขึ้นเรื่อยๆ ผู้ใช้ Tableau ทั้งหมดจะไม่เพียงวิเคราะห์ได้เท่านั้น แต่ยังสามารถรับสาระที่มีประโยชน์จากข้อมูลและตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลได้

## พัฒนาข้อมูลเชิงลึก

ก่อนหน้านี้การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงข้อมูลเป็นภาพเป็นคนละงานกัน นักวิเคราะห์จะเรียกใช้การสอบถามหรือเขียนการคำนวณเพื่อให้ได้คำตอบจากแหล่งข้อมูล จากนั้นจึงส่งออกผลลัพธ์เป็นแผนภูมิหรือกราฟที่ระบุ แต่การดำเนินการสอบถามข้อมูลเป็นภาพจะทำให้คุณได้สำรวจข้อมูลในรูปแบบที่มีความสมบูรณ์และมีประโยชน์มากขึ้น การวิเคราะห์ด้วยภาพจะช่วยให้คุณสามารถสร้างการวิเคราะห์และเรียนรู้ไปพร้อมๆ กันได้ เพราะคุณจะเห็นโอกาสในการตรวจสอบเพิ่มเติม

การคิดเชิงวิพากษ์ด้วยข้อมูลจะเกี่ยวกับการค้นหาข้อมูลเชิงลึกและการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกด้วยวิธีที่น่าสนใจและมีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ภาพทำให้การถามและตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลของคุณเป็นเรื่องง่าย ไม่ว่าคุณจะเป็น Creator หรือผู้บริโภค เพราะเราจะไม่หยุดถามว่า “เพราะเหตุใด”

การคิดเชิงวิพากษ์ด้วยข้อมูลมีความสำคัญต่อกระบวนการตัดสินใจสำหรับผู้สร้างเนื้อหา ตลอดจนผู้บริโภคข้อมูล ขณะที่พัฒนาข้อมูลเชิงลึก ทั้งสองกลุ่มควรถามตนเองด้วยคำถามเหล่านี้

- ฉันควรถามคำถามใดบ้าง
- และเมื่อฉันได้รับคำตอบ ฉันจะเชื่อถือคำตอบได้หรือไม่
- ฉันสามารถตั้งคำถามได้หรือไม่ว่าข้อมูลของฉันมีประโยชน์หรือไม่ ถูกต้องหรือไม่
- ฉันกำลังใช้ข้อเท็จจริงครบทั้งหมดหรือไม่ ฉันกำลังพยายามยืนยันว่าอคติของฉันคือสิ่งที่ถูกต้องหรือไม่

## ดำเนินการ (แชร์)

การแชร์สิ่งที่ค้นพบจะนำไปสู่การดำเนินการ ผลลัพธ์ และวิธีแก้ปัญหา ในความเป็นจริงแล้ว หากไม่แชร์สิ่งที่ค้นพบก็จะไม่เกิดประโยชน์ คุณสามารถแชร์เนื้อหาประเภทต่างๆ ผ่านทาง Tableau Server หรือ Tableau Cloud ได้ดังนี้

- โฟลว์ของ Tableau Prep: สามารถเผยแพร่โฟลว์ของ Prep ไปยัง Tableau Server หรือ Tableau Cloud และกำหนดเวลาให้ทำงานเมื่อคุณต้องการได้ด้วย Prep Conductor
- แหล่งข้อมูลที่เผยแพร่: คุณสามารถเผยแพร่แหล่งข้อมูลที่ผู้อื่นใช้ในการสร้างเวิร์กบุ๊กใหม่ได้ แหล่งข้อมูลอาจมีการเชื่อมต่อโดยตรง (หรือแบบสด) กับฐานข้อมูลของคุณหรือการแยกข้อมูลที่คุณสามารถรีเฟรชตามกำหนดการได้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู[แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/publish_datasources_about.htm)และ[การเปิดใช้การเข้าถึงข้อมูลที่มีการกำกับดูแลด้วย Tableau Data Server](https://www.tableau.com/th-th/learn/whitepapers/enabling-governed-access-tableau-data-server)
- เวิร์กบุ๊ก: เวิร์กบุ๊กประกอบด้วยมุมมอง แดชบอร์ด เรื่องราว และการเชื่อมต่อข้อมูล คุณสามารถใส่ทรัพยากรในพื้นที่ได้ด้วย เช่น รูปพื้นหลังและการกำหนดรหัสพิกัดที่กำหนดเอง หากอยู่ในตำแหน่งที่ตั้งที่เซิร์ฟเวอร์หรือผู้ใช้ Tableau อื่นๆ ไม่สามารถเข้าถึงได้

รายการตรวจสอบของแดชบอร์ดเป็นทรัพยากรที่มีประโยชน์เพื่อให้แน่ใจได้ว่าเนื้อหาที่เผยแพร่ตรงกับวัตถุประสงค์และตอบคำถามทางธุรกิจที่ต้องการได้ นอกจากนี้บริกรข้อมูลยังมีหน้าที่รับรองความถูกต้อง และตรวจสอบแหล่งข้อมูลแบบฝังในฐานะที่เป็นตัวเลือกที่มีศักยภาพสำหรับการเผยแพร่และรับรอง นอกเหนือจากความถูกต้องของข้อมูลและการคำนวณแล้ว การตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหายังควรรวมถึงการตรวจสอบการสร้างแบรนด์ เค้าโครง การจัดรูปแบบ ประสิทธิภาพ ตัวกรอง การดำเนินการบนแดชบอร์ด และลักษณะของการทดสอบ Edge Case โดยบทบาทผู้ดูแลไซต์หรือบทบาทบนไซต์ของหัวหน้าโปรเจกต์ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหา โปรโมชัน หรือการรับรอง โปรดดูที่[การกำกับดูแลของ Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/blueprint/th-th/bp_governance.htm)