LOD 表示式與 FIXED 入門

Tableau 計算

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

資料的粒度

資料粒度 是模型或決策中的細節層級。它告訴你資料有多細（1）。

例如，時間序列分析：每秒｜分鐘｜小時｜天｜週｜月｜（…）

兩個資料表，左為每日睡眠結果，右為每分鐘心率結果

1 Ponniah, P. (2004). Data Warehousing Fundamentals: A Comprehensive Guide for IT Professionals. Wiley.
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視圖的粒度

  • 粒度與彙總
  • 彙總 = 降低 資料粒度，例如總和 SUM(Sales)

  • 新增維度 = 提高 資料粒度，例如 SUM(Sales) 依地區與年度
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在 Tableau 工作表管理粒度

  • 將維度加入 Shelves

  • 將維度放在 Marks：

    • Detail
    • Color
    • Shape
    • Size
    • Path
    • Label

  • 維度越多，資料點越多

  • 視覺化會更困難

Tableau 畫布與周邊 Shelves 與 Marks 卡片的截圖

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Tableau 中的 LOD 表示式

LOD 表示式可輕鬆計算不在視覺化細節層級上的彙總。

三類函式：

  • INCLUDE：以較低細節層級計算
  • EXCLUDE：以較高細節層級計算
  • FIXED：以明確指定的細節層級計算
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FIXED LOD 表示式

FIXED 細節層級表示式使用「指定的維度」來計算值，與視圖中的維度無關。

FIXED LOD 語法示意圖，並逐一說明各元件。

  • 可搭配 0、1、2 或更多維度，順序不限
  • LOD 計算結果可為維度或度量
  • 關注的維度放在計算中，不會讓視圖雜亂
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FIXED LOD 的實務應用

在不同時間維度間計算度量：

例如在每日與每週計算間切換 { FIXED [Day] : SUM(Sales)}

計算各類別（子）總計：

例如總占比 { FIXED [Product] : SUM(Costs) } / { FIXED : SUM(Costs) }

計算每個對象的首末資料點：

例如每位客戶的第一筆訂單日期 { FIXED [Customer] : MIN([Order Date]) }

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Cohort 與存活分析

同 cohort 分析：

  • 分析一組人反覆的行為

呈現 cohort 分析的圖表

  • 例如不同客群（cohorts）對產品的使用

存活分析：

  • 分析在特定日期仍留在資料集中的對象數量

呈現存活分析的圖表

  • 例如到了 2 月，誰還在堅持新年新希望？
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Cohort 與存活分析－FIXED

Cohort 分析：

  • 分析一組人反覆的行為。

呈現 cohort 分析的圖表，圈出 Y 軸日期維度

  • 例如不同客群對產品的使用

存活分析：

  • 分析在特定日期仍留在資料集中的對象數量。

呈現存活分析的圖表，圈出 X 軸日期維度

  • 例如到了 2 月，誰還在堅持新年新希望？
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一起來練習吧！

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