การเรียนรู้โมเดลข้อมูลที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์ของตารางด้วย Power Pivot

Power Pivot คือ Add-in ของ Excel ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์ระหว่างตารางได้ สร้างแบบจำลองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อทำการคำนวณข้อมูลขั้นสูง ขยายขีดความสามารถของ Excel โดยเปิดใช้งานการสร้างแบบจำลองข้อมูลขนาดใหญ่แบบไดนามิกโดยไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์ภายนอก ในบทความนี้ เราจะแสดงวิธีการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์กับ Power Pivot พร้อมตัวอย่างที่เป็นประโยชน์

Power Pivot คืออะไร

Power Pivot คือ Add-in ที่มีประสิทธิภาพใน Excel ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถ:

• นำเข้าชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากหลายแหล่ง
• สร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางโดยใช้คีย์/ฟิลด์หลัก
• ดำเนินการคำนวณขั้นสูงด้วย Data Analysis Expressions (DAX)
• สร้างแดชบอร์ดและ PivotTable แบบโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพ

เปิดใช้งานแท็บ Power Pivot:

• ไปที่ไฟล์ แท็บ>> เลือก ตัวเลือก>> เลือก ส่วนเสริม จาก ตัวเลือก Excel .
• ในส่วนจัดการ กล่อง>> เลือก COM Add-in>> คลิก ไป .
• จาก COM Add-in กล่องโต้ตอบ>> เลือก Microsoft Power Pivot สำหรับ Excel>> คลิก ตกลง .

1. การเตรียมข้อมูลของคุณสำหรับ Power Pivot

ก่อนที่จะสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์ใน Power Pivot ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละตารางในชุดข้อมูลของคุณมีตัวระบุที่ไม่ซ้ำกัน หรือ คีย์หลัก สำหรับแต่ละเอนทิตี

ลองพิจารณาชุดข้อมูลการขายที่คุณต้องการ:

• การขาย :SaleID (ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการขายแต่ละครั้ง)
• ผลิตภัณฑ์ :ProductID (ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์)
• ลูกค้า :CustomerID (ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันสำหรับลูกค้าแต่ละราย)
• ภูมิภาค :RegionID (ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละภูมิภาค)
• วันที่ :วันที่ (ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันในแต่ละวัน)

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละช่องเหล่านี้สอดคล้องกันทั่วทั้งตาราง โดยเฉพาะช่องที่จะใช้ในการสร้างความสัมพันธ์ เช่น ProductID, CustomerID และ RegionID

2. กำลังโหลดข้อมูลลงใน Power Pivot

หากต้องการนำเข้าข้อมูลไปยัง Power Pivot คุณอาจใช้ตัวเลือกที่แตกต่างกันตามประเภทข้อมูลของคุณ

หากต้องการนำเข้าข้อมูลจากแหล่งอื่น ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

• ไปที่ Power Pivot แท็บ>> คลิก จัดการ เพื่อเปิดหน้าต่าง Power Pivot
• ในหน้าต่าง Power Pivot>> คลิก รับข้อมูลภายนอก>> เลือก จากแหล่งอื่น เพื่อนำเข้าข้อมูลของคุณ

หากต้องการนำเข้าข้อมูลจากสมุดงาน Excel ที่มีอยู่:

• เลือกช่วงข้อมูล
• ไปที่ ส่วนแทรก แท็บ>> เลือก ตาราง .

• ตั้งชื่อแต่ละตารางของคุณ เช่น ยอดขาย , ผลิตภัณฑ์ , ลูกค้า , ภูมิภาค และ วันที่ .

• ไปที่ Power Pivot แท็บ>> เลือก เพิ่มลงในโมเดลข้อมูล เพื่อเปิด Power Pivot Editor .

โดยทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณสามารถนำเข้าข้อมูลของคุณได้

3. การสร้างความสัมพันธ์

เมื่อโหลดข้อมูลของคุณแล้ว คุณต้องสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางเหล่านี้

• ในหน้าต่าง Power Pivot ไปที่การออกแบบ แท็บ>> เลือก สร้างความสัมพันธ์ .
• สร้างความสัมพันธ์ กล่องโต้ตอบจะปรากฏขึ้น
• “เลือกตารางและคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องกัน”
• กำหนดความสัมพันธ์โดยใช้การแมปต่อไปนี้ทีละรายการ:
  • การขาย[รหัสผลิตภัณฑ์] -> ผลิตภัณฑ์[รหัสผลิตภัณฑ์] :เชื่อมต่อการขายแต่ละครั้งกับผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง
  • การขาย[รหัสลูกค้า] -> ลูกค้า[รหัสลูกค้า] :เชื่อมต่อการขายแต่ละครั้งกับลูกค้าที่เกี่ยวข้อง
  • ยอดขาย[วันที่] -> วันที่[วันที่] :เชื่อมต่อการขายแต่ละครั้งกับวันที่ที่เกี่ยวข้อง
  • ลูกค้า[รหัสภูมิภาค] -> ภูมิภาค[รหัสภูมิภาค] :เชื่อมต่อลูกค้าแต่ละรายเข้ากับภูมิภาคที่เกี่ยวข้อง

ความสัมพันธ์:

ทางเลือก:จากมุมมองไดอะแกรม

• สลับไปที่ มุมมองไดอะแกรม ใน Power Pivot
• ลาก ProductID จากการขาย ตารางไปยังผลิตภัณฑ์ ตาราง
• ลาก รหัสลูกค้า จากการขาย ตารางให้กับ ลูกค้า ตาราง
• ลาก วันที่ จากการขาย ตารางเป็น วันที่ ตาราง
• ลาก รหัสภูมิภาค จาก ลูกค้า ตารางเป็นภูมิภาค ตาราง

4. การสร้างคอลัมน์และการวัดจากการคำนวณ

เมื่อคุณสร้างความสัมพันธ์ คุณสามารถเริ่มการคำนวณและการวิเคราะห์ได้ Power Pivot ช่วยให้คุณสร้างคอลัมน์จากการคำนวณและหน่วยวัดเพื่อข้อมูลเชิงลึกที่ลึกยิ่งขึ้น

ตัวอย่าง:คอลัมน์จากการคำนวณ

มาสร้างคอลัมน์จากการคำนวณในส่วน การขาย กัน ตารางเพื่อคำนวณ กำไร จากการขายแต่ละครั้ง:

• ใน Power Pivot หน้าต่าง>> เลือก การขาย ตาราง
• คลิก เพิ่มคอลัมน์ และแทรกสูตรต่อไปนี้เพื่อคำนวณกำไร

คอลัมน์จากการคำนวณนี้จะปรากฏในส่วน การขาย ตารางที่มีมูลค่ากำไร คุณสามารถเปลี่ยนชื่อคอลัมน์เป็นกำไรได้

ตัวอย่าง:คำนวณหน่วยวัด

มาตรการที่ 1:รายได้ทั้งหมด

หากต้องการคำนวณรายได้รวมจากยอดขายทั้งหมด คุณสามารถสร้างหน่วยวัดใน Power Pivot:

• ในด้านการขาย ตาราง ไปที่ พื้นที่การคำนวณ .
• พิมพ์สูตร DAX ต่อไปนี้เพื่อสร้าง รายได้รวม วัด:

การวัดนี้จะคำนวณรายได้ทั้งหมดแบบไดนามิก โดยปรับตามตัวกรองหรือตัวแบ่งส่วนข้อมูลใดๆ ที่ใช้กับโมเดลข้อมูลของคุณ

มาตรการที่ 2:กำไรทั้งหมด

ในการคำนวณกำไรทั้งหมด ให้แทรกสูตร DAX ต่อไปนี้ลงในพื้นที่การคำนวณ

มาตรการที่ 3:รายได้ของลูกค้าโดยเฉลี่ย

ในการคำนวณรายได้ของลูกค้าโดยเฉลี่ย ให้แทรกสูตร DAX ต่อไปนี้ลงในพื้นที่การคำนวณ

= AVERAGE(Customers[Income])

เอาต์พุต:

5. การวิเคราะห์ขั้นสูง:เวลาอัจฉริยะ

ด้วย วันที่ ตาราง คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ตามเวลาได้ เช่น การคำนวณแนวโน้มการขายในช่วงเวลาหนึ่ง Power Pivot รองรับ ตัวแสดงเวลา ฟังก์ชันต่างๆ เช่น TOTALYTD (Year-to-Date) และ SAMEPERIODLASTYEAR ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพในช่วงเวลาต่างๆ ได้

ในการคำนวณ รายได้ตั้งแต่ต้นปีจนถึงปัจจุบัน คุณสามารถสร้างหน่วยวัดดังนี้:

=TOTALYTD(SUM(Sales[Revenue]),Dates[Date])

มาตรการนี้จะคำนวณรายได้สะสมตั้งแต่ต้นปีจนถึงวันที่เลือก

ในการคำนวณ รายได้ปีต่อปี การเติบโต แทรกสูตร DAX ต่อไปนี้

=DIVIDE(
SUM(Sales[Revenue]) -
CALCULATE(SUM(Sales[Revenue]), SAMEPERIODLASTYEAR(Dates[Date])),
CALCULATE(SUM(Sales[Revenue]), SAMEPERIODLASTYEAR(Dates[Date])),
0)

ซึ่งจะคำนวณเปอร์เซ็นต์การเติบโตเมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีที่แล้ว

6. การสร้างตาราง Pivot เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อความสัมพันธ์และการคำนวณของคุณพร้อมแล้ว คุณสามารถเริ่มสร้าง PivotTable และ PivotChart เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลได้

• ไปที่ ส่วนแทรก แท็บ>> เลือก PivotTable .
• ในสร้าง PivotTable กล่องโต้ตอบ>> เลือก จากโมเดลข้อมูล .
• ในรายการช่อง PivotTable คุณจะเห็นตารางและช่องทั้งหมดที่คุณเพิ่มลงในโมเดลข้อมูล ลากช่องจากตารางของคุณไปที่แถว , คอลัมน์ และ ค่า พื้นที่เพื่อทำการวิเคราะห์ต่างๆ

ข้อมูลเชิงลึกขั้นสูงจากโมเดล:

• เพื่อวิเคราะห์ รายได้รวมตามผลิตภัณฑ์;
  • ลาก ชื่อผลิตภัณฑ์ จากผลิตภัณฑ์ ตารางเป็นแถว พื้นที่และ รายได้รวม วัดเป็น ค่า พื้นที่
• เพื่อวิเคราะห์ รายได้ตามภูมิภาค;
  • ลาก ชื่อภูมิภาค จากภูมิภาค ตารางเป็นแถว พื้นที่และ รายได้รวม วัดเป็น ค่า พื้นที่

คุณยังสามารถเพิ่มตัวแบ่งส่วนข้อมูลเพื่อการโต้ตอบที่ดีขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเพิ่มตัวแบ่งส่วนข้อมูลสำหรับ เดือน เพื่อกรองข้อมูลตามเดือนต่างๆ

บทสรุป

ด้วยชุดข้อมูลที่ใช้งานได้จริง เราได้แสดงกระบวนการการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์ใน Power Pivot สิ่งนี้ช่วยให้คุณทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนซึ่งเป็นเรื่องยากที่จะทำสำเร็จด้วยฟังก์ชัน Excel แบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียว ด้วยการเชื่อมโยงตารางที่เกี่ยวข้องและการใช้คอลัมน์และหน่วยวัดจากการคำนวณ คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นในข้อมูลของคุณ เช่น การทำความเข้าใจประสิทธิภาพการขายตามผลิตภัณฑ์ ภูมิภาค หรือข้อมูลประชากรของลูกค้า