---
schema_version: "1"
id: ee15ed0c0e5b27661cec204bb8ceeb2fd279e9fc96119c09da2e720424c5fb5e
title: “คำนวณโดยใช้” และ “การแบ่งพาร์ติชันข้อมูล” ใน “แบบจำลองแบบคาดการณ์”
collection: tableau
version: next
locale: th-th
portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/next/th-th/pro/desktop/predictions_compute_using.md
canonical_url: https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/th-th/predictions_compute_using.htm
source_site: help.tableau.com
content_type: documentation
content_hash: 4e257a2301b8fec7f16f682196b22d5884e10927d82e9f44631234b960343cf2
description: Understand Compute Using and data partitioning in predictive modeling functions.
---
[ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก](#main-content)

# “คำนวณโดยใช้” และ “การแบ่งพาร์ติชันข้อมูล” ใน “แบบจำลองแบบคาดการณ์”

คุณทำการคาดการณ์จากข้อมูลของคุณโดยรวม [ฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/predictions_overview.htm) MODEL\_QUANTILE หรือ MODEL\_PERCENTILE ไว้ในการคำนวณตาราง

จำไว้ว่าการคำนวณตารางทั้งหมดต้องมีการระบุทิศทางของการ คำนวณโดยใช้ หากต้องการทราบภาพรวมว่ามิติข้อมูลของการกำหนดการคำนวณและการแบ่งพาร์ติชันที่แตกต่างกันจะส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ของคุณอย่างไร โปรดดู [เปลี่ยนค่าต่างๆ ด้วยการคำนวณตาราง](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/th-th/calculations_tablecalculations.htm)

![เมนูบริบทแสดง “คำนวณโดยใช้”](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/predict-compute1.png)

**หมายเหตุ** เมื่อคุณเพิ่มการคำนวณตาราง คุณต้องใช้มิติข้อมูลทั้งหมดในระดับของรายละเอียด ไม่ว่าจะเป็นสำหรับการแบ่งพาร์ติชัน (การกำหนดขอบเขต) หรือสำหรับการกำหนดการคำนวณ (ทิศทาง) มิติข้อมูลที่กำหนดวิธีการจัดกลุ่มการคำนวณ (ขอบเขตของข้อมูลที่ดำเนินการ) เรียกว่า ฟิลด์การแบ่งพาร์ติชัน การคำนวณตารางจะดำเนินการแยกกันในแต่ละพาร์ติชัน มิติข้อมูลที่เหลือซึ่งทำการคำนวณตารางจะเรียกว่าฟิลด์ที่ใช้กำหนดการคำนวณและกำหนดทิศทางของการคำนวณ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู [ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับการกำหนดการคำนวณและการแบ่งพาร์ติชัน](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/calculations_tablecalculations.htm#the-basics-addressing-and-partitioning)

ในฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์ ระบบจะใช้ตัวเลือก คำนวณโดยใช้ เพื่อแบ่งพาร์ติชัน (กำหนดขอบเขต) ของชุดข้อมูลที่จะใช้ในการสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์

ฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์ _ไม่มี_ แนวคิดเกี่ยวกับการกำหนดการคำนวณ (ทิศทาง) เพราะแบบจำลองจะแสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละเครื่องหมายตามตัวคาดการณ์ที่เลือก ซึ่งแตกต่างจาก จำนวนสะสม ที่มิติข้อมูลการกำหนดการคำนวณจะระบุลำดับการเพิ่มฟิลด์และผลลัพธ์ที่ได้ โดยปกติแล้วฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์จะไม่เรียงลำดับ แต่จะคำนวณผลลัพธ์โดยใช้แบบจำลองจากข้อมูลที่เป้าหมายและตัวคาดการณ์ของฟังก์ระบุไว้ ที่ระดับของรายละเอียดซึ่งระบุไว้ในการแสดงผล ในข้อมูลไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับลำดับ ยกเว้นในกรณีที่มีการใช้ตัวคาดการณ์แบบเรียงลำดับ เช่น มิติข้อมูลวันที่ เป็นต้น

นอกจากนี้ ระบบยังใช้ระดับของรายละเอียดของการแสดงผลเสมอเมื่อระบุข้อมูลที่ใช้ในการสร้างแบบจำลอง การคำนวณตารางทั้งหมดจะทำงานที่ระดับของรายละเอียดเดียวกันกับการแสดงผลโดยไม่เว้นแม้แต่ฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์

## คำแนะนำสำหรับฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์

คุณควรเลือกมิติข้อมูลเฉพาะที่จะแบ่งพาร์ติชันเมื่อใช้ฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์ เนื่องจากคุณอาจมีการคำนวณการคาดการณ์หลายรายการในการแสดงผลหรือแดชบอร์ดเดียว การเลือกมิติข้อมูลเฉพาะที่จะแบ่งพาร์ติชันจะช่วยรับรองว่าคุณสร้างแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลพื้นฐานชุดเดียวกันสำหรับฟังก์ชันเดี่ยวๆ แต่ละฟังก์ชัน และคุณจะสามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์จากแบบจำลองที่คล้ายกันได้

เมื่อทำงานกับฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์ใน Tableau สิ่งสำคัญที่สุดคือต้องรับรองว่าการสร้างอินสแตนซ์ที่แตกต่างกันต้องสอดคล้องกันทั้งหมด ทั้งในกระบวนการทำซ้ำที่แตกต่างกันของแบบจำลอง (เช่น เมื่อคุณเลือกตัวคาดการณ์ที่แตกต่างกัน) และในการแสดงผลที่แตกต่างกัน การใช้ตัวเลือก “คำนวณโดยใช้” ที่มีการระบุทิศทางจะทำให้มีโอกาสที่การเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในข้อมูลที่แสดงผลของคุณจะส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อข้อมูลที่ใช้ในการสร้างแบบจำลอง และจะส่งผลกระทบต่อความถูกต้องและความสอดคล้องของข้อมูลในการแสดงผลที่แตกต่างกันด้วย

### การเลือกมิติข้อมูล

ตัวอย่างต่อไปนี้จะใช้แหล่งข้อมูล **ตัวอย่าง - Superstore** ที่มีอยู่ใน Tableau Desktop

เมื่อเลือกมิติข้อมูล โปรดจำไว้ว่า Tableau จะสร้างแบบจำลองแบบคาดการณ์ _ทั่วทั้ง_ มิติข้อมูลนั้นๆ ซึ่งหมายความว่า หากคุณเลือก วันที่สั่งซื้อ ให้เป็นมิติข้อมูลในการแบ่งพาร์ติชัน Tableau จะใช้ข้อมูล _ภายใน_ พาร์ติชันอื่นๆ ที่สร้างขึ้นโดย _ควบคู่_ ไปกับค่าของ วันที่สั่งซื้อ

รูปภาพด้านล่างแสดงข้อมูลที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองซึ่งไฮไลต์เป็นสีเหลือง และเอาต์พุตของแบบจำลองซึ่งไฮไลต์เป็นสีส้ม ในกรณีนี้ เนื่องจากไม่มีตัวคาดการณ์ใดๆ การตอบกลับจึงเหมือนกันทั้งหมดภายใน หมวดหมู่ย่อย นั้นๆ การเลือกตัวคาดการณ์ในจำนวนที่เหมาะสมจะช่วยให้คุณสร้างผลลัพธ์ที่มีความหมายมากขึ้น หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับจำนวนที่เหมาะสมของตัวคาดการณ์ โปรดดู [การเลือกตัวคาดการณ์](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/th-th/predictions_choosing_predictors.htm)

![ตารางแสดงผลลัพธ์ที่เหมือนกัน](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute1.png)

เช่นเดียวกัน หากคุณเลือกให้ หมวดหมู่ย่อย เป็นมิติข้อมูลในการแบ่งพาร์ติชัน Tableau จะใช้ข้อมูล _ภายใน_ เดือนที่ระบุแต่ _ควบคู่_ ไปกับหมวดหมู่ย่อยต่างๆ ตามที่แสดงไว้ด้านล่าง หากคุณแบ่งย่อยข้อมูลต่อไปให้มีหลายแผงระบบจะคำนึงถึงขอบเขตของแผงเมื่อสร้างแบบจำลอง

![ตารางแสดงผลลัพธ์ที่เหมือนกันสำหรับหมวดหมู่ย่อยแต่ละรายการ](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute2.png)

## หมายเหตุเกี่ยวกับการแบ่งพาร์ติชัน

จำไว้ว่าการแบ่งพาร์ติชันในการมองเห็นข้อมูลของคุณจะส่งผลกระทบอย่างชัดเจนต่อข้อมูลที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองและการสร้างผลการคาดการณ์ การเพิ่มระดับของรายละเอียดที่สูงขึ้น (ตัวอย่างเช่น มีทั้ง รัฐ และ เมือง ในแถบเดียว) จะแบ่งพาร์ติชันข้อมูลของคุณโดยมี LOD (ระดับของรายละเอียด) ที่สูงขึ้น ซึ่งเป็นจริงโดยไม่คำนึงถึงลำดับของช่องในแถบ ในตัวอย่างนี้จะให้ผลการคาดการณ์ที่เหมือนกัน ได้แก่

<table style="width: 100%;"><colgroup><col><col></colgroup><tbody><tr><td><img src="https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute3.png" alt="ช่อง “เมือง” และช่อง “รัฐ” บนแถบ “แถว”"></td><td><img src="https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute4.png" alt="ช่อง “รัฐ” และช่อง “เมือง” บนแถบ “แถว”"></td></tr></tbody></table>

การเพิ่มช่องที่แก้ไขระดับของรายละเอียดจะแบ่งพาร์ติชันข้อมูลของคุณ หากคุณเพิ่มช่องลงในแถบ “แถว” หรือ “คอลัมน์” หรือเพิ่มไปที่ “สี” “ขนาด” “ป้ายกำกับ” “รายละเอียด” หรือ “รูปร่าง” บนการ์ด “เครื่องหมาย” การเพิ่มช่องที่ระดับของรายละเอียดที่แตกต่างกันไปที่ Tooltip จะ _ไม่_ แบ่งพาร์ติชันข้อมูลของคุณ

ในตัวอย่างด้านล่าง ระบบจะแบ่งพาร์ติชันแบบจำลองโดยอัตโนมัติตาม หมวดหมู่ เพราะใน “แถว” มีทั้งช่อง หมวดหมู่ และ หมวดหมู่ย่อย ระบบจะทำการคำนวณการคาดการณ์ทั่วทั้ง หมวดหมู่ย่อย ภายในขอบเขตของช่องในระดับที่สูงกว่าซึ่งก็คือ หมวดหมู่

![ตารางแสดงผลลัพธ์ที่เหมือนกันสำหรับหมวดหมู่ย่อยแต่ละรายการ](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute2.png)

สิ่งนี้จะส่งผลกระทบต่อการใช้ตัวคาดการณ์ของคุณ มาดูตัวอย่างด้านล่างกัน ในกรณีนี้ เราใช้การคำนวณตาราง MODEL\_QUANTILE สามรายการ ได้แก่

<table style="width: 100%;" class="simple-table"><colgroup><col><col><col></colgroup><tbody><tr><td><b>คาดการณ์_ยอดขาย_เมือง</b></td><td><b>คาดการณ์_ยอดขาย_รัฐ</b></td><td><b>คาดการณ์_ยอดขาย_ภูมิภาค</b></td></tr><tr><td><code>MODEL_QUANTILE(0.5,sum([Sales]),<br>ATTR([City]))</code></td><td><code>MODEL_QUANTILE(0.5,sum([Sales]),<br>ATTR([State]))</code></td><td><code>MODEL_QUANTILE(0.5,sum([Sales]),<br>ATTR([Region]))</code></td></tr></tbody></table>

สำหรับทั้งสามรายการ เราเลือก คำนวณโดยใช้ > เมือง มาดูบางเมืองในรัฐนอร์ทแคโรไลนากัน

![ตารางแสดงผลลัพธ์ตามเมือง](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute5.png)

คุณจะเห็นว่าผลลัพธ์จากการคำนวณทั้งสามเหมือนกันหมดภายในรัฐที่เลือก แม้ว่าจะใช้ตัวคาดการณ์ที่แตกต่างกันก็ตาม

หากเราลบ ภูมิภาค ออกจากแถบ “แถว” จะไม่เกิดอะไรขึ้นกับผลลัพธ์ของเรา ผลลัพธ์ยังคงเหมือนกันทั้งหมดภายในรัฐที่เลือก

![ตารางแสดงผลลัพธ์ที่เหมือนกันเมื่อลบ “ภูมิภาค” ออกไป](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute6.png)

แต่หากเราลบ รัฐ ออกจากแถบ “แถว” เราจะเห็นว่าการคำนวณแต่ละรายการจะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน

![ตารางแสดงผลลัพธ์ที่แตกต่างกันเมื่อลบ “รัฐ” ออกไป](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute7.png)

### เกิดอะไรขึ้น

ในตัวอย่างแรก ภูมิภาค และ รัฐ บนแถบ “แถว” ทำหน้าที่แบ่งพาร์ติชันเมือง ดังนั้น แบบจำลองของ **คาดการณ์\_ยอดขาย\_เมือง** **คาดการณ์\_ยอดขาย\_รัฐ** และ **คาดการณ์\_ยอดขาย\_ภูมิภาค** จะรับข้อมูลเดียวกันและสร้างผลการคาดการณ์ที่เหมือนกัน

เนื่องจากเราแบ่งพาร์ติชันการมองเห็นข้อมูลภายใน รัฐ และ ภูมิภาค ไปแล้ว การเพิ่มตัวคาดการณ์ของเราจึงไม่เพิ่มค่าใดๆ ให้กับแบบจำลองและไม่มีผลกระทบต่อผลลัพธ์

![ตารางแสดงตัวคาดการณ์ที่ไม่เพิ่มค่าให้กับแบบจำลอง](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute8.png)

เมื่อเราลบ ภูมิภาค ออกจากแถบ “แถว” เรายังคงแบ่งพาร์ติชันตาม รัฐ อยู่ ดังนั้นข้อมูลที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองจึงไม่มีการเปลี่ยนแปลง ขอย้ำอีกครั้ง เนื่องจากเราแบ่งพาร์ติชันการมองเห็นข้อมูลภายใน รัฐ ไปแล้ว การเพิ่มตัวคาดการณ์ของเราจึงไม่เพิ่มค่าใดๆ ให้กับแบบจำลองหรือมีผลกระทบต่อผลลัพธ์

![ตารางแสดงตัวคาดการณ์ที่ไม่เพิ่มค่าให้กับแบบจำลอง](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute9.png)

อย่างไรก็ตาม เมื่อเราลบ รัฐ ระบบจะยกเลิกการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลและเราจะเห็นการคาดการณ์ที่แตกต่างกันไปตามการคำนวณแต่ละรายการ มาดูกันอย่างละเอียดว่าเกิดอะไรขึ้น

![ตารางแสดงการคาดการณ์ที่แตกต่างกันเมื่อลบ “รัฐ” ออกไป](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute7.png)

สำหรับ **คาดการณ์\_ยอดขาย\_เมือง** เราใช้ [ATTR(\[เมือง\])](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=th-th) เป็นตัวคาดการณ์ เนื่องจากตัวคาดการณ์นี้มีระดับของรายละเอียดเหมือนกันกับการแสดงผล จึงไม่เพิ่มค่าใดๆ และไม่จำเป็นต้องคำนึงถึง เรารวม ยอดขาย ของทุกเมือง ส่งข้อมูลไปให้กลไกการวิเคราะห์ทางสถิติ และคำนวณยอดขายที่คาดการณ์ เนื่องจากเราไม่ได้รวมตัวคาดการณ์อื่นไว้ด้วย เราจะเห็นผลลัพธ์ที่เหมือนกันในแต่ละเมือง แต่หากเราเพิ่มการวัดผลอีกอย่างน้อยหนึ่งรายการ เราจะเห็นความแปรผันในผลลัพธ์

![ตารางแสดงผลลัพธ์ที่เหมือนกันสำหรับแต่ละเมือง](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute10.png)

สำหรับ **คาดการณ์\_ยอดขาย\_รัฐ** เราใช้ ATTR(\[รัฐ\]) เป็นตัวคาดการณ์ _ตัวคาดการณ์_ แบ่งพาร์ติชันข้อมูล เมือง ทั้งหมดตาม รัฐ เราคาดว่าจะเห็นผลลัพธ์ที่เหมือนกัน _ภายใน_ รัฐ แต่จะเห็นผลลัพธ์ที่แตกต่างกันระหว่าง _แต่ละ_ รัฐ

แต่คุณจะเห็นว่าผลลัพธ์ที่เราได้นั้นไม่เป็นไปตามคาด เมืองแครี เมืองแชเปิลฮิลล์ และเมืองชาร์ลอตต์ ล้วนมีการคาดการณ์เท่ากับ $2,084 เหมือนกันตามที่เราคาดไว้ แต่เมืองเบอร์ลิงตันแสดงการคาดการณ์ที่แตกต่างไป คือ $9,366

![ตารางแสดงผลลัพธ์ที่แตกต่างไปของเมืองเบอร์ลิงตัน](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute12.png)

นั่นเป็นเพราะเมืองชื่อ “เบอร์ลิงตัน” มีอยู่ในหลายรัฐ (รัฐไอโอวา รัฐนอร์ทแคโรไลนา และรัฐเวอร์มอนต์) ดังนั้นต้องแก้ปัญหา รัฐ โดยใช้ \* ซึ่งหมายความว่า “more than one value” (มีมากกว่าหนึ่งค่า) ระบบจะประเมินเครื่องหมายทั้งหมดที่แก้ปัญหา รัฐ โดยใช้ \* พร้อมกัน ดังนั้นเมืองอื่นที่มีอยู่ในหลายรัฐจะมีผลการคาดการณ์เท่ากับ $9,366 ด้วย

สำหรับ **คาดการณ์\_ยอดขาย\_ภูมิภาค** เราใช้ ATTR(\[ภูมิภาค\]) เป็นตัวคาดการณ์ _ตัวคาดการณ์_ แบ่งพาร์ติชันข้อมูล เมือง ทั้งหมดตาม ภูมิภาค คุณคาดว่าจะเห็นผลลัพธ์ที่เหมือนกัน _ภายใน_ ภูมิภาค แต่จะเห็นผลลัพธ์ที่แตกต่างกันระหว่าง _แต่ละ_ ภูมิภาค

![ตารางแสดงการแก้ปัญหาภูมิภาคสำหรับผลลัพธ์ของเมืองเบอร์ลิงตัน](/tableau/next/th-th/pro/desktop/th-th/Img/pmf_compute13.png)

ขอย้ำอีกครั้ง เนื่องจากเมืองเบอร์ลิงตันมีอยู่ในหลายภูมิภาค (ภาคกลาง ภาคตะวันออก และภาคใต้) จึงต้องแก้ปัญหา ภูมิภาค โดยใช้ \* การคาดการณ์ของเมืองเบอร์ลิงตันจะตรงกันกับเมืองที่มีอยู่ในหลายรัฐเท่านั้น

อย่างที่คุณเห็น คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวคาดการณ์มิติข้อมูลต้องสอดคล้องกับทั้งระดับของรายละเอียดการแสดงผลและการแบ่งพาร์ติชันของคุณอย่างถูกต้อง การแบ่งย่อยการแสดงผลโดยใช้มิติข้อมูลใดก็ตามอาจส่งผลกระทบต่อการคาดการณ์ของคุณโดยไม่เจตนา