Power BI ตอนที่ 02: พื้นฐาน Excel ที่สำคัญก่อนจะเรียนรู้ Power BI

จะเข้าใจ Power BI ได้ พื้นฐาน Excel ที่สำคัญก่อนจะเรียนรู้ Power BI ในความคิดเห็นส่วนตัวของผมก็คือ เราควรจะมีความเข้าใจเรื่อง PivotTable ใน Excel ซะก่อน

ทั้งนี้เพราะพื้นฐานหลายๆ อย่างมันเหมือนกัน และการดูค่าใน Excel สามารถตรวจสอบผลลัพธ์ง่ายกว่า ดังนั้นผมจะขออธิบายการทำงานของ Pivot Table ใน Excel คร่าวๆ ก่อน เพื่อให้พวกเรามีพื้นฐานที่จำเป็นและมีความเข้าใจที่ถูกต้องว่ามันเกิดอะไรขึ้นกันแน่ใน PivotTable

ข้อมูลตัวอย่าง

สมมติผมมีข้อมูลดิบเป็น Table อันนี้ แล้วเอาเข้าไปสรุปใน PivotTable โดยคลิ๊กที่ Table แล้วกด Insert Pivot Table แล้วกด ok

ข้อมูล 1 บรรทัดคือการขายของ 1 Transaction ซึ่งมีสินค้าได้ 1 ประเภท แต่สามารถขายได้หลายชิ้น ดังนั้นยอดขายต่อ Transaction จึงเท่ากับ ราคาต่อชิ้น * จำนวนชิ้น

เรื่อง Basic ที่เราควรรู้คือ

• หัวตารางทุกอันจะกลายมาเป็น Field List ให้เราเลือก
• ข้างใต้ Field List จะมีพื้นที่ 4 Block อยู่ หน้าที่เราคือลาก Field ลงมาที่ Block เหล่านั้น
• หากลาก Field ที่มาที่ Value
  • กรณีเป็นตัวเลขจะเกิดการ Sum โดยอัตโนมัติ
  • กรณีเป็นข้อความจะเกิดการ Count โดยอัตโนมัติ
  • สามารถเปลี่ยนวิธีสรุปการคำนวณจาก Sum เป็นอย่างอื่นได้ ด้วยการคลิ๊กขวา Summarized Values By => Count, Average, Max, Min…
• หากลาก Field ไปไว้ที่ Row มันจะมีการแจกแจงข้อมูลใน Field นั้นแบบไม่ซ้ำกันโดยแยกกันอยู่คนละแถว
• หากลาก Field ไปไว้ที่ Column มันจะมีการแจกแจงข้อมูลใน Field นั้นแบบไม่ซ้ำกันโดยแยกกันอยู่คนละคอลัมน์
• หากลาก Field ไปที่ Filter ก็จะสามารถ Filter ตามสิ่งที่ต้องการได้ ซึ่งจะส่งผลทั้งตาราง (อย่างไรก็ตามการลาก Field ไว้ที่ Row/Column ก็ Filter ได้เช่นกัน)

ตัวอย่างการสรุปข้อมูลง่ายๆ

สมมติว่าต้องการสรุปว่า Sales แต่ละคน ขายสินค้าแต่ละประเภท ได้ยอดขายรวมเฉพาะการชำระเงินแบบเงินสดรวมกี่บาท? สิ่งที่เราทำได้ คือ

• ลากยอดขายไป Value (จะ Sum อัตโนมัติ)
• ลากผู้ขายไปที่ Rows (จะแยกผู้ขายแบบไม่ซ้ำกันออกเป็นคนละแถว)
• ลากสินค้าไปที่ Columns (จะแยกสินค้าแบบไม่ซ้ำกันเป็นคนละคอลัมน์)
• ลากวิธีชำระเงินไป Filter แล้วเลือก เงินสด (จะสนใจเฉพาะข้อมูลแบบเงินสด)

การตีความตัวเลขที่แสดงมา

ตรง cell ที่ผมเลือกไว้ แปลว่า sales ค ขายของเล่น ด้วยวิธีชำระเงินแบบเงินสด ได้ยอดขายรวม 1100 บาท นี่คือการตีความเชิง Business

แต่วิธีที่ PivotTable คำนวณจริงๆ คือ เปรียบเสมือนว่ามันทำการ Filter ข้อมูล database ของเราให้ ผู้ขายเป็น sales ค, สินค้าเป็นของเล่น, วิธีชำระเงินเป็นเงินสด แล้วทำการ Sum ยอดขายได้ 1100 บาท ซึ่งเราสามารถพิสูจน์ได้โดยการดับเบิ้ลคลิ๊กเข้าไปที่เลข 1100 นั้น

จะเห็นว่ามันสร้าง sheet ใหม่โดย Filter ข้อมูลตามที่ผมบอกไปเลย แล้วค่อยทำการ Sum ยอดขายที่เหลือจากการ Filter ซึ่งจะได้ 1100 บาทพอดี

พูดง่ายๆ คือมัน Filter ให้ครบทุกมิติก่อน จากนั้นค่อยคำนวณตามวิธีที่ระบุใน Values จากนั้นจึงค่อยแสดงค่าออกมานั่นเอง ซึ่ง Concept นี้สำคัญสุดๆๆๆๆๆๆ !!!

Filter Context (บริบทการ Filter)

ดังนั้นแปลว่า ค่าแต่ละช่องของตาราง Pivot ที่แสดงออกมา จริงๆ แล้วการคำนวณมีเงื่อนไขการ Filter ไม่เหมือนกันเลยซักช่อง เช่น

• ตำแหน่งเลข 1 คือ ผู้ขาย=sales ค, สินค้า=ของเล่น, วิธีชำระเงิน=เงินสด
• ตำแหน่งเลข 2 คือ สินค้า=ของเล่น, วิธีชำระเงิน=เงินสด
• ตำแหน่งเลข 3 คือ ผู้ขาย=sales ค, วิธีชำระเงิน=เงินสด
• ตำแหน่งเลข 4 คือ วิธีชำระเงิน=เงินสด

การที่แต่ละช่องอยู่ภายใต้เงื่อนไขการ Filter ที่ต่างกัน เรียกว่ามี Filter Context ที่ต่างกัน ซึ่งคำว่า Filter Context นั้นเป็น Concept ที่สำคัญสุดๆของ Power BI แล้ว

การเข้าใจ Filter Context จะทำให้เข้าใจวิธีการคำนวณดีขึ้น

สมมติผมคำนวณยอดขายเฉลี่ย ของสินค้าแต่ละประเภท โดยเลือกยอดขายแล้วสั่งเปลี่ยนวิธีสรุป Summarized Values by Average แทนการ Sum จะได้ดังนี้

ถามว่าค่า Average ยอดขายของของเล่น 367.4528 แปลว่าอะไร? มันก็คือยอดขายเฉลี่ยต่อ 1 Transaction กรณีที่สินค้าคือของเล่นนั่นเอง (หรือพูดว่า Filter สินค้าเป็นของเล่น แล้วค่อยหาค่าเฉลี่ยยอดขาย) อันนี้ทุกคนน่าจะตอบได้

แต่ถ้าถามว่ายอดเฉลี่ยที่ Grand Total ที่แสดงออกมาเป็น 428.186 แปลว่าอะไร? หลายคนอาจจะตอบผิด!!

หากคุณคิดว่ามันคือเอายอดเฉลี่ยของสินค้าแต่ละอันมาเฉลี่ยกัน อันนี้ผิดแน่นอน เพราะถ้าทำแบบนั้นจริง มันจะต้องได้ 479.135 ต่างหาก

ความหมายของ ยอดเฉลี่ยที่ Grand Total 428.1866 แปลว่ายอดขายเฉลี่ยต่อ 1 Transaction กรณีที่ไม่ได้มีการ Filter สินค้าอะไรเลยต่างหากล่ะ!

เพราะการคำนวณที่ Grand Total (กรณีที่ไม่ได้มี Filter มาจากหัว Filter หรือ Slicer อื่น) แปลว่ามันไม่มี Filter อะไรอยู่เลย ดังนั้นเมื่อ Average ยอดขายจึงจะได้ 428.186

ก่อนจะจากลา

และนี่คือ Concept สำคัญที่จะทำให้เราเข้าใจการทำงานของการคำนวณใน Power BI มากขึ้น สำหรับบทความนี้ขอพอแค่นี้ก่อนดีกว่า เดี๋ยวไว้ต่อตอนหน้ากันครับ

เหมือนเดิม ใครมีคำถามอะไร ถามทิ้งไว้ได้เลย!!

สารบัญ Series Power BI

• POWER BI ตอนที่ 01: POWER BI คืออะไร?
• POWER BI ตอนที่ 02: พื้นฐาน EXCEL ที่สำคัญก่อนจะเรียนรู้ POWER BI
• POWER BI ตอนที่ 03: ภาพรวมการใช้งาน POWER BI DESKTOP
• POWER BI ตอนที่ 04: สร้าง REPORT แรก ใน POWER BI
• POWER BI ตอนที่ 05: วิธีการ DRILL เพื่อเจาะลึกข้อมูลใน REPORT
• POWER BI ตอนที่ 06: การปรับแต่งสีใน VISUAL ด้วย CONDITIONAL FORMAT
• POWER BI ตอนที่ 07: เริ่ม GET DATA ตั้งแต่ไฟล์ยังว่างเปล่า
• POWER BI ตอนที่ 08: สร้าง DATA MODEL ที่เหมาะสม
• POWER BI ตอนที่ 09: สร้าง DATE TABLE ด้วย DAX
• POWER BI ตอนที่ 10: เรียนรู้ DAX เบื้องต้น
• POWER BI ตอนที่ 11: เรียนรู้ DAX Table Function – FILTER
• POWER BI ตอนที่ 12: DISTINCT, VALUES, ALL และผองเพื่อน
• POWER BI ตอนที่ 13: CALCULATE ฟังก์ชันที่ทรงพลังที่สุดใน DAX
• Power BI ตอนที่ 14: Context Transition และ พลังแฝงใน Measure
• Power BI ตอนที่ 15: วิธีดึงค่าจาก Slicer มาคำนวณใน Report
• Power BI ตอนที่ 16 : เดินทางข้ามเวลาไปกับ Time Intelligence DAX Function
• Power BI ตอนที่ 17 : วิธีทำรายงานเทียบเป้าหมาย Target vs Actual
• Power BI ตอนที่ 18 : วิธีการกระจายเป้า Allocate Target ด้วย DAX
• Power BI ตอนที่ 19 : การปรับ Cross Filter Direction เพื่อคำนวณค่าในตาราง Dimension
• ส่วนเสริม
• การคำนวณต้นทุนแบบ FIFO ด้วย DAX
• แสดงข้อมูลสรุปแบบ Top N + Others (ฉบับเทพเอ็กเซล)
• การวิเคราะห์ Event ที่มีช่วงเวลาเริ่มต้นกับสิ้นสุดคนละวัน
• เปรียบเทียบ MAX vs LASTDATE ในภาษา DAX

ใครสนใจอยากเรียนเป็นคลิปวีดีโอ ผมมี