---
schema_version: "1"
id: bfdbe8cb0f30b6183691da8eb89e296415b1c57a3ce19ff39743ca3f4c69f1e1
title: อย่ากลัวความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้ง
collection: tableau
version: next
locale: th-th
portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/next/th-th/public/desktop/datasource_dont_be_scared_deeper.md
canonical_url: https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/th-th/datasource_dont_be_scared_deeper.htm
source_site: help.tableau.com
content_type: documentation
content_hash: 014150c4c2b4d7cb34f66fc40fe029dc435a490dde4ce827cdfd637eff3e572f
description: Understand deeper relationship concepts like field domains and the meaning of nulls.
---
[ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก](#main-content)

# อย่ากลัวความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้ง

เนื่องจากธรรมชาติของความสัมพันธ์ การทำความเข้าใจว่าฟิลด์มาจากไหน โดเมนของฟิลด์ และสิ่งที่แสดงถึงค่า Null นั้นมีความสำคัญมากกว่าที่เคย โปรดจำไว้ว่าใครก็ตามที่ดูข้อมูลดังกล่าวโดยไม่ต้องเข้าถึงหน้าแหล่งข้อมูลหรือแผงข้อมูลจะต้องพึ่งพาชื่อเรื่องหรือข้อมูลอื่นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เขียนเพื่อแปล ได้แก่ อย่างถูกต้อง

**หมายเหตุ**: หากคุณยังไม่คุ้นเคยกับหลักการเบื้องหลังแหล่งข้อมูลที่ใช้ความสัมพันธ์ การอ่าน [อย่ากลัวความสัมพันธ์](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/th-th/datasource_dont_be_scared.htm) ก่อนเจาะลึกลงในหัวข้อนี้อาจช่วยคุณได้

## เหตุใดฟิลด์วันที่ทั้งหมดจึงไม่เท่ากัน

สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการที่ชื่อฟิลด์สองชื่อมีคำว่า "วันที่" ไม่ได้หมายความว่าเนื้อหาของฟิลด์เหล่านั้นจะเหมือนกัน มาดูตัวอย่างที่สอดคล้องกับระดับของปีกัน นั่นคือ เราไม่สนใจเกี่ยวกับค่าของเดือนและวัน เราสนใจเฉพาะปีที่ครอบคลุมเท่านั้น

มีหลายฟิลด์ใน[ชุดข้อมูลร้านหนังสือ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/th-th/bookshop_data.htm)ที่มีประเภทข้อมูลเป็นวันที่

- วันเกิด
- วันที่เผยแพร่
- วันที่ขาย
- และปีที่ชนะและปีที่ก่อตั้งยังมีข้อมูลวันที่แม้ว่าจะเป็นฟิลด์ตัวเลขก็ตาม
    - หมายเหตุ: หากไอคอนในแผงข้อมูลเป็นสีเขียว แสดงว่าฟิลด์นี้เป็นแบบต่อเนื่อง คลิกขวาที่ชื่อฟิลด์ในแผง “ข้อมูล” และเลือก[แปลงเป็นแบบแยกกัน](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm) ไอคอนควรเปลี่ยนเป็นสีน้ำเงิน ทำเช่นนี้สำหรับทั้ง "ปีที่ชนะ" และ "ปีที่ก่อตั้ง" หากจำเป็น

แต่โดเมน ค่าในแต่ละฟิลด์ จะแตกต่างกันไป นำแต่ละฟิลด์ไปที่แผงแถวและดูจำนวนเครื่องหมายที่มุมล่างซ้าย ลบแต่ละฟิลด์ออกก่อนที่จะดึงฟิลด์ถัดไป

- YEAR(วันเกิด) มี 27 เครื่องหมาย หมายความว่าโดเมนนี้มี 27 ปีที่แตกต่างกัน
- YEAR(\[วันที่ตีพิมพ์\]) มี 15 เครื่องหมาย ดังนั้นโดเมนประกอบด้วย 15 ปี
- ปีที่ชนะมี 11 เครื่องหมาย
- ปีที่ก่อตั้งมี 4 เครื่องหมาย
- YEAR(\[วันที่ขาย\]) มี 1 เครื่องหมาย

ความแตกต่างในโดเมนนี้สำคัญมากที่ต้องจำไว้ หากเราเชื่อมโยงรุ่นและตารางรางวัลในปี YEAR(\[วันที่ตีพิมพ์\]) กับปีที่ชนะ เราอาจจบลงด้วยการวิเคราะห์ที่ใช้การรวมภายในและถูกลดเหลือเพียงปีที่ได้รับรางวัล จึงทิ้งหนังสือทั้งหมดจากปีที่ไม่มีรางวัล (โปรดทราบว่านี่ไม่ใช่สิ่งเดียวกับการกรองหนังสือโดยไม่มีรางวัล หนังสือที่ไม่ได้รับรางวัลซึ่งตีพิมพ์ในปีเดียวกับหนังสือที่ได้รับรางวัลจะถูกเก็บรักษาไว้ หนังสือทุกเล่มจากปีที่ไม่มีรางวัลจะถูกยกเลิกทั้งหมด การดำเนินการกรองจากการเข้าร่วมอยู่ที่ระดับปี ไม่ใช่หนังสือ)

**ตัวอย่าง: วันที่ตีพิมพ์และวันเกิด**

ถ้าเรานำวันที่ตีพิมพ์ไปที่คอลัมน์และวันเกิดเป็นแถว เราจะได้ตาราง Abcs คุณสามารถ[ดาวน์โหลดเวิร์กบุ๊ก](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_award_edition.twbx)และสำรวจตารางนี้ด้วยตัวเอง (ต้องใช้ Tableau Desktop 2020.2 ขึ้นไป)

![](/tableau/next/th-th/public/desktop/th-th/Img/dontbescared_tablewithnulls.png)

Abc เป็นเพียงตัวยึดตำแหน่งเนื่องจากไม่มีข้อมูลอื่นใดนอกจากปี Tableau ไม่มีค่าที่จะทำเครื่องหมายด้วย แต่ Abc แสดงว่าเครื่องหมายสามารถไปได้ที่ไหน

สังเกตว่ามีช่องว่างมากมายในตารางนี้ ไม่มีตัวยึดตำแหน่งสำหรับสิ่งพิมพ์ปี 2180 และวันเกิด 2133 ซึ่งหมายความว่าผู้เขียนที่เกิดในปี 2133 ไม่ได้ตีพิมพ์ในปี 2180

แน่นอน แต่ทำไมเราถึงสนใจ

ลองนึกภาพว่าคุณต้องการวิเคราะห์เมื่อเวลาผ่านไป ยอดขายปกแข็งเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปหรือไม่ คุณอาจจินตนาการว่ากราฟของคุณเป็นไทม์ไลน์ที่กรองรูปแบบเป็นเฉพาะปกแข็งที่มียอดขาย (จำนวน) ในแถวและวันที่ในคอลัมน์ แต่ฟิลด์วันที่ไหนกันล่ะ วันที่ตีพิมพ์ วันเกิด วันที่ขาย ฟิลด์เหล่านี้มีชื่อที่ดีและค่อนข้างชัดเจนว่าหากเรามีคำถามเกี่ยวกับการขาย เราควรใช้วันที่ขาย ไม่ใช่ชุดข้อมูลทั้งหมดที่มีชื่อที่ชัดเจน หากฟิลด์เป็นเหมือน "Date1" และ "Date3" คงจะยากกว่ามากที่จะบอกได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคำถามเชิงวิเคราะห์ไม่ชัดเจน

**ตารางใดที่ฟิลด์มาจากและสิ่งที่โดเมนของฟิลด์แสดงถึงมีผลกระทบสำคัญต่อการวิเคราะห์**

โดยการเปลี่ยนฟิลด์วันที่ เราสามารถเปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์ทั้งหมดได้ พิจารณาการแสดงเป็นภาพ 2 รายการเหล่านี้:

![](/tableau/next/th-th/public/desktop/th-th/Img/dontbescared_vizexample0.png)

คนแรกสามารถแปลได้ว่า "ในแต่ละปีนักเขียนเขียนหนังสือได้กี่เล่ม" ตอบคำถามเช่น "มีผู้เขียนที่มีอายุมากกว่าเขียนหนังสือมากขึ้นหรือไม่" (ไม่) หรือ “ผู้เขียนเกิดปีไหนมีผลงานมากที่สุด” (2155)

ส่วนที่สองสามารถแปลได้ว่า "ในแต่ละปีมีการจัดพิมพ์หนังสือกี่เล่ม" ตอบคำถามเช่น "ปีใดมีหนังสือที่ตีพิมพ์มากที่สุด" (2188) หรือ “การตีพิมพ์หนังสือคงที่ตลอดเวลาหรือไม่” (ไม่)

ไม่สะดวกที่จะใช้คำถามสำหรับการแสดงเป็นภาพที่ใช้วันเกิดเพราะเป็นการผสมผสานแนวคิดที่น่าอึดอัดใจ แต่ Tableau ไม่ได้ตัดสินและจะให้คุณถามคำถามอะไรก็ได้ที่คุณชอบ ไม่ว่าคุณจะตั้งใจหรือไม่ก็ตาม นั่นเป็นสิ่งสำคัญ หากคุณนำ Date3 ออกมาเมื่อคุณควรใช้ Date1 Tableau จะให้ประโยชน์แก่คุณ แต่ไม่ใช่ทุกฟิลด์วันที่มีความหมายเหมือนกัน และขึ้นอยู่กับผู้เขียนที่จะรู้ว่าฟิลด์ใดที่จะใช้สำหรับการวิเคราะห์ที่ถูกต้อง

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสำคัญของตารางที่มาจากฟิลด์ โปรดดู [โพสต์ในบล็อกนี้](https://www.tableau.com/th-th/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables)

## ข้อมูลที่ขาดหายไปหมายความว่าอย่างไร

มีความแตกต่างระหว่างศูนย์และค่า Null

**ศูนย์**หมายความว่าเราวัดแล้วและบางอย่างไม่อยู่ที่นั่น เรารู้ค่าและเป็นศูนย์ ถ้าฉันมีใบสั่งจากการขับรถเร็วเป็นศูนย์ ฉันคงไม่ได้ขับรถเร็วมากนัก

- หมายเหตุ: 0 และ 1 มักใช้สลับกันได้กับค่า True/False หรือค่าทวินามอื่นๆ เช่น ใช่/ไม่ใช่ หรือ ผ่าน/ไม่ผ่าน ในกรณีนี้ เลขศูนย์กำลังถูกใช้เป็นป้ายกำกับ ไม่ใช่ค่าตัวเลข

**ค่า Null** หมายความว่าเราไม่รู้: เราไม่ได้วัดหรือเราไม่ได้บันทึกข้อมูล หากประวัติการขับขี่ของฉันว่างเปล่าสำหรับใบสั่งจากการขับรถเร็ว เราก็ไม่รู้ว่าฉันขับเร็วหรือไม่

ค่า Null สามารถแสดงข้อมูลที่ขาดหายไปหรือข้อมูลที่ไม่มีอยู่

- สำหรับประวัติการขับขี่ของฉัน หากค่าใบสั่งจากการขับรถเร็วเป็นค่า Null เป็นไปได้ว่าฉันจะมีใบสั่งจากการขับรถเร็วที่ไม่ได้บันทึกไว้ เราควรถือว่าข้อมูลขาดหายไป
- ข้อมูลที่ไม่มีอยู่สามารถบันทึกเป็น N/A ได้ แต่มักจะไม่ถูกบันทึกเพียงเพราะเราไม่จำเป็นต้องติดตามสิ่งที่เป็นไปไม่ได้ ฉันได้รับใบสั่งจากการขับรถเร็วจำนวนเท่าไหร่ขณะนั่งรถบัส ข้อมูลนั้นน่าจะไม่มีอยู่ในชุดข้อมูล ในเมทริกซ์ของ "รูปแบบการเดินทาง" และ "ใบสั่งจากการขับรถเร็ว" มีการผสมแบบไม่สมเหตุสมผล เราอาจถือว่าข้อมูลนั้นไม่มีอยู่จริง

### เมื่อค่า Null มีความหมาย

ต้องใช้ความรู้เกี่ยวกับข้อมูลจึงจะระบุได้ว่าไม่ทราบค่า Null จริงหรือไม่ (ขาดข้อมูลสำหรับจำนวนใบสั่งจากการขับรถเร็ว) หรือแสดงข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง (ขาดข้อมูลเกี่ยวกับใบสั่งการการขับรถเร็วในฐานะผู้โดยสารรถประจำทาง) ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือเพียงพอหรือไม่ที่การขาดข้อมูลสามารถถือเป็นข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงแทนที่จะเป็นข้อมูลที่ขาดหายไป เมื่อนำความเชี่ยวชาญเฉพาะเรื่องไปใช้ ค่า Null ก็มีความหมายได้

เมื่อดูที่ตาราง Abcs อีกครั้ง เราสามารถวิเคราะห์ช่องว่างโดยไม่ต้องมีตัวยึดตำแหน่ง เราจะถือว่าข้อมูลนี้มีความน่าเชื่อถือและเป็นค่า Null หมายความว่าข้อมูลนั้นไม่มีอยู่จริงแทนที่จะไม่สมบูรณ์

![](/tableau/next/th-th/public/desktop/th-th/Img/dontbescared_tablewithnulls.png)

การขาดตัวยึดตำแหน่งหมายความว่าผู้เขียนเกิดในปีนั้น (จึงมีแถวอยู่) และหนังสือถูกตีพิมพ์ในปีนั้น (จึงมีคอลัมน์อยู่) แต่หนังสือที่ตีพิมพ์ไม่ได้เขียนโดยผู้เขียนที่เกิดในปีนั้น (ดังนั้น เซลล์จึงว่างเปล่า) เราสามารถกำหนดป้ายกำกับให้กับพื้นที่ว่างนั้นได้อย่างมีความหมาย: ไม่มีการตีพิมพ์ เราสามารถวิเคราะห์ค่า Null เหล่านั้นได้ ตัวอย่างเช่น สำหรับวันที่ในข้อมูล ผู้เขียนแต่ละคนไม่ได้จัดพิมพ์หนังสือเป็นเวลากี่ปี

**หมายเหตุ**: ยังมีช่องว่างในโดเมนของวันเกิดอีกด้วย ไม่มีผู้แต่งเกิดในปี 2131 หรือ 2132 ดังนั้น ปีจึงเริ่มจาก 2130 ถึง 2133 (ไม่มีแถวสำหรับ 2131 และ 2132) ปีที่หายไปเหล่านี้สามารถแปลได้ว่า "ไม่มีหนังสือในชุดข้อมูลนี้มีผู้เขียนเกิดในปีนั้น" อย่างไรก็ตาม ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้นเมื่อพูดถึงโดเมนของฟิลด์วันที่ ความจริงที่ว่ามีค่าที่ขาดหายไปในโดเมนนั้นเป็นข้อมูลสำคัญที่ต้องพิจารณาเมื่อสร้างความสัมพันธ์หรือเลือกฟิลด์ที่จะใช้สำหรับส่วนหัวหรือแกนในการแสดงเป็นภาพ

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานกับค่า Null ในความสัมพันธ์ โปรดดู [โพสต์ในบล็อกนี้](https://www.tableau.com/th-th/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks)

## แบบฝึกหัดปฏิบัติจริง

เขียนชื่อสำหรับแต่ละการแสดงเป็นภาพ คุณอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นด้วยภาษาง่ายๆ ได้ไหม [ดาวน์โหลดเวิร์กบุ๊ก](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_award_edition.twbx)เพื่อสำรวจการแสดงเป็นภาพแบบสด (เวิร์กบุ๊กนี้ใช้[ชุดข้อมูลร้านหนังสือ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/th-th/bookshop_data.htm)เวอร์ชันที่ปรับแต่งเล็กน้อย และใช้เพียงสองตารางเท่านั้น ฟิลด์วันที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อให้สามารถใช้เป็นฟิลด์ที่เกี่ยวข้องได้)

หากต้องการอ่านเมทริกซ์ของการแสดงเป็นภาพ: 

- แถบแสดงจำนวนรุ่น (สีม่วง) และจำนวนรางวัล (สีเขียว) ต่อปี
- แต่ละคอลัมน์มีฟิลด์วันที่ที่แตกต่างกันสำหรับแกน คอลัมน์ทางซ้ายคือปีที่พิมพ์จากตารางเวอร์ชันแก้ไข คอลัมน์กลางคือปีที่ชนะจากตารางรางวัล และคอลัมน์ทางขวามือคือฟิลด์จากการคำนวณที่ใช้วันที่ตีพิมพ์ แต่ถ้าฟิลด์นั้นเป็นค่า Null ให้ใช้ปีที่ชนะ (การคำนวณนี้ใช้เพื่อให้แน่ใจว่าทั้งสองโดเมนแสดงโดยสมบูรณ์)
- แต่ละแถวมีความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันสำหรับวิธีการรวมตารางรางวัลและเวอร์ชันแก้ไข แถวบนสุดสัมพันธ์กับตารางบนรหัสหนังสือ, แถวกลางสัมพันธ์กับปี และแถวล่างสุดเกี่ยวข้องกับทั้ง รหัสหนังสือและปี
- แถบสำหรับปี 2183 หนาขึ้นเพื่อให้เปรียบเทียบได้ง่ายขึ้น ในวิธีแก้ปัญหาด้านล่าง นั่นคือปีที่มีการพิจารณาค่าโดยละเอียด
- โปรดทราบว่าการแสดงเป็นภาพที่แรเงาทั้งสองรายการนั้นมีค่าเหมือนกัน

![](/tableau/next/th-th/public/desktop/th-th/Img/dontbescared_matrix.png)

### ถ้าคุณติดขัด

สำรวจแต่ละส่วนของการแสดงเป็นภาพทีละขั้นตอน ดูโครงสร้างแหล่งข้อมูล แกน และส่วนหัว และฟิลด์ที่ใช้สำหรับเครื่องหมาย (และตารางที่ได้มา) คิดเกี่ยวกับค่า Null และเหตุใดจึงอาจอยู่ที่นั่น ดูข้อมูลสำหรับเครื่องหมายเฉพาะหรือสองรายการเพื่อดูว่ามีบันทึกใดบ้าง

![](/tableau/next/th-th/public/desktop/th-th/Img/dontbescared_vizexample1.png)

- แหล่งข้อมูลเป็นรางวัลที่เกี่ยวข้องกับเวอร์ชันแก้ไขในรหัสหนังสือ
- แกนวันที่คือปีที่พิมพ์
- ค่าต่างๆ ได้แก่ จำนวนรางวัลและจำนวนฉบับแก้ไข

พยายามเลือกเครื่องหมายเดียวในการแสดงเป็นภาพและกำหนด สำหรับปี 2183 พบว่ามีจำนวนฉบับแก้ไขอยู่ที่ 7 และรางวัลอยู่ที่ 3 ใช้[ดูข้อมูลเบื้องหลัง](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/th-th/inspectdata_viewdata.htm)เพื่อตรวจสอบว่าบันทึกใดบ้างที่แสดงในแต่ละเครื่องหมาย

รุ่น

![](/tableau/next/th-th/public/desktop/th-th/Img/dontbescared_domaineditions.png)

รางวัล

![](/tableau/next/th-th/public/desktop/th-th/Img/dontbescared_domainawards.png)

เมื่อรวมกันแล้วสิ่งนี้สามารถแปลได้ว่า "คืนหนังสือเจ็ดเล่มที่ตีพิมพ์ในปี 2183 จากนั้นสำหรับหนังสือเหล่านั้น ให้ระบุรางวัลที่ได้รับ_โดยไม่คำนึงว่าได้รับรางวัลเมื่อใด_” TM925 ได้รับการตีพิมพ์ครั้งแรกในปี 2179 และฉบับปกแข็งได้รับรางวัลสองรางวัลในปีนั้น ในปี 2183 มีการจัดพิมพ์หนังสือเวอร์ชันอื่น บางทีอาจจะเป็นปกอ่อน มูลค่าของจำนวนรางวัลจะผูกติดอยู่กับหนังสือ ไม่ใช่ปี

ดังนั้น ภาพรวมทั้งหมดจึงสามารถแปลได้ว่า “จำนวนฉบับที่ตีพิมพ์ในแต่ละปี และจำนวนหนังสือที่ตีพิมพ์ในปีนั้นได้รับรางวัลจำนวนเท่าใด” หรือ “จำนวนฉบับที่ตีพิมพ์ในแต่ละปี และจำนวนรางวัลที่หนังสือเหล่านั้นได้รับรางวัล”

ทางออกของการออกกำลังกายแบบลงมือปฏิบัติ

ปี 2183 ซึ่งเป็นปีที่มีความหนามากขึ้น เป็นปีที่เน้นไปที่การแปล ข้อมูลเกี่ยวกับรุ่นต่างๆ จะเป็นสีม่วงและข้อมูลเกี่ยวกับรางวัลจะเป็นสีเขียว ปี 2187 มีชื่ออยู่ในคำอธิบายด้วย เพราะเป็นปีที่ไม่ได้รับรางวัลแต่หนังสือถูกตีพิมพ์ ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นภาพประกอบที่ดีของพลังของฟิลด์วันที่ที่ใช้สำหรับแกน ความแตกต่างนี้เป็นสีน้ำเงินในคำอธิบาย ความสำคัญของฟิลด์ที่ใช้ในการสร้างความสัมพันธ์จะออกมาเป็นสีชมพู

![](/tableau/next/th-th/public/desktop/th-th/Img/dontbescared_optionsmatrix.png)

ภาพนี้จัดทำขึ้นเพื่อความสะดวกของคุณ แต่ประสบการณ์ที่ดีกว่าอาจเป็น[การดาวน์โหลดเวิร์กบุ๊ก](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_award_edition.twbx)และเปิดใน Tableau Desktop 2020.2 ขึ้นไป เพื่อให้คุณสามารถใช้การโต้ตอบ เช่น คำแนะนำเครื่องมือและดูข้อมูล หากคุณต้องการดูชีตให้ละเอียดยิ่งขึ้น คุณสามารถคลิกขวาที่แท็บแดชบอร์ดใดก็ได้ที่ด้านล่างแล้วเลือกเลิกซ่อนชีตทั้งหมด การดำเนินการนี้จะทำให้การแสดงเป็นภาพแต่ละรายการพร้อมใช้งาน และจากแต่ละชีต คุณจะเห็นแผงข้อมูลและสภาพแวดล้อมการเขียน รวมถึงฟิลด์ใดที่อยู่บนแถบ โปรดทราบว่าเพื่อให้บรรลุความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันสามประการ (แถวของเมทริกซ์ด้านบน) มีแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน 3 แห่ง

## แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

รู้สึกเหมือนจมทะเลข้อมูลและต้องการถอยหลังสักก้าวใช่ไหม ลอง [อย่ากลัวความสัมพันธ์](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/th-th/datasource_dont_be_scared.htm)

พร้อมจัดการกับการคำนวณด้วยความสัมพันธ์แล้วใช่ไหม โปรดดู [อย่ากลัวการคำนวณความสัมพันธ์](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/th-th/datasource_dont_be_scared_calcs.htm)

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสนับสนุนทางเทคนิคของความสัมพันธ์จากทีมการจัดการผลิตภัณฑ์โดยตรง โปรดดู ชุดข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ในบล็อก Tableau

- [ความสัมพันธ์ ตอนที่ 1: แนะนำการสร้างแบบจำลองข้อมูลใหม่ใน Tableau](https://www.tableau.com/th-th/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model)
- [ความสัมพันธ์ ตอนที่ 2: คำแนะนำและเคล็ดลับ](https://www.tableau.com/th-th/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks)
- [ความสัมพันธ์ ตอนที่ 3: การถามคำถามในตารางที่เกี่ยวข้องหลายตาราง](https://www.tableau.com/th-th/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables)

และดูวิดีโอพอดคาสต์เกี่ยวกับความสัมพันธ์จาก[การวิเคราะห์การดำเนินการ](https://action-analytics.com/library/) เช่น [เหตุใด Tableau จึงคิดค้น "ความสัมพันธ์" ขึ้น](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) คลิก "วิดีโอพอดคาสต์" ใน[ไลบรารี](https://action-analytics.com/library/)เพื่อดูเพิ่มเติม