# data[].attributes.body
1. ชื่อ นามสกุล รหัสนักศึกษา (หัวหน้าทีม)
2. ชื่อ นามสกุล รหัสนักศึกษา
3. ชื่อ นามสกุล รหัสนักศึกษา
4. ชื่อ นามสกุล รหัสนักศึกษา
5. ชื่อ นามสกุล รหัสนักศึกษา

--- คำถามที่ต้องการหาคำตอบ ---
1. Question 1
-- ประโยชน์ที่ได้จากคำถามนี้
2. Question 2
-- ประโยชน์ที่ได้จากคำถามนี้
3. Question 3
-- ประโยชน์ที่ได้จากคำถามนี้

--- คำตอบที่ได้ ---
1. Answer 1
2. Answer 2
3. Answer 3

--- แนบรูปภาพ Tableau ทั้งหน้าจอที่สร้างขึ้น ---
ให้เพิ่ม Elements ใหม่
Chart 1
Chart 2
Chart 3

# data[].attributes.body
1. นายพัชรพล น้อยมะณี 1640900351
2. น.ส.ณัฎฐาพร อุดมศิริรัตน์ 1640900294
3. น.ส.ประวีณา โสปรินาส 1640900757
4. นายอุกฤษฏ์ แก้วมี 1640900997
5. น.ส.ปิ่นปินัทธ์ สุดสวาท 1640901078
6. น.ส.ฟ้าใส ไชยต่อเขตต์ 1640901169

--- คำถามที่ต้องการหาคำตอบ ---

1. พฤติกรรมการซื้อสินค้าแต่ละประเภทของกลุ่มผู้บริโภคแต่ละกลุ่มเป็นอย่างไร
-- ประโยชน์ที่ได้จากคำถามนี้ : เพื่อช่วยตัดสินใจในการส่ง order สินค้า Lot ต่อไป

2. ในระยะเวลา 4 ปี รัฐไหนทำยอดขายได้สูงสุดในประเทศอเมริกา
-- ประโยชน์ที่ได้จากคำถามนี้ : เพื่อที่จะได้รู้กำลังการซื้อของแต่ละรัฐในประเทศอเมริกาในระยะเวลา 4 ปี

3. สินค้าประเภทใดทำ % กำไรได้สูงสุดในระยะเวลา 4 ปี
-- ประโยชน์ที่ได้จากคำถามนี้ : รู้แหล่งที่มาของกำไรบริษัท เพื่อพิจารณาจำนวนสินค้าที่ต้องผลิตในอนาคต

--- คำตอบที่ได้ ---

1. ผู้บริโภคทั้ง 3 กลุ่ม ( consumer , corporate , home office ) ซื้อสินค้าจากมากไปน้อยตามประเภท Technology , furniture และ office supplies ตามลำดับ

2. ในระยะเวลา 4 ปี รัฐ California ทำยอดขายได้มากที่สุดในประเทศอเมริกา โดยทำยอดขายได้ 457,688$

3. สินค้าประเภท Phones ทำ % กำไรได้สูงสุดในระยะเวลา 4 ปี

--- แนบรูปภาพ Tableau ทั้งหน้าจอที่สร้างขึ้น ---

# data[].attributes.body
1. ณัฐพงศ์ พุ่มทอง 1640900070
2. ศุภวิชญ์ แหวนหลวง 1640900245
3. วิธวิศน์ ภูนวล 1640901441
4. บุลิน นิติมงคลชัย 1640903082
5. ภูมิ วิชาชัย 1640901730
6. ปฏิพัทธ์ มีศิริ 1640900740

--- คำถามที่ต้องการหาคำตอบ ---
1. ในแต่ละปีรัฐไหนทำยอดขายได้ดีที่สุด ในประเทศสหรัฐอเมริกา
-- ถ้ารัฐไหนมียอดขายมากก็จะสต๊อกสินค้าไว้เยอะ
2. ในแต่ละปี มณฑลไหนทำยอดขายได้ดีที่สุด ในประเทศจีน
-- ถ้ามณฑลไหนมียอดขายมากก็จะสต๊อกสินค้าไว้เยอะ
3. ยอดมวลรวมของ USA กับ China
-- รู้ว่าควรทำการตลาดที่ประไหนถ้านำมาเปรียบเทียบกัน

--- คำตอบที่ได้ ---
1. รัฐ California ทำยอดขายได้สุดสูงทุกปี ตั้งแต่ปี 2012 - 2015
2. รัฐ Guangdong ทำยอดขายได้สุดสูงทุกปี ตั้งแต่ปี 2012 - 2015
3. ยอดขายรวมของประเทศสหรัฐอเมริกามากกว่าของประเทศจีน ตั้งแต่ปี 2012 - 2015

--- แนบรูปภาพ Tableau ทั้งหน้าจอที่สร้างขึ้น ---
Chart 1
Chart 2
Chart 3

# data[].attributes.body
1. โตมร ศักดิ์โสภิษฐ์ 1640900955
2. คามิน เสือเมือง 1640901797
3. อนุรัตน์ เสาเกลียว 1640902902
4. ปรมี แพงมี 1640901318
5. ศุภวิชญ์ จันทร์ธรรม 1640902019

--- คำถามที่ต้องการหาคำตอบ ---
1. ในแต่ละปีประเทศไหนทำยอดขายได้ดีที่สุด ระหว่างอเมริกากับรัสเซีย
-- จะได้ทราบกำลังทรัพย์และหายอดขายในประเทศทั้งสองได้
2. ภูมิภาคไหนทำกำไรได้มากที่สุด
-- หากได้ทราบกำไรแล้วเราสามารถเห็นได้ว่า ภูมิภาคไหนไม่ควรลงทุน
3. ผลิตภัณฑ์ใดที่ได้กำไรสูงที่สุด
-- เราจะได้ทราบกำไรในแต่ละผลิตภัณฑ์เพื่อที่จะได้นำไปพิจารณาปรับปรุงสินค้า

--- คำตอบที่ได้ ---
1. อเมริกาทำยอดขายต่อปีได้สูงกว่ารัสเซีย
2. ภูมิภาคที่ทำกำไรได้มากที่สุดคือ ยุโรปตะวันตก
3. ผลิตภัณฑ์ที่ได้กำไรสูงที่สุดคือ เครื่องถ่ายเอกสาร

# data[].attributes.body
1. ตามฟ้า แสงชัยไพศาล 1640901524
2. กิตตินันท์ ทองปาน 1640900666
3. วัตรชิรวัฒน์ อริยพฤกษ์ 1640900526
4. ธนวินท์ ทรัพย์สมบูรณ์ 1640902423
5. ชนกพร นิธิจาตุรนต์ 1640902837

--- คำถามที่ต้องการหาคำตอบ ---
1. ค่าขนส่งทั้งหมดในสหรัฐอเมริกาในแต่ละปี
-- ทำให้เราสามารถนำไปคิดหาค่าใช้จ่ายและนำไปคำนวนถึงผลกำไรในการทำธุรกิจในสหรัฐอเมริกา

2. ประเทศไหนที่ทำยอดขายได้สูงที่สุด
-- ถ้าประเทศไหนทำยอดขายได้เยอะ จะทำให้เรารู้ว่าควรสต็อกสินค้าไว้ที่ประเทศไหนมากขึ้น หรือสต็อกสินค้าที่ประเทศไหนที่ควรลดลง

3. รัฐไหนในสหรัฐอเมริกาที่ทำยอดขายได้น้อยที่สุด
-- ทำให้เรารู้ว่ารัฐไหนที่มียอดขายน้อยที่สุด เกิดจากสาเหตุอะไรที่ทำให้ยอดขายในรัฐนี้มีน้อยสุด เพื่อให้เรารับรู้ถึงปัญหาและลงมือแก้ไขได้

--- คำตอบที่ได้ ---
1.ค่าขนส่งในสหรัฐอเมริกาปี 2555 เท่ากับ 49,201
ค่าขนส่งในสหรัฐอเมริกาปี 2556 เท่ากับ 51,138
ค่าขนส่งในสหรัฐอเมริกาปี 2557 เท่ากับ 61,206
ค่าขนส่งในสหรัฐอเมริกาปี 2558 เท่ากับ 77,668

2. ประเทศสหรัฐอเมริกา ทำยอดขายได้ 2,297,201 USD

3. รัฐ New Mexico มียอดขายน้อยที่สุดคือ 64

--- แนบรูปภาพ Tableau ทั้งหน้าจอที่สร้างขึ้น ---

# data[].attributes.body
1.วิกานดา รวมธรรม 1620311355
2.วิมลวรรณ หมาดเส็น 1620315794
3.ชยุดา นาคา 1640902795
4.สุวิชาดา บุญมั่น 1640903165

--- คำถามที่ต้องการหาคำตอบ ---
1. .ปี2012-2015เดือนไหนที่ทำกำไรสูงสุดในเเต่ละปี
-- ประโยชน์ที่ได้จากคำถามนี้
ทำให้เรารู้ว่ารายรับรายจ่ายเท่าไหร่ สามารถคำนวนรายรับรายจ่ายได้
2. สินค้าหมวดใดขายดีที่สุด เเละสินค้านั้นคืออะไร
-- ประโยชน์ที่ได้จากคำถามนี้
ทำให้เราสามารถทราบสินค้าที่สามารถทำรายได้ได้มากที่สุด เเละทำให้เราสามารถทราบความต้องการของลูกค้า เจาะกลุ่มTarketได้อย่างถูกต้อง
3. ประเทศไหนที่ขายดีที่สุด
-- ประโยชน์ที่ได้จากคำถามนี้
ทำให้เราสามารถทราบสินค้าที่สามารถทำรายได้มากที่สุด

--- คำตอบที่ได้ ---
1. 2012 เดือนธันวาคม
2013 เดือนธันวาคม
2014 เดือนธันวาคม
2015 เดือนพฤศจิกายน
2. สินค้าหมวด เทคโนโลยี สินค้าที่ขายดีคือโทรศัพท์
3. ประเทศสหรัฐอเมริกา

--- แนบรูปภาพ Tableau ทั้งหน้าจอที่สร้างขึ้น ---
ให้เพิ่ม Elements ใหม่
Chart 1
Chart 2
Chart 3

# data[].attributes.body
1.ณัฐพล ตัชชนานุสรณ์ 1640900419
2.กุลฑิรา ตนุเลิศ 1640902258
3.นภดล นาถาบำรุง 1640900492
4.กฤษณพงศ์ แก้วปวงคำ 1640901052
5.สุชญา เมืองเยาว์ 1640900625
6.รัชโยธิน วงค์ทิพย์ 1640902449
--- คำถามที่ต้องการหาคำตอบ ---
1.สินค้าใดในประเทศอังกฤษในช่วงของปี2012-2015 ที่ขายได้มากที่สุด
--ประโยชน์จะได้จัดการสินค้าได้ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากที่สุด
2.เราได้รู้เเล้วว่าสินค้าที่ขายได้มากที่สุดของประเทศอังกฤษในช่วงปี2012-2015 คือภาพวาด  ซึ่งในปี 2015 มีจำนวนยอดขายภาพวาดที่มากที่สุดภายใน 4 ปี เเละเราอยากรู้อีกว่าเมืองไหนในปี2015ที่ทำยอดขายของภาพวาดได้มากที่สุด
--ประโยชน์จะได้จัดการสินค้าได้ตรงกับเมืองที่มีความต้องการซื้อสินค้าชนิดนี้มากที่สุด
3.ประเทศใดในโลกที่ขายภาพวาดได้มากที่สุด
--ประโยชน์สามารถเลือกจัดสถานที่ขายภาพวาดได้อย่างเหมาะสม
--- คำตอบที่ได้ ---
1.สินค้าที่ขายได้มากที่สุดในช่วง2012-2015คือArt หรือภาพวาด
2.เมืองที่มียอดขายภาพวาดมากที่สุดในประเทศอังกฤษคือ London
3.ประเทศที่มียอดขายภาพวาดมากที่สุดในโลกคือ Iสหรัฐอเมริกา
--- แนบรูปภาพ Tableau ทั้งหน้าจอที่สร้างขึ้น ---
Chart 1
Chart 2
Chart 3

# data[].attributes.body
งานเดี่ยว
แชร์เทคนิคการใช้งานโปรแกรม Tableau คนละ 2 เทคนิค
คะแนนพิจารณาตามความน่าสนใจของเทคนิค
ส่ง 2 ช่องทาง
1. เขียนใส่ใน Padlet นี้ เพื่อเป็น Gallery ให้ทุกคนได้แชร์เทคนิค โดยการใส่ Link Google Drive ที่มีไฟล์ .PDF
ภายในไฟล์ .PDF ประกอบด้วย
1) ชื่อ นามสกุล รหัสนักศึกษา
2) ชื่อหัวข้อเทคนิค
3) เขียนลำดับวิธีการทำเทคนิคเป็นข้อ ๆ พร้อมแสดงรูปที่ทำด้วยตนเอง
4) Link download Dataset ที่ใช้สร้าง

2. ส่งในรูปแบบไฟล์ .PDF ใน Assignment ของ Microsoft Teams
แหล่งค้นหาเทคนิค
https://www.facebook.com/groups/TableauUserGroupThailand/
https://www.google.com/
หรือ แหล่งค้นหาอื่น ๆ

# data[].attributes.headline
เลขที่ ชื่อ นามสกุล รหัสนักศึกษา

# data[].attributes.subject
เลขที่ ชื่อ นามสกุล รหัสนักศึกษา

# data[].attributes.body
ชื่อหัวข้อเทคนิคที่ 1
URL แหล่งที่มาของเทคนิคที่ 1
ชื่อหัวข้อเทคนิคที่ 2
URL แหล่งที่มาของเทคนิคที่ 2
--- ใส่ Link Google Drive ปรับแชร์ Anyone with the link ---
เขียนเป็นไฟล์ .PDF ใส่ใน Google Drive แล้วแนบ Link ส่ง

# data[].attributes.body
งานกลุ่ม หาหัวข้อ Project
--- ชื่อหัวข้อ Project ---
ชื่อหัวข้อ Project
--- Link Dataset ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหา Data Insight ---
Link ที่มาของ Dataset

แหล่งค้นหา Datasets
https://www.kaggle.com/datasets
https://data.go.th/dataset
https://github.com/
หรือ แหล่งข้อมูลอื่น ๆ

# data[].attributes.attachment_link.title
Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle

# data[].attributes.attachment_link.description
Download Open Datasets on 1000s of Projects + Share Projects on One Platform. Explore Popular Topics Like Government, Sports, Medicine, Fintech, Food, More. Flexible Data Ingestion.

# data[].attributes.body
1. การเพิ่มตัวแปรของ Chart
https://www.youtube.com/watch?v=vdWQm8lpLkU
2. การ Merge Chart
https://www.youtube.com/watch?v=vdWQm8lpLkU
--- ใส่ Link Google Drive ปรับแชร์ Anyone with the link ---
https://drive.google.com/drive/folders/1xpLrWBL0A4l9V1Kf7Yl7mG9mTp7oOHoY?usp=sharing

# data[].attributes.headline
18 ฟ้าใส  ไชยต่อเขตต์

# data[].attributes.subject
18 ฟ้าใส  ไชยต่อเขตต์

# data[].attributes.body
1. Radial Bar Chart

https://www.youtube.com/watch?v=JO4Wm2SLpKE&list=WL&index=3&t=174s
2. WAFFLE CHART
https://www.youtube.com/watch?v=kR9f691FczI&list=WL&index=1

# data[].attributes.body
1. Coxcomb Charts

https://www.youtube.com/watch?v=Ubhb0CIdcSM
2. Pop Up Box
https://www.youtube.com/watch?v=xj-88MA8yQg
--- ใส่ Link Google Drive ปรับแชร์ Anyone with the link ---
เขียนเป็นไฟล์ .PDF ใส่ใน Google Drive แล้วแนบ Link ส่ง
https://drive.google.com/drive/folders/1tjk9qKaGYmlnDSWImSN1XD_4CoGn-YYm?usp=sharing

# data[].attributes.headline
21 นายตามฟ้า แสงชัยไพศาล

# data[].attributes.subject
21 นายตามฟ้า แสงชัยไพศาล

# data[].attributes.body
เทคนิคการทำ Data Visualization
https://youtu.be/wAT9kXxLTTo
เทคนิคการทำนายยอดขายในอนาคต
https://youtu.be/-nP5OsLI3t4
https://drive.google.com/drive/folders/14sZA6KJ1TKjMgCnljBk9zNypP4u3B5Ea

# data[].attributes.body
เทคนิคการแสดงข้อมูลแบบ Grand Total
https://youtu.be/x8hC5Cgnaiw

การสร้าง Tree Map
https://youtu.be/UkVyY0D1AN8

--- ใส่ Link Google Drive ปรับแชร์ Anyone with the link ---
https://drive.google.com/drive/folders/16iV8Xt038NNTdmbLyenU5O75JiRXY4YE?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.title
EP6: เทคนิคการแสดงข้อมูลแบบ Grand Total | Tableau Trick by CandUnderstandData

# data[].attributes.body
ชื่อหัวข้อเทคนิคที่ 1
URL แหล่งที่มาของเทคนิคที่ 1 https://youtu.be/BRjm_6KP_ek
ชื่อหัวข้อเทคนิคที่ 2
URL แหล่งที่มาของเทคนิคที่ 2 https://youtu.be/rWk6J_hkk1A
--- ใส่ Link Google Drive ปรับแชร์ Anyone with the link ---
เขียนเป็นไฟล์ .PDF ใส่ใน Google Drive แล้วแนบ Link ส่ง
https://drive.google.com/drive/folders/17-bLxsL03YnPJ1eLscG2V3YtDWfaPjKS?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.title
EP4: การหา insight จากข้อมูล รวดเร็ว ทันใจ...หัวหน้า | Tableau Intro by CandUnderstandData

# data[].attributes.body
1. Race Bar Chart
https://www.youtube.com/watch?v=bD3clS575wg

2.Create A Map with Multiple Layers
https://www.youtube.com/watch?v=bwUj2NZHTC4

Link Google Drive
https://drive.google.com/drive/folders/1_x4mB-0FseauINuLNqTRzW0-SKWZw2To?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.title
How To Build A Bar Chart Race In Two Minutes In Tableau.

# data[].attributes.body
1. 5 Hacky Data Visualization Techniques with Tableau
(Map layer)

https://towardsdatascience.com/5-hacky-tableau-techniques-cf3b039345ea

2.Tableau Tutorial - Top N & Bottom N

https://youtu.be/C72JHMjf-h0

ลิ้งไดรฟ์
https://drive.google.com/drive/folders/1VMIZKmDSwkxH7aL4m-bwDcnfupJMmSkw?usp=sharing

# data[].attributes.body
5 Hacky Data Visualization Techniques with Tableau
( 6. Auto generated Captions )

https://towardsdatascience.com/5-hacky-tableau-techniques-cf3b039345ea

Tip 3 How to move the field headers at the top of a vertical axis chart

https://www.youtube.com/watch?v=T8gVs-rak9U

ลิ้ง Google Drive
https://drive.google.com/drive/folders/1yfnAUrgCb1XiOFAF_PbRUPWyQwi07DY-?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.title
5 Hacky Data Visualization Techniques with Tableau

# data[].attributes.attachment_link.description
Tackle Tableau limitations in simple hacky ways

# data[].attributes.body
1.เทคนิคการทำDonut Chart
https://btprovider.com/how-to-create-a-donut-chart-in-tableau-software-video-friday-skill-pill/
2.เทคนิคการทำButterfly Chart
https://insights-on.com/how-to-create-a-butterfly-chart-in-tableau/
Link Google Drive
https://drive.google.com/drive/folders/110gyv23v238mftOUAFML9XlW3Gy0akfI?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A donnut chart is a varient of the pie chart, that adds a hole in the middle of the pie giving its donnut shape. The added space is used to represent the whole measure, while the slices are used to represent the percents of total. It gives the user the reference used in the slicing.

Step 1: Create a pie chart

1. In Tableau Desktop, connect to Global Superstore sample data provided by Tableau.

2. Select Category from Dimensions and Profit from Measure at the same time and from "Show Me" select Pie Chart

3. Click Label, and then select Show mark labels.

4. Resize the pie chart as desired.

Step 2: Switch to the dual-axis chart

1. Drag Number of Records to Rows.

2. Drag Number of Records to Rows again.

3. On Rows, right-click both instances of Number of Records, and then select Measure(Sum) > Minimum.

4. On Rows, right-click the second instance of Number of Records, and then select Dual Axis.

Step 3: Change the second pie chart to a circle

1. At the bottom of the Marks card, click MIN(Number of Records) (2).

2. Remove Category from Color.

3. Remove Profit from Size.

4. Click Color,and then choose the same color as the background. In this example, click white.

5. Click Size, and then drag the slider to the left to make the circle smaller.

6. Drag Profit to Label.

7. Right-click on each of the axes and uncheck Show Header.

Step 4: Filter the donut chart

1. Select Category and bring it to Filters.

2. Right click and check Show Filter.

3. Select only two categories to change the view and compare between only two of three if necessary, otherwise let checked all of them.

by Ciprian Nastasiu

Download Tableau Software

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Accept Read More

[contact-form-7 404 "Not Found"]

×

# data[].attributes.attachment_link.title
How to create a donut chart in Tableau Software (VIDEO) - Friday Skill Pill - btProvider

# data[].attributes.attachment_link.description
Learn how to create a donut chart in Tableau Software. Step 1: Create a pie chart In Tableau Desktop, connect to Global Superstore sample data provided by Tableau. Select Category from Dimensions and Profit from Measure at the same time and from "Show Me" select Pie Chart. Watch the video.

# data[].attributes.headline
21 นายตามฟ้า แสงชัยไพศาล 

# data[].attributes.subject
21 นายตามฟ้า แสงชัยไพศาล 

# data[].attributes.body
1.เทคนิคการทำนายยอดขายอนาคต
https://youtu.be/-nP5OsLI3t4
2.เทคนิคการสร้างกราฟTableau
https://youtu.be/wAT9kXxLTTo

Drive

https://drive.google.com/drive/folders/14sZA6KJ1TKjMgCnljBk9zNypP4u3B5Ea

# data[].attributes.headline
18 ฟ้าใส ไชยต่อเขตต์

# data[].attributes.subject
18 ฟ้าใส ไชยต่อเขตต์

# data[].attributes.body
1. Radial Bar Chart

https://www.youtube.com/watch?v=w6qEG7AyDYo&list=WL&index=3
2. WAFFLE CHART
https://www.youtube.com/watch?v=kR9f691FczI&list=WL&index=16
3.Googledrive
https://drive.google.com/drive/folders/1zyOoavvIT2Lk9bOwFI5AI74cH3BuKKuZ?usp=sharing

# data[].attributes.body
Scores Netflix on The Official Website

Link Dataset
https://www.kaggle.com/ashishgup/netflix-rotten-tomatoes-metacritic-imdb

# data[].attributes.attachment_link.title
Netflix subscription fee in different countries

# data[].attributes.attachment_link.description
Which countries pay the most and least for Netflix in 2021?

# data[].attributes.body
1.เทคนิคYear-on-Year Analysisหรือการเทียบยอดขาย2ปีเทียบกัน

https://www.youtube.com/watch?v=cNWPOPFBiBI
2.เทคนิคLine with Cumulative หรือ ยอดขายตั้งแต่ต้นปีจนถึงปลายปีเราขายได้เท่าไหร่ https://www.youtube.com/watch?v=8ggPovHcVkg                                                  Drive

https://drive.google.com/drive/folders/1z0eB9EGOWre46WekQxjhAY_NjYXgj4C9?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.title
กิตตินันท์ ทองปาน 1640900666 รูปเทคนิคสองTableau.pdf

# data[].attributes.body
1. ทำ Visualization ด้วย Tableau ฉบับ Beginner

https://medium.com/@wongpipat05/%E0%B8%A1%E0%B8%B2%E0%B8%AB%E0%B8%B1%E0%B8%94%E0%B8%97%E0%B8%B3-visualization-%E0%B8%94%E0%B9%89%E0%B8%A7%E0%B8%A2-tableau-%E0%B8%89%E0%B8%9A%E0%B8%B1%E0%B8%9A-beginner-%E0%B8%81%E0%B8%B1%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%96%E0%B8%AD%E0%B8%B0-d69828b8f305

2.ทำโพเดี้ยมสวยๆ บน Tableau

https://medium.com/@earthxd/%E0%B8%A1%E0%B8%B2%E0%B8%97%E0%B8%B3%E0%B9%82%E0%B8%9E%E0%B9%80%E0%B8%94%E0%B8%B5%E0%B9%89%E0%B8%A2%E0%B8%A1%E0%B8%AA%E0%B8%A7%E0%B8%A2%E0%B9%86-%E0%B8%9A%E0%B8%99-tableau-%E0%B8%81%E0%B8%B1%E0%B8%99-726131534c40

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ในยุคนี้เป็นยุคที่ข้อมูลมีอยู่มากมายรอบตัวเต็มไปหมด การนำข้อมูลเข้ามูลเหล่านั้นมาใช้ประโยชน์ ก็เป็นสิ่งที่ทำได้ไม่ยาก หนึ่งในวิธีการนั้นคือ การทำ Visualization ซึ่ง Tableau ก็เป็นโปรแกรมที่สามารถทำได้ดีโปรแกรมหนึ่ง วันนี้ผมจึงจะมาสอนการทำ Visualization ด้วย tableau ตั้งแต่เริ่มเลย

โดยผมจะใช้ข้อมูลการแข่งโอลิมปิกจาก Kaggle โดยสามารถโหลดได้จากลิ้งค์นี้

https://www.kaggle.com/heesoo37/120-years-of-olympic-history-athletes-and-results

อันดับแรกตรวจไฟล์ดูก่อน

โดยไฟล์แรกจะเป็นข้อมูล

ส่วนไฟล์ที่สองเป็นข้อมูลประเทศ

Import เข้า Tableau ใช้ Left Join เพื่อใช้ข้อมูลรายชื่อประเทศจากไฟล์ที่สอง โดยให้ข้อมูลแรกเป็นข้อมูลหลัก

ตรวจประเภทข้อมูลดูก่อนว่าตรงตามที่เราต้องการไหม เช่น แก้ Age Height เป็น Number แก้ Region ที่ Join ไป ให้เป็น Country/Region

เริ่มจากการทำ Bar Chart

คลิกลาก Medal ลงมาที่ Measure เพราะเราจะใช้จำนวนของ Medal แล้วลากใส่ Columns จากนั้นคลิกขวาที่ CNTD (Medal) เลือก Measure ปรับเป็น Count เพราะเราจะนับจำนวนเหรียญ

คลิกลาก Region ที่เรา Join ไว้จากไฟล์อื่น ใส่ใน Row

คลิกลาก Medal ไปที่ Filter เลือกแค่ Gold

คลิก Sorted Descending เพื่อเรียงมากไปน้อย
เรียบร้อย ที่เหลือจะเป็นการตกแต่ง

ลากคลุม Top 20 คลิกขวาเลือก Keep Only เป็นการ Filter เลือกแค่ Top 20

คลิกขวาที่ region ใน Bar Chart เลือก Hide Field Labels for Rows

คล ิกที่ Standard เป็น Entire View

คลิกขวาที่แกน Count of Medal เลือก edit axis เปลี่ยนเป็น Gold Medal

สามารถปรับสีและขนาดได้จาก Color และ Size

เสร็จแล้ว
โดยจากกราฟจะเห็นได้ว่าใน 120 ปีนี้ อเมริกาคว้าเหรียญทองรวมได้มากที่สุด ตามมาด้วย รัสเซีย และเยอรมัน

ทั้งนี้เราสามารถลาก Year มาใส่ใน Pages เพื่อดูในแต่ละปีได้อีกด้วย
โดยหากเทียบกับตำแหน่งเดิม จะเห็นว่าจีนขึ้นมาเป็นอันดับ 5 จากอันดับเดิมที่อันดับ 12 ซึ่งก็อาจหมายถึง Performance ที่ดีขึ้นในช่วงหลัง ๆ

นอกจากนี้ เรายังสามารถเปลี่ยนไปเป็น Symbol Maps ได้ เพราะมีข้อมูล Region โดยกดตรง Show Me เลือก symbol maps

สามารถปรับลักษณะแผนที่ ได้ที่ Map แล้ว Background Maps

ทำแบบเดิมโดย

ลาก Sex กับ Medal ใส่ใน Rows อย่าลืมปรับ Count นะ

ลาก Age ใส่ใน Measure เพราะเราจะใช้อายุที่เป็นตัวเลข จากนั้นลากใส่ใน Columns คลิกขวา ปรับเป็น Dimension

ลาก Sex ใส่ใน Color เพื่อปรับสี

จากนั้น Add Reference Line โดยการคลิกขวาที่คำว่า Age ในกราฟ

เลือก per pane

เลือก Value เป็น Age และ Average เลือก Label เป็น Value

คลิก Nulls ที่ขึ้นมาแล้ว Filter data

ลาก Medal ใส่ใน Filter เลือกแค่ Gold เหมือนเดิม

เราก็จะได้เส้นค่าเฉลี่ยของ Distribution มาแล้ว

ที่เหลือก็ตกแต่ง

จะเห็นว่า Distribution หน้าตาแปลก ๆ ซึ่งเราก็สามารถลาก Sport มาใส่ Color เพื่อดู Distribution ในกีฬาแต่ละแบบได้ หรือจะดูผ่าน Pages ก็ได้

จะเห็นได้ว่า Distrubution ของกีฬาในแต่ละแบบใกล้เคียง Normal แต่ก็มีบางกีฬาที่ Observation ไม่มากพอ เลยอาจทำให้ไม่สะท้อน Distribution ที่แท้จริงออกมา ทำให้ไม่เป็น Normal ผลคือ Distribution ของผลรวมของทุกกีฬา ไม่เป็น Normal Distribution

แยกด้วย Sport

ซึ่งเราสามารถแยกด้วยประเทศได้ด้วยเช่นกัน โดยการลาก region ใส่ color

แยกด้วย Region

# data[].attributes.attachment_link.title
มาหัดทำ Visualization ด้วย Tableau ฉบับ Beginner กันเถอะ

# data[].attributes.attachment_link.description
ในยุคนี้เป็นยุคที่ข้อมูลมีอยู่มากมายรอบตัวเต็มไปหมด การนำข้อมูลเข้ามูลเหล่านั้นมาใช้ประโยชน์ ก็เป็นสิ่งที่ทำได้ไม่ยาก หนึ่งในวิธีการนั้นคือ การทำ Visualization ซึ่ง Tableau ก็เป็นโปรแกรมที่สามารถทำได้ดีโปรแกรมหนึ่ง วันนี้ผมจึงจะมาสอนการทำ Visualization ด้วย tableau ตั้งแต่เริ่มเลย โดยผมจะใช้ข้อมูลการแข่งโอลิมปิกจาก Kaggle โดยสามารถโหลดได้จากลิ้งค์นี้ https://www.kaggle.com/heesoo37/120-years-of-olympic-history-athletes-and-results อันดับแรกตรวจไฟล์ดูก่อน โดยไฟล์แรกจะเป็นข้อมูล ส่วนไฟล์ที่สองเป็นข้อมูลประเทศ Import เข้า Tableau ใช้ Left Join เพื่อใช้ข้อมูลรายชื่อประเทศจากไฟล์ที่สอง โดยให้ข้อมูลแรกเป็นข้อมูลหลัก ตรวจประเภทข้อมูลดูก่อนว่าตรงตามที่เราต้องการไหม เช่น แก้ Age Height เป็น Number แก้ Region ที่ Join ไป ให้เป็น Country/Region เริ่มจากการทำ Bar Chart คลิกลาก Medal ลงมาที่ Measure

# data[].attributes.body
1.area Chart

https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/qs_area_charts.htm#:~:text=Applies%20to%3A%20Tableau%20Desktop,way%20to%20display%20stacked%20lines.

2.Packed Bubble Chart

https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/buildexamples_bubbles.htm

# data[].attributes.body
1.How to create Stacked Bar Chart in Tableau
https://drive.google.com/file/d/18p5X8cwErdTAaGfmIHJYWext7xXbBU-k/view?usp=sharing
2.How to create Stacked Bar Chart in Tableau
https://drive.google.com/file/d/1wyt9MP9tzocAlqPrbDP6AH3Xwt46__8O/view?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.title
How to create Stacked Bar Chart in Tableau.pdf

# data[].attributes.body
แหล่งผลิตพลังงานต่างๆทั่วโลก

https://www.kaggle.com/eshaan90/global-power-plant-database?select=global_power_plant_database.csv

# data[].attributes.attachment_link.description
Database of power plants around the world.

# data[].attributes.body
1.scatter plot chart
https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/buildexamples_scatter.htm
2.box-and-whisker plot
https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/buildexamples_boxplot.htm
3. ink google drive
https://drive.google.com/drive/folders/1QOraekkzp3TgrcB6WoszQXFUwAKbc6to?usp=sharing

# data[].attributes.headline
8.ณัฐพล ตัชชนานุสรณ์

# data[].attributes.subject
8.ณัฐพล ตัชชนานุสรณ์

# data[].attributes.body
1.Graph Animation
PDF
https://drive.google.com/file/d/1K_6bLQP_Z0wwnpni0heyEApsGp3l1ACc/view?usp=sharing
อ้างอิง
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/06/animated-data-visualization-tableau-5-minutes/
อันนี้เป็นลิงค์วิธีการทำใน Youtube ของผมนะครับทำเป็นคริปเพราะว่าเพื่อนๆจะได้เห็น Animation ของ Graph ได้ ดูได้ที่ลิงค์นี้ครับ  https://www.youtube.com/watch?v=z_SFWQ7Ywmc
2.Map Animation
PDF
https://drive.google.com/file/d/1YWj-Lltc5-_hS8cBCEGdQle-zsx3-Ev8/view?usp=sharing
อ้างอิง
https://guides.library.duke.edu/tableau/tableau_animated_map
ลิงค์วิธีการทำครับ https://youtu.be/PLZeUO7XIp8

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Overview

Animated visualizations are a work of art and are really easy to create in Tableau

We'll work with open-source datasets here and create our own animated visualization in Tableau

Introduction

I'm a huge fan of animated visualizations. I love the way the data points dance across my screen, weaving and cutting across lines to tell their own stories. Designing an animated visualization is a work of art.

I often use animated visualizations to showcase the progress of a cricket match, or the number of points in basketball, or the evolution of the passing game in football (yes I'm a sports-crazy person). There is a beauty in watching the points talking to each other while making progress across my Tableau worksheet.

Trust me, once you start building these animated visualizations in Tableau, there's no going back. You'll be hooked like I am, trying to find any excuse to convert the visualization into its animated form.

I have received numerous requests from our community members and the students in my Tableau course on how to making animated visualizations. So I decided to write this article for all of you. It's a simple premise - we will use open-source data and try to create Hans Rosling's iconic visualization.

Here's a taste of the animated visualization we'll be building in Tableau:

Are you new to Tableau? I highly recommend these resources to get started:

Table of Contents

Why Should you use Animated Visualizations?

Understanding the Problem Statement

Setting up the Data for Animated Visualizations in Tableau

Creating our Own Animated Visualization in Tableau

How can we Improve this Animated Visualization?

Why Should you use Animated Visualizations?

This is a key question - when we have a plethora of options at our fingertips for creating visualizations, why should we go for animated ones? And are these useful in the industry?

Animated charts are a hit in the data visualization community because of their aesthetically pleasing nature. Who doesn't love looking at a motion chart depicting how trends have changed over time?
Source: Tableau
But apart from their obvious eye-pleasing nature, animated visualization can be really effective in the industry, whether that's finance or marketing or sports. I love Tableau's explanation for creating animated charts:

"Without animation, changing something like a date filter causes scatterplot marks to suddenly jump to new locations. It's hard to pinpoint what changed or why, but a smooth animation connects the dots. It's easier to spot and understand changes, like when a specific mark becomes an outlier, when there's a sudden value spike or dip, or when data clusters appear. You can sense how bars grow, shrink, or re-sort relative to each other, or track an individual mark's path.

Animations clarify analysis by calling attention to what matters and directing your audience's focus to where it counts. They help you and others understand the how and why behind evolving data."

In short, thoughtfully designed animated visualizations can enhance our understanding of the data.

Understanding the Problem Statement

We are going to use open-source datasets for building our animated visualizations in Tableau. That's the best way for a broader audience to learn. You can pick up the datasets (link below) and start working on them straight away. Or you can follow along with me as we go through this tutorial.

Here, we will aim to create an animated visualization that shows the relationship between life expectancy and income per capita of countries over time. This is quite an intriguing project and close to my heart. The idea is to analyze if these two features are related and how different countries compare against each other in terms of life expectancy and income per capita.

As I said, this is inspired by Hans Rosling's magnificent visualization and we will be using the same data that his organization, Gapminder, has open-sourced for the community.

We'll be working with four datasets primarily:

life_expectancy_years: This contains data about the life expectancy per country

income_per_person_gdppercapita_ppp_inflation_adjusted: Gross domestic product per person (adjusted for differences in purchasing power)

population_total: Total population per country

countries_total: Contains country names, region names (continents), country codes, and other information

All the datasets contain yearly information from 1800 to date. You might see a few null values. Can you guess why that's the case? That's because a few countries were created sometime after 1800. Hence, there'll be blank values in certain columns for them.

You can download all the datasets from Gapminder's excellent site here. Edit: Noticed a few people aren't able to find the countries dataset. You can download it here - countries_total.

Setting up the Data for Animated Visualizations in Tableau

Alright, time to fire up Tableau! Here, we'll import all our datasets into Tableau and perform a few preprocessing steps before we start building our animated visualization.

Let's start with the Life Expectancy dataset (the importing steps will be similar, if not the same, for the other datasets).

First, import this Excel file into Tableau using the 'Connect' option on the Tableau home page. You should see this screen come up:

That's a lot of values! And our header is showing in the first row. Let's fix that by right-clicking on the life_expectancy_years button and selecting 'Field names are in first row':

Excellent - that fixed it. Next, I want to roll up the values into a single column so it's easier for me to analyze the data and create my animated visualization. We'll use the help of Tableau's 'pivot' option for this. Just select all the columns (except the first one), right-click on the column header, and select 'Pivot':
Note: The 'Pivot' option will only show up if you're importing Excel (.xlsx) files. You won't get this option for any other file format. You'll need to use Tableau Prep to first convert this into Pivot and then import it into your Tableau Desktop or Public version.
Next, let's change the column names to reflect what they're representing. Simply right-click on the column header and select 'Rename':

You can follow the same steps for the other three datasets. Don't forget to rename the columns because we will use one of them as the primary key to connect all the four datasets (or as Tableau puts it, blend the data). This is what the other datasets should look like after you've performed the above steps:

income_per_person_gdppercapita_ppp_inflation_adjusted:

population_total:

Let the 'countries_total' dataset remain as it is. You'll notice that the headers are already correct and we don't need to pivot anything here. This is what the dataset will look like when we import it in Tableau:

Our data is now ready and primed for creating visualizations.

Creating our own Animated Visualization in Tableau

Head over to 'Sheet 1' now and rename it to "Life Expectancy vs. GDP per Capita". It's very important to name your sheets according to your work. When we're working with multiple sheets (and that happens quite often in the industry), it's important that the names are well defined so we can easily find the visualization we're looking for.

We can see the four datasets we've imported on the top-left of our Tableau worksheet. Before we start using any variables, we need to establish the relationship between the four datasets so Tableau knows that these are inter-linked.

To do this, click on the 'Data' button at the top of your Tableau window and select 'Edit Blend Relationships':

Next, drag and drop the 'Life Expectancy (Years)' feature into your rows shelf and the 'GDP per Capita' into your columns:

Next, we need to do three quick drag and drop actions. Take the 'Population' dimension and drop it into your 'Size' button under the 'Marks' section. Take the 'region' and drop that into the 'Color' cart and drop 'Country' into the 'Details' cart. This is what your visualization should look like:

Our visualization is starting to take shape! But we have a problem here - the axis values are all over the place. They're absurdly high for both the X and the Y-axis. Let's fix that before we do anything else.

I'm going to fix Life Expectancy between 20 and 90. Right-click on the Y-axis and select 'Edit Axis'. Click on the 'Fixed' option and input the values:

Do the same thing for GDP per Capita which we will fix between $200 and $60,000 (and choose the logarithmic option). We will get a blank worksheet now. Where in the world did our data points disappear?

Don't worry - we'll get them back soon!

Unleash the Animations in Tableau!

It's time to see the magic unfold. We will be using the 'Pages' shelf to animate our visualization in Tableau. This Pages shelf helps us break down our visualization into a series of pages - hence creating the animation. Each page is a unique view and is based on a member of the field that we place on the Pages shelf.

Pages are especially popular when we want to showcase the movement of points with time. And that's exactly what we intend to do here. We want the life expectancy and GDP per capita to move as the years progress.

So drag and drop your 'Years' feature into the Pages shelf and select 'Add all members':

And we have our data points back! You'll also notice a slider has popped up on the right-hand side - that's your Pages shelf working its magic. Next, drag the Pages menu from the right-hand side and drop it under the Pages shelf on the left:

The size of these bubbles is far too small right now. We can increase this easily by clicking on the 'Size' button under the 'Marks' section and increasing the size. Also, change the visualization to 'Circle' in case you had 'Shape' selected:

Nice! Let's get the country names into the visualization as well. Drag and drop the 'Country' measure into your 'Labels' cart:

Looking good. All that's left for us to do is to see the animation in action. Very straightforward - just press the 'Play' button on your Pages section and watch the magic unfold:

And there's your own animated visualization in Tableau!

How Can We Improve this Animated Visualization?

There's a lot we can do to enhance this visualization. For starters, we can do a more granular analysis. We can take a few countries, like India, China, UK, USA, Brazil, etc. and see how life expectancy vs. GDP per Capita has progressed over the years.

Or we can go region by region - analyze how each continent has done in its own right. There are so many details we can extract from this animated visualization!

Outside this dataset, I encourage you to play around with different options in Tableau:

Try different charts - see how a line chart changes in Tableau when we make it animated

A really cool visualization would be using animations to see how a map viz. changes over time (you can use Tableau's Superstore dataset for this)

Pick up any previous project you've done and improve that using what you've learned here

Try this out in dashboards. Imagine the power of an animated dashboard when you're presenting to an audience!

Honestly, the sky is the limit as far as customizing and playing around with animations is concerned. Go ahead and experiment all you want.

End Notes

I had a lot of fun putting this together for our community. Animated visualizations can be such a powerful tool if used in the right manner and for the right audience. We have the power to sway our audience if we carefully craft and design our charts in Tableau.

Did you find this article useful? I would love to hear your thoughts, feedback, and experience using this tutorial.

# data[].attributes.attachment_link.title
Create Animated Data Visualizations in Tableau in Just 5 Minutes

# data[].attributes.attachment_link.description
Animated visualizations are a work of art and are really easy to create in Tableau We'll work with open-source datasets here and create our own animated visualization in Tableau I'm a huge fan of animated visualizations. I love the way the data points dance across my screen, weaving and cutting across lines to tell their own stories.

# data[].attributes.body
1. Correct Percent of Total with Filters
https://www.youtube.com/watch?v=g2bQlzCJD0g
2. Circle views

https://www.geeksforgeeks.org/circle-views-in-tableau/#:~:text=Click%20on%20sheet1%20to%20open%20the%20tableau%20worksheet.,then%20select%20the%20chart%20option%20as%20circle%20views.

Link Google Drive
https://drive.google.com/drive/folders/1ipsjkFkDa-4zLihs97hgNDkv9kBAh0q9?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.title
Tableau Tutorial - Correct Percent of Total with Filters

# data[].attributes.body
1. Computing cross purchase
https://www.rigordatasolutions.com/post/2019/03/16/tableau-tips-computing-cross-purchase
2. Dual Chart - Multiple Metric Comparison
https://www.rigordatasolutions.com/post/2019/02/01/dual-chart-multiple-metric-comparison
Drive
https://drive.google.com/drive/folders/1R-_h4StF1zgq06NNRYJBuYPe21LfrGl6?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.description
This article is all about the small hacks which can really be helpful in solving the common data challenges faced in most of data analytics projects. In most cases, data analytics projects tend to address only objectives gathered at the project inception, leaving a lot of unexplored questions due to time and limited scope.

# data[].attributes.headline
วิกานดา รวมธรรม 

# data[].attributes.body
วิกานดา รวมธรรม

# data[].attributes.attachment_link.title
วิกานดา รวมธรรม

# data[].attributes.body
1. Donut Chart
Donut Chart in Tableau - YouTube
2.Water Fall Chart
Waterfall Chart in Tableau | Analytics Planets - YouTube
Google Drive
https://drive.google.com/drive/folders/1AohBQA5tEsjQsml9cuuUEYAuKhKq2aft?usp=sharing

# data[].attributes.body
1. Add Trend Lines to a Visualization

https://tabsoft.co/3goK3kx
2. Animated Time Series Visualization

https://bit.ly/3J7o2D1
--- ใส่ Link Google Drive ปรับแชร์ Anyone with the link ---
https://drive.google.com/drive/folders/1Rf5x_iZezdDjCuuP40iGofrd0OkOhmhi?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
To add a trend line to a visualization:

1. Select the Analytics pane.

2. From the Analytics pane, drag Trend Line into the view, and then drop it on the Linear, Logarithmic, Exponential, Polynomial, or Power model types.

Once you add a trend line to the visualization, you can edit it to fit your analysis.

To edit a trend line:

In Tableau Desktop: Right-click a trend line in the visualization, and select Edit Trend Lines.

In web editing mode:

1. In the visualization, click the trend line, and then hover your cursor over it.

2. In the tooltip that appears, select Edit to open the Trend Line Options dialog box.

Note: To edit a trend line in Tableau Online or Tableau Server, you must have web editing permissions.

You can configure the following options in the Trend Line Options dialog box:

Select a model type. For more information, see Trend Line Model Types .

Select which fields to use a factors in the trend line model. For more information, see Choose which fields to use as factors in the trend line model.

Decide whether to exclude color, using the Allow a trend line per color option. When you have color encodings in your view, you can use this option to add a single trend line that models all of the data, ignoring the color encoding.

Decide whether to Show Confidence Bands. Tableau confidence bands show upper and lower 95% confidence lines by default when you add trend lines. Confidence lines are not supported for Exponential models.

Select whether to Force the y-intercept to zero. This option is useful when you know that you want your trend line to begin at zero. This option is available only when both the Rows shelf and the Columns shelf contain a continuous field, as with a scatterplot.

Decide whether to show recalculated lines when you select or highlight data in the visualization.

For trend models that are considering multiple fields, you can eliminate specific fields as factors in the trend line model.

Often you will want to remove factors because you want the trend line model to be based on the entire row in the table rather than broken up by the members or values of a field. Consider the following example. The view below shows the monthly sales for various products categories, broken out by region.

You can see that a separate model is created for each region.

Now remove Region as a factor in the model by deselecting it in the Trend Lines Options dialog box.

You can see that the trend line model within a category is now the same across all regions. This allows you to compare actual sales against a trend line that is the same for all regions.

To remove a trend line from a visualization, drag it off of the visualization area. You can also click a trend line and select Remove.

To remove all trend lines from the view, select Analysis > Trend Lines > Show Trend Lines.

Note: In Tableau Desktop, trend line options are retained so that if you choose Show Trend Lines again from the Analysis menu, the options are as you last set them. However, if you close the workbook with trend lines turned off, trend line options revert to defaults.

See a description of a trend line or trend line model

After you add trend lines, you can display statistics on the trend line. For example, you can see the formula as well as r-squared and p values. For more information on the model types and terms used in the descriptions, see the Trend Line Model Terms and Trend Line Model Types sections.

To see a description of a trend line:

Hover over any part of a trend line to see its description.

Tableau Desktop only

Right-click the trend line in the visualization , and then select Describe Trend Line.

To view a full description of the model being used in the current view:

Right-click a trend line in the visualization, and then select Describe Trend Model.

Trend Line Model Types

These model types are available for trend lines: Linear, Logarithmic, Exponential, Power, and Polynomial.

In the following formulas, X represents the explanatory variable, and Y the response variable.

Linear

With the linear model type the formula is:

where b1 is the slope and b0 is the intercept of the line.

Logarithmic

With the logarithmic model type, the formula is:

Because a logarithm is not defined for number less than zero, any marks for which the explanatory variable is negative are filtered before estimation of the model. Avoid using a model that discards some data unless you know that the data being filtered out is invalid. The trend line description reports how many marks were filtered before model estimation.

Exponential

With the exponential model type, the formula is:

Y = exp(b0)* exp(b1 * X)

With an exponential model, the response variable is transformed by the natural log before estimation of the model so the marks plotted in your view are found by plugging in various explanatory values to find values of ln(Y).

These values are then exponentiated to plot the trend line. What you see is the exponential model in the following form:

Where b2 is the value of exp(b0). Because a logarithm is not defined for numbers less than zero, any marks for which the response variable is negative are filtered before model estimation.

Power

With the power model type, the formula is:

With a power model, both variables are transformed by the natural log before estimation of the model resulting in this formula:

ln(Y) = ln(b0) + b1 * ln(X)

These values are then exponentiated to plot the trend line.

Because a logarithm is not defined for numbers less than zero, any marks for which the response variable or explanatory variable is negative are filtered before model estimation.

Polynomial

With the polynomial model type, the response variable is transformed into a polynomial series of the specified degree. The formula is:

Y = b0 + b1 * X + b2 * X^2 + ...

With a polynomial model type, you must also select a Degree between 2 and 8. The higher polynomial degrees exaggerate the differences between the values of your data. If your data increases very rapidly, the lower order terms may have almost no variation compared to the higher order terms, rendering the model impossible to estimate accurately. Also, more complicated higher order polynomial models require more data to estimate. Check the model description of the individual trends line for a red warning message indicating that an accurate model of this type is not possible.

Trend Line Model Terms

When you view the description for a trend line model, there are several values listed. This section discusses what each of these values means.

Assess Trend Line Significance

To see relevant information for any trend line in the view, hover the cursor over it:

The first line in the tooltip shows the equation used to compute a value of Profit from a value of Year of Order Date.

The second line, the R-Squared value, shows the ratio of variance in the data, as explained by the model, to the total variance in the data. For more details, see Trend Line Model Terms.

The third line, the P-value, reports the probability that the equation in the first line was a result of random chance. The smaller the p-value, the more significant the model is. A p-value of 0.05 or less is often considered sufficient.

# data[].attributes.attachment_link.description
To add a trend line to a visualization: Select the Analytics pane. From the Analytics pane, drag Trend Line into the view, and then drop it on the Linear, Logarithmic, Exponential, Polynomial, or Power model types. Once you add a trend line to the visualization, you can edit it to fit your analysis.

# data[].attributes.body
1.Donut Chart
https://www.youtube.com/watch?v=ZfpUzp8mBSw
2.Bump Chart
https://www.aiteam.co.th/bump-chart-visualization/
Link Google Drive
https://drive.google.com/drive/folders/15PuRCXj3otSGsUdtVP_v60SphT_6qm6E?usp=sharing

# data[].attributes.body
ชื่อหัวข้อเทคนิคที่ 1
การออกแบบ Bar chart ที่มีมากกว่า2ตัวแปร

https://youtu.be/ImbgItlyN6M
ชื่อหัวข้อเทคนิคที่ 2
การสร้าง Scatter Plot

https://youtu.be/-8wRIi04ofY
--- ใส่ Link Google Drive ปรับแชร์ Anyone with the link ---
https://drive.google.com/file/d/1lHiEUrA7MIr_XYWEL3ZMmno05Ue0qdVz/view?usp=drivesdk

# data[].attributes.attachment_link.title
Tableau 07 การออกแบบ Bar Chart ที่มีตัวแปรมากกว่าสองตัว

# data[].attributes.body
1.เทคนิค Background Image
https://www.youtube.com/watch?v=nYJV8B6OM0Q

2.เทคนิคการใช้ Annotate Filter

https://www.youtube.com/watch?v=BuUi-mT8lCI

Google Drive
https://drive.google.com/drive/folders/1pf6WJPYXx_mJ3q7i4xGrpsyVsvGZDknU?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Dataminerz Hub , BI Consultant Data Visualization

# data[].attributes.attachment_link.title
Daily Dose - Tableau Dashboard with Background Images

# data[].attributes.body
1.การทำData Visualization
https://youtu.be/wAT9kXxLTTo
2.การสร้างTreeMap
https://youtu.be/UkVyY0D1AN8
Link Google Drive
https://drive.google.com/drive/folders/131ZyiStVkLfKhScV8lqhXk_VUVoLkhh3?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.title
ทำ Data Visualization ด้วย Tableau - Data Science

# data[].attributes.body
https://drive.google.com/file/d/1cHmuETqP7Tb0M73LwloDHAJ5sOfmk5Wv/view?usp=drivesdk

# data[].attributes.body
1.วิธีสร้างแผนภูมิดาวหาง tableau
https://www.youtube.com/watch?v=Hhi9hx50QIk
2.เทคนิคการทำDonut Chart
https://btprovider.com/how-to-create-a-donut-chart-in-tableau-software-video-friday-skill-pill/
Link Google Drive
https://drive.google.com/drive/my-drive?ths=true

# data[].attributes.body
สิ่งที่ต้องส่ง
1. ไฟล์นำเสนอ .PDF
ประกอบด้วย
1) หน้าปก
2) เล่า Story ของ Data Source ที่ใช้
3) ตั้งโจทย์เป้าหมาย Goal ที่เราต้องการหา Data Insight 4 โจทย์
4) แสดงวิธีสร้าง Charts และ Dashboard และผลลัพธ์ ทั้ง 4 โจทย์
5) คำตอบที่ได้
6) ข้อเสนอแนะในการพัฒนาต่อ
2. ไฟล์ Tableau Desktop, .twbx, Dataset
3. นำเสนอในคาบเรียน มีบทพูดทุกคน ใช้ไฟล์นำเสนอและแสดงบนโปรแกรม Tableau แบบ Dashboard จริง กลุ่ม 7 นาที ถามตอบ 3 นาที

ช่องทางส่ง
1. ใน Padlet ใส่ Link URL Google Drive ที่มีไฟล์ .PDF, ไฟล์ .twbx, ไฟล์ Dataset
2. ใน MS Teams แนบไฟล์ .PDF ให้ทุกคนส่ง

# data[].attributes.body
ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อเดือนของครัวเรือนในแต่ละภูมิภาคของประเทศไทย

https://gdcatalog.go.th/no/dataset/gdpublish-ns_08_20242/resource/23b8c71f-5bed-409f-91b5-c13a3172aeec

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
URL: https://catalogapi.nso.go.th/api/index?table=SES_42_01&format=csv

ไฟล์ข้อมูล CSV อาจพบปัญหา ดังนี้

ข้อมูลอาจไม่อยู่ในรูปแบบตารางทางเดียว (one-way table) ที่จะต้องจำแนกตามชื่อฟิลด์ในบรรทัดแรกของตารางเท่านั้น

บางหัวคอลัมน์มีข้อความยาวเกิน 21 ตัวอักษรกรณีใช้ภาษาไทย หรือเกิน 63 ตัวอักษรกรณีใช้ภาษาอังกฤษ

# data[].attributes.attachment_link.title
ค่าใช้จ่ายของครัวเรือน - ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อเดือนของครัวเรือน จําแนกตามประเภทค่าใช้จ่าย - Government Data Catalog : GD Catalog

# data[].attributes.attachment_link.description
URL: https://catalogapi.nso.go.th/api/index?table=SES_42_01&format=csv ไฟล์ข้อมูล CSV อาจพบปัญหา ดังนี้ ข้อมูลอาจไม่อยู่ในรูปแบบตารางทางเดียว (one-way table) ที่จะต้องจำแนกตามชื่อฟิลด์ในบรรทัดแรกของตารางเท่านั้น บางหัวคอลัมน์มีข้อความยาวเกิน 21 ตัวอักษรกรณีใช้ภาษาไทย หรือเกิน 63 ตัวอักษรกรณีใช้ภาษาอังกฤษ

# data[].attributes.headline
5 บุลิน นิติมงคลชัย

# data[].attributes.subject
5 บุลิน นิติมงคลชัย

# data[].attributes.body
1.เทคนิค ทำ map พร้อม เลข profit รวมเทคนิคที่ 2 ด้วยครัย
https://www.youtube.com/watch?v=cAHJw2o2n4c&t=2082s

# data[].attributes.body
หัวข้อ Project
Superstore 2014-2017
Link Dataset ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหา Data Insight
https://drive.google.com/drive/folders/1QMp0ONaYx4DT528vCF_W6hTGsvanIGGb?usp=sharing

# data[].attributes.body
1.  LOLLIPOP CHART
https://www.youtube.com/watch?  v=l9G5lCL4obE

2.  BUTTERFLY CHART
https://www.youtube.com/watch?v=M74p3N3lnbI

Google Drive
https://drive.google.com/drive/folders/18qX8jUur1TfWagACWsYsPKyGe5oC_Xh9?usp=sharing

# data[].attributes.body
Project
Scores Netflix on The Official Website
https://drive.google.com/drive/folders/1GamTMvuXFNbztn1MSWvGM-6WIwHZLq-x?usp=sharing

# data[].attributes.body
https://drive.google.com/drive/folders/1ml9y2nxIwidSDcffH2XzB_uQAdTJeZ3a?usp=sharing

# data[].attributes.body
https://drive.google.com/drive/folders/1DYsn-ZnetGXoZuFm4ImQEYMVcWGNMGmM?usp=sharing

# data[].attributes.body
https://drive.google.com/drive/folders/1umpWRjRlGok4DDhJNqIe8ARghOs6QM0T?usp=sharing

# data[].attributes.body
Project AIE

https://drive.google.com/drive/folders/1d8e43h_YMdgha7LdKY8IceR9qcXS9jMG?usp=sharing

# data[].attributes.body
https://drive.google.com/drive/folders/1NusujpXfVx6AGViHe0JJpybog-XozVbO?usp=sharing