Biểu thức LOD trong Tableau: Hướng dẫn kèm ví dụ

Vậy là bạn đã đạt cột mốc trong hành trình học Tableau và khám phá ra các biểu thức LOD (Level of Detail) trong Tableau. Tuyệt vời!

Biểu thức LOD là cách tuyệt vời để tạo ra các phép tính nâng cao và trực quan hóa dữ liệu phức tạp hơn. Chúng giúp định phạm vi phân tích dữ liệu tốt hơn bằng cách chỉ định mức độ chi tiết bạn muốn tập trung.

Để giúp bạn hiểu logic đằng sau các biểu thức này và khi nào nên dùng, tôi đã tổng hợp hướng dẫn nhập môn đơn giản về LOD trong Tableau.

Biểu thức LOD là gì

Trong Tableau, biểu thức LOD (Level of Detail) được dùng để tính toán giá trị ở các mức chi tiết khác nhau trong một trực quan hóa. Những biểu thức này cho phép kiểm soát chi tiết hơn cách dữ liệu được tổng hợp và hiển thị.

Nói đơn giản, biểu thức LOD cung cấp cách cô lập các mức dữ liệu cụ thể trong một trực quan hóa, bất kể các bộ lọc hoặc chiều khác đang có. Điều này cho phép phân tích dữ liệu chính xác và linh hoạt hơn.

Cú pháp mẫu như sau:

{FIXED [Dimension]: AGG([Measure])}Được hỗ trợ bởi

Ví dụ, giả sử chúng ta có một tập dữ liệu chứa thông tin doanh số cho các vùng và danh mục sản phẩm khác nhau. Chúng ta muốn tạo biểu đồ cột hiển thị tổng doanh số cho từng vùng, đồng thời muốn xem doanh số trung bình gộp cho tất cả các vùng.

Đây là lúc các biểu thức LOD phát huy tác dụng.

Với một biểu thức LOD, ta có thể tạo trường tính toán xác định doanh số trung bình cho tất cả các vùng, bất kể những gì được chọn trong trực quan hóa. Sau đó, ta có thể thêm trường đó vào biểu đồ cột và so sánh với tổng doanh số của từng vùng.

Điều này giúp ta hiểu rõ hơn doanh số của mỗi vùng so với mức trung bình tổng thể.

Vì sao biểu thức LOD quan trọng?

Biểu thức LOD quan trọng vì chúng cho phép kiểm soát chính xác hơn mức độ mà dữ liệu được tổng hợp trong một trực quan hóa. Theo mặc định, Tableau tổng hợp dữ liệu ở mức độ chi tiết được chỉ định bởi các chiều và số đo trong trực quan hóa.

Tuy nhiên, với biểu thức LOD, ta có thể chỉ định mức độ chi tiết khác cho phép tính, từ đó cho ra những insight chính xác và có ý nghĩa hơn.

Các loại biểu thức LOD

Có ba loại biểu thức LOD trong Tableau: FIXED, INCLUDE và EXCLUDE. Mỗi loại cho phép mức độ kiểm soát khác nhau đối với cách dữ liệu được tổng hợp.

1. Biểu thức FIXED

Biểu thức FIXED dùng để chỉ định một mức độ chi tiết cụ thể cho phép tính. Nó cho phép ta xác định chính xác các chiều muốn đưa vào phép tính.

Điều này có nghĩa là ngay cả khi các chiều khác hoặc bộ lọc được áp dụng trong trực quan hóa, phép tính vẫn giữ nguyên ở mức độ chi tiết đã chỉ định.

Đây là cú pháp mẫu của một biểu thức FIXED:

{FIXED [Dimension]: Calculation}Được hỗ trợ bởi

2. Biểu thức INCLUDE

Biểu thức INCLUDE cho phép ta thêm các chiều bổ sung vào phép tính trong khi vẫn giữ các chiều gốc có trong trực quan hóa. Điều này hữu ích khi muốn so sánh dữ liệu ở nhiều mức độ chi tiết.

Đây là cú pháp mẫu của một biểu thức INCLUDE:

{INCLUDE [Dimension]: Calculation}Được hỗ trợ bởi

3. Biểu thức EXCLUDE

Biểu thức EXCLUDE dùng để loại trừ các chiều cụ thể khỏi phép tính trong khi vẫn bao gồm tất cả các chiều khác trong trực quan hóa. Điều này hữu ích khi muốn tập trung vào một mức độ chi tiết nhất định mà không bị ảnh hưởng bởi các chiều khác.

Đây là cú pháp mẫu của một biểu thức EXCLUDE:

{EXCLUDE [Dimension]: Calculation}Được hỗ trợ bởi

Cách sử dụng biểu thức LOD: Ví dụ

Hãy khám phá cách sử dụng các biểu thức LOD trong những tình huống khác nhau. Chúng ta sẽ dùng tập dữ liệu Superstore có sẵn trong Tableau.

Để tải tập dữ liệu này, vào không gian làm việc chính của Tableau và nhấp vào “Connect to Data” ở góc trên bên trái.

Trong cửa sổ bật lên xuất hiện, nhấp vào “Sample - Superstore” dưới Saved Data Sources.

Tiếp theo, kiểm tra xem bảng bên trái đã được điền dữ liệu từ tập Superstore chưa.

Nó sẽ trông như thế này:

Để dùng biểu thức LOD trong Tableau, trước tiên ta cần tạo một trường tính toán. Có thể làm điều này bằng cách nhấp vào mũi tên thả xuống trong ngăn dữ liệu rồi chọn nút "New Calculated Field".

Hãy xem ví dụ về cách dùng từng loại biểu thức LOD để khai thác thêm insight từ dữ liệu:

1. Biểu thức FIXED LOD

Giả sử chúng ta muốn so sánh doanh số trung bình của mỗi vùng với doanh số trung bình tổng thể. Ta có thể tạo một trường tính toán với công thức sau:

{FIXED : AVG([Sales])}Được hỗ trợ bởi

Điều này sẽ tính doanh số trung bình cho tất cả các vùng, bất kể những gì được chọn trong trực quan hóa.

Sau đó, ta có thể thêm trường tính toán này vào view và so sánh với doanh số trung bình của từng vùng.

Để làm vậy, chỉ cần thêm các trường Sales và Average Sales FIXED vào kệ "Columns", và thêm Region vào kệ Rows.

Trường tính toán với biểu thức FIXED LOD cho ra doanh số trung bình cho tất cả các vùng, trong khi số đo AVG(Sales) thông thường cho trung bình theo từng vùng.

Điều này có nghĩa là khi chỉ định FIXED LOD, việc thêm bất kỳ chiều nào như vùng sẽ không ảnh hưởng đến giá trị doanh số trung bình.

2. Biểu thức INCLUDE LOD

Giả sử ta muốn tìm doanh số trung bình trên mỗi đơn hàng cho từng vùng, bất kể mức độ chi tiết trong view hiện tại.

Điều này đặc biệt hữu ích nếu bạn đang trực quan hóa dữ liệu ở mức tổng hợp cao hơn nhưng vẫn muốn đưa các phép tính chi tiết hơn vào mà không thay đổi view tổng thể.

Tạo một Worksheet mới bằng nút Create Worksheet ở góc dưới bên trái.

Đi tới ngăn "Data", chọn nút mũi tên thả xuống và chọn "Create Calculated Field" để mở trình soạn thảo phép tính.

Đặt tên trường tính toán mang tính mô tả, chẳng hạn "Average Sales per Order INCLUDE".

Nhập công thức sau cho một biểu thức Include LOD:

{INCLUDE [Order ID]: AVG([Sales])}Được hỗ trợ bởi

Nó sẽ trông như thế này:

Công thức này yêu cầu Tableau tính doanh số trung bình trên mỗi đơn hàng (Order ID là duy nhất cho mỗi đơn) trên toàn bộ tập dữ liệu, bao gồm chi tiết này trong phép tính ngay cả khi Order ID không có trong view.

Kéo trường Region vào kệ Rows. Thao tác này sẽ xác định mức độ chi tiết chính trong trực quan hóa của bạn.

Tiếp theo, kéo trường "Average Sales per Order" vừa tạo vào thẻ Text của Marks. Tableau sẽ hiển thị doanh số trung bình trên mỗi đơn hàng cho từng vùng.

Một bảng văn bản sẽ tự động xuất hiện và trông như sau:

Nhấp chuột phải vào viên thuốc Average Sales per Order và đổi measure sang Average.

Tiếp theo, ta muốn so sánh với doanh số thông thường. Vậy hãy kéo thêm trường Sales bình thường vào thẻ Text và đổi measure sang average.

Hãy so sánh hai trường trong bảng dưới đây.

Như bạn thấy, các con số hơi khác nhau, và điều này phụ thuộc vào mức độ chi tiết LOD được chỉ định trong biểu thức INCLUDE, đó là Order ID.

3. Biểu thức EXCLUDE LOD

Cuối cùng, hãy xem cách dùng biểu thức EXCLUDE LOD để tập trung vào một mức độ chi tiết cụ thể. Giả sử chúng ta muốn xem tổng doanh số cho từng vùng nhưng loại trừ chiều phụ danh mục (sub-category).

Ta có thể tạo trường tính toán với công thức sau:

{EXCLUDE [Sub-Category] : SUM([Sales])}Được hỗ trợ bởi

Điều này sẽ tính tổng doanh số cho từng vùng, nhưng không tính đến chiều phụ danh mục.

Điều này cho phép ta chỉ tập trung vào doanh số theo vùng mà không bị ảnh hưởng bởi các phân nhóm phụ.

Tình huống nâng cao

Ví dụ: Tính tăng trưởng doanh số

Chúng ta cũng có thể dùng biểu thức LOD để tính mức tăng trưởng doanh số trong một giai đoạn cụ thể.

Ví dụ, giả sử chúng ta muốn xem phần trăm thay đổi doanh số so với năm trước cho từng vùng.

Để làm điều này, ta có thể tạo hai trường tính toán — một cho tổng doanh số năm hiện tại và một cho tổng doanh số năm trước. Sau đó, dùng biểu thức INCLUDE LOD để tính phần trăm tăng trưởng.

Đây là công thức:

Total Sales (Current Year):

{INCLUDE [Region] : SUM(IF YEAR([Order Date]) = YEAR(TODAY()) THEN [Sales] END)}Được hỗ trợ bởi

Total Sales (Previous Year):

{INCLUDE [Region] : SUM(IF YEAR([Order Date]) = YEAR(TODAY())-1 THEN [Sales] END)}Được hỗ trợ bởi

Growth Percentage:

[Total Sales (Current Year)]/[Total Sales (Previous Year)]-1Được hỗ trợ bởi

Sau đó, ta có thể thêm phần trăm tăng trưởng vào trực quan hóa để xem doanh số của mỗi vùng tăng như thế nào so với năm trước.

Điều này có thể ở dạng biểu đồ cột như dưới đây.

Điều này giúp ta xác định các vùng hoạt động tốt và những vùng có thể cần cải thiện.

Thực hành tốt và mẹo tối ưu

Sử dụng LOD trong Tableau thường là kỹ thuật từ trung cấp đến nâng cao, nên điều quan trọng là phải hiểu rõ dữ liệu và cách mỗi loại biểu thức hoạt động.

Dưới đây là một số thực hành tốt và mẹo để dùng biểu thức LOD hiệu quả:

• Đảm bảo các chiều dùng trong phép tính phù hợp với các chiều trong trực quan hóa.
• Sử dụng biểu thức FIXED một cách tiết chế, vì chúng có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu năng.
• Dùng các biểu thức INCLUDE và EXCLUDE cho các phép tính liên quan đến nhiều mức độ chi tiết.
• Cân nhắc dùng biểu thức LOD kết hợp với các tính năng khác của Tableau như bộ lọc và tập (sets) để kiểm soát dữ liệu tốt hơn.
• Theo dõi hiệu năng khi dùng biểu thức LOD, vì đôi khi chúng có thể làm chậm trực quan hóa. Nếu gặp vấn đề hiệu năng, hãy thử đơn giản hóa biểu thức hoặc dùng loại phép tính khác.

Tổng kết

Khi làm việc với các biểu thức LOD, hãy cố gắng hiểu mục đích của từng loại và cách chúng có thể giúp bạn khai thác insight từ dữ liệu. Hãy thử nghiệm với các kịch bản khác nhau và sáng tạo trong trực quan hóa. Với luyện tập, bạn sẽ nhanh chóng nhận ra loại LOD nào phù hợp cho trường hợp sử dụng của mình.

Muốn khám phá thêm các hàm Tableau mà các nhà phân tích dữ liệu thường dùng? Lộ trình Data Analyst in Tableau của chúng tôi có thể giúp bạn!

Nếu bạn muốn nội dung có hướng dẫn chi tiết hơn, đặc biệt về biểu thức LOD, khóa học Calculations in Tableau có thể phù hợp với bạn. Hoặc, nếu bạn là người mới bắt đầu muốn học Tableau, hãy thử khóa học Introduction to Tableau.