3 วิธีการเปรียบเทียบข้อมูลกับช่วงก่อนหน้าที่ต้องการด้วย Looker Studio

3 วิธีการเปรียบเทียบข้อมูลกับช่วงก่อนหน้าที่ต้องการด้วย Looker Studio

17 September 2024

Looker Studio ถือเป็นอีกเครื่องมือหนึ่งที่เป็นที่นิยมในปัจจุบัน สำหรับการสร้างกราฟหลากหลายรูปแบบเพื่อนำไปใช้วิเคราะห์และเจาะลึกข้อมูลตามความต้องการของผู้ใช้

สิ่งหนึ่งที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์ข้อมูลคือความสามารถในการเปรียบเทียบข้อมูลกับช่วงเวลาก่อนหน้าที่ต้องการ เช่น การเปรียบเทียบข้อมูลปีนี้ กับปีที่แล้ว หรือช่วงไตรมาสปัจจุบันมีการเปลี่ยนแปลงจากไตรมาสที่แล้วอย่างไร เป็นต้น ซึ่ง Looker Studio เองมีความสามารถที่จะตอบสนองต่อความต้องการดังกล่าวได้ ในบทความนี้จึงจะนำเสนอ 3 วิธีที่จะช่วยให้การเปรียบเทียบข้อมูลในช่วงเวลาต่าง ๆ สามารถทำได้ด้วย Looker Studio

วิธีที่ 1 การใช้ Date Range Control

ใน Looker Studio จะมีตัวควบคุม (Control) ให้เลือกใช้อยู่หลากหลายแบบ แต่สิ่งที่จะนำมาใช้ในตอนนี้คือตัวควบคุมที่ชื่อว่า Date Range Control

ภาพที่ 1 Add a control -> Date Range Control -> วางตัวควบคุมลงในหน้าที่ใช้ทำงานใน Looker Studio

Date Range Control หรือการควบคุมช่วงวันที่ เป็นตัวควบคุมในรูปแบบปฏิทินที่สามารถปรับตั้งค่าได้ตามชอบ ซึ่งช่วยให้การปรับช่วงเวลาที่จะใช้แสดงผลทำได้สะดวกโดยไม่จำเป็นต้องแก้ไขข้อมูลหรือการตั้งค่าใด ๆ เมื่อนำตัวควบคุมดังกล่าววางลงในหน้าที่ต้องการใช้งานแล้ว หน้าการแสดงผลจะถูกควบคุมด้วย Date Range Control ตามการตั้งค่า ซึ่งมีอยู่ 2 แบบ

  1. Auto คือการแสดงผลจะแสดงตามช่วงเวลาค่าเริ่มต้นของ Date Range Control เช่น จากรูปด้านล่างจะเห็นว่าหากเลือก Date Range Control และไปที่ Setup จะมีการตั้งค่า Default date range แต่ถ้าหากบริเวณนี้ไม่มีการตั้งค่า ข้อมูลจะถูกแสดงทั้งหมด ไม่มีกำหนดช่วงเวลา
  • Custom หากเลือกใช้การตั้งค่านี้ กราฟจะถูกตั้งค่าให้มีช่วงของข้อมูลตามที่ตั้งค่า Custom ไม่ใช่ตามช่วงของ Date Range Control

เมื่อสร้าง Date Range Control แล้ว จะต้องเปิดใช้งานตัวเลือกการเปรียบเทียบกับช่วงเวลาก่อนหน้า (Comparison Date Range) โดยที่กราฟเกือบทั้งหมดสามารถแสดงการเปรียบเทียบกับช่วงเวลาก่อนหน้าได้ แต่บางกราฟไม่สามารถทำได้ เช่น กราฟวงกลม แผนที่ เป็นต้น ดังนั้นการพิจารณาก่อนใช้งานกราฟประเภทต่าง ๆ เองก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน

ในการเปิดใช้งานการเปรียบเทียบช่วงเวลา

  • เลือกกราฟที่ต้องการ
  • ในส่วนของ Setup เลื่อนลงมาจนเจอการตั้งค่าในส่วน Default date range
  • บริเวณ Default date range ไปที่ Comparison date range ซึ่งค่าเริ่มต้นจะเป็น None ให้กดเลือกที่ None
  • เมื่อกดเลือกจะมีปฏิทินปรากฏขึ้น ที่บริเวณมุมขวาบนของปฏิทินในกดที่ Previous period

ในการเปรียบเทียบ ไม่ได้มีการเปรียบเทีบกับช่วงก่อนหน้า (Previous period) เพียงอย่างเดียว

  • Fixed: เลือกช่วงวันที่ที่ต้องการเปรียบเทียบ ซึ่งจะคงที่ไม่เปลี่ยนแปลงแม้จะเปลี่ยนตัวเลือกช่วงวันที่
  • Previous period: เปรียบเทียบกับช่วงเวลาก่อนหน้าเสมอ เช่น เลือกหากเดือนสิงหาคม (1 สิงหาคม – 31 สิงหาคม) ในตัวควบคุม Date range control กราฟจะเปรียบเทียบข้อมูลกับเดือนก่อนหน้า (1 กรกฎาคม – 31 กรกฎาคม)
  • Previous year: เปรียบเทียบกับปีที่แล้ว โดยจะเปรียบเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปีที่แล้ว
  • None: เป็นการล้างค่าการเปรียบเทียบช่วงเวลาออก
  • Advanced: เลือกช่วงเวลาที่กำหนดเองตามความต้องการ

วิธีที่ 2 การจัดกลุ่ม (Group)

จากวิธีที่ 1 จะเห็นได้ว่า Date range control สามารถทำให้ผู้ใช้สามารถเปรียบเทียบข้อมูลกับช่วงที่ต้องการได้ แต่ว่าการตั้งค่าช่วงเวลาก่อนหน้าจะต้องถูกกำหนดตั้งแต่แรกใน Default date range ของกราฟนั้น ๆ ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่ได้มีสิทธิ์ในการแก้ไขกราฟ ไม่สามารถปรับเปลี่ยนช่วงที่ต้องการเทียบได้อย่างอิสระ

การจัดกลุ่ม (Group) จะสามารถแก้ไขปัญหาได้โดยมีวิธีการดังนี้

  • เลือกสร้าง Date range control ออกมา 2 ตัว
  • สร้างกราฟที่ต้องการใช้เปรียบเทียบ 2 กราฟ

  • เลือก Date range control ตัวแรก -> กด Shift ค้าง -> กดเลือกกราฟอันที่ 1 -> นำเม้าส์ไปวางบนกราฟที่ 1 แล้วคลิกขวา -> เลือกคำสั่ง Group
  • ทำแบบเดียวกันกับ Date range control ตัวที่ 2 และกราฟอันที่ 2

เมื่อลองเปลี่ยนช่วงวันที่ของ Date range control แต่ละตัว จะพบว่ากราฟจะมีการปรับเปลี่ยนตัวเลขตาม Date range control ที่ถูกจัดกลุ่มอยู่ด้วยกัน ไม่มีการยุ่งเกี่ยวกัน (Date range control 1 กับ กราฟ 1) ทำให้สามารถดูค่าตัวเลขเปรียบเทียบระหว่างสองช่วงเวลาได้

วิธีที่ 3 การใช้พารามิเตอร์

อีกหนึ่งวิธีในการเปรียบเทียบข้อมูลกับช่วงก่อนหน้าสามารถทำได้ด้วยพารามิเตอร์ (Parameter) หากย้อนกลับไปที่วิธีที่ 2 จะเห็นได้ว่าถึงแม้จะสามารถเปรียบเทียบค่าได้ แต่ตัวเลขจะอยู่คนละกราฟทำให้การพิจารณาตัวเลขทำได้ไม่สะดวกเท่าที่ควร

  1. สร้างพารามิเตอร์
  • ไปที่ Add a parameter
  • ตั้งชื่อให้พารามิเตอร์ ในที่นี้จะให้ชื่อว่า ปี และใส่ Parameter ID ว่า year
  • เลือก Data type เป็น Number (Whole)
  • Permitted values ให้เลือกเป็น List of values
  • ใส่ค่าของปีต่างๆ และตั้งค่าค่าเริ่มต้นของปีที่ Default value ในที่นี้จะใช้เป็น 2024
  • กด save และ finished
  • สร้างพารามิเตอร์อีกตัวหนึ่ง โดยตั้งชื่อว่า ปีที่ต้องการเปรียบเทียบ และทำตามทุกขั้นตอนเมื่อตอนสร้างพารามิเตอร์อันแรก เพียงแต่เปลี่ยนค่า Parameter ID เป็น year_compare และค่า Default value เป็นคนละปีกับพารามิเตอร์ตัวแรก ในที่นี้จะใช้เป็น 2023
  • การสร้าง Calculated field
  • ไปที่ Add a field -> Add calculated field
  • ตั้งชื่อ Field Name ในที่นี้ให้ชื่อ present
  • ด้านล่างบริเวณ Formula ให้ใส่ SUM(IF(YEAR(year) = ปี, count, 0)) แล้ว save
  • สร้างอีก calculated field โดยทำตามขั้นตอนเดียวกันกับอันแรก เพียงแค่เปลี่ยนชื่อเป็น compare และเปลี่ยน Formula เป็น SUM(IF(year = ปีที่ต้องการเปรียบเทียบ, count, 0))

เมื่อมาถึงขั้นตอนนี้เราจะได้ calculated field จำนวน 2 ตัวคือ present และ compare โดย present นั้นจะเป็นการบวกรวมค่าในคอลัมน์ count หากปีของข้อมูลมีค่าเท่ากับพารามิเตอร์ที่ชื่อปี ขณะที่ compare จะเป็นการบวกรวมค่าในคอลัมน์ count หากปีของข้อมูลมีค่าเท่ากับพารามิเตอร์ที่ชื่อปีที่ต้องการเปรียบเทียบ ทำให้ calculated fields ทั้ง 2 ตัวถูกแยกกันด้วยพารามิเตอร์สองตัวอย่างเด็ดขาด และจะเห็นได้ว่าเมื่อสร้างกราฟตารางขึ้นมา เราสามารถนำ calculated field ทั้ง 2 ตัว ไปใส่เอาไว้ในกราฟเดียวกันได้เลย

นอกจากนั้นหากต้องการเปรียบเทียบเพิ่มเติมว่าข้อมูล calculated field ทั้ง 2 ตัว มีการเปลี่ยนแปลงเพิ่มขึ้นหรือลดลงย่างไรก็สามารถทำได้เช่นกัน

  • ไปที่ Add a field -> Add calculated field
  • ตั้งชื่อ Field Name ในที่นี้ให้ชื่อ different
  • ด้านล่างบริเวณ Formula ให้ใส่ (SUM(IF(year = ปี, count,0))-SUM(IF(year=ปีที่ต้องการเปรียบเทียบ,count,0)))/SUM(IF(year=ปีที่ต้องการเปรียบเทียบ, count,0)) แล้ว save
  • นำ calculated field ที่ชื่อ different ไปใส่ในตาราง
  • ไปที่ Setup แล้วเลือกที่สัญลักษณ์ดินสอ หน้า different
  • กดเลือก Data type -> Numeric -> Percent

เมื่อทำเสร็จตามขั้นตอน จะเห็นได้ว่าข้อมูล calculated field ทั้งสอง จะมีคอลัมน์ที่ชื่อ different มาแสดงค่าความเปลี่ยนแปลงว่ามีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างไรเป็นที่เรียบร้อย

การใช้งานการเปรียบเทียบข้อมูลใน Looker Studio นั้นจะเห็นได้ว่าสามารถทำได้อย่างหลากหลายวิธี และแต่ละวิธีเองก็มีข้อดี และข้อเสียที่แตกต่างกันไป จึงอยู่ที่ผู้ใช้งานที่จะเลือกใช้วิธีการต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับข้อมูลและความต้องการของตนเอง

บทความโดย ชนิกานต์ วิทยถาวรวงศ์

ตรวจทานและปรับปรุงโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์  

แหล่งอ้างอิง

Senior Data Scientist at Big Data Institute (BDI)

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.