Month: August 2022

  • Series สอนดึงข้อมูลจากเว็บ ด้วย Power Automate Desktop

    Series สอนดึงข้อมูลจากเว็บ ด้วย Power Automate Desktop

    ในคลิปนี้ผมจะสอนใช้เครื่องมือ Power Automate Desktop (โหลดมาใช้ได้ฟรี) เพื่อดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ที่ต้องการมาลงใน Excel แบบอัตโนมัติ

    ซึ่งดึงได้หมดแม้ว่าเว็บนั้นจะต้อง Login ก่อน หรือมีหลายหน้าก็ไม่มีปัญหา แต่เราจะสอนตั้งแต่แบบง่ายไปยาก ดังนั้นในคลิปนี้จะเป็นการดึงแบบง่ายก่อนครับ ดังนั้นใครอยากทำกับเว็บยากๆ ได้ให้ติดตามยาวๆ เลยครับ ^^

    ตอนที่ 1 : เริ่มดึงจากเว็บหน้าแรก

    ตอนที่ 2 : ดึงข้อมูลหลายๆ หน้า มารวมกัน

  • ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น)

    ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น)

    บทความนี้จะเป็น “การทดลองทำความเข้าใจ” AI วาดรูปที่ชื่อว่า MidJourney (ใช้งานผ่าน Discord) โดยเป็นสิ่งที่ผมได้เรียนรู้มาจากการอ่านและการทดลองทำด้วยตัวเองนะครับ หวังว่าจะมีประโยชน์กับคนที่กำลังเรียนรู้การสั่งการให้ตรงใจมากขึ้นนะ

    ในบทความนี้จะไม่มีการสอนการเรียกใช้งานทั่วไปซึ่งตอนนี้เรื่องพวกนี้น่าจะสามารถหาดู Tutorial ได้ง่ายๆ แล้ว แต่บทความนี้จะเน้นไปที่การเจาะลึกไปที่ Prompts หรือตัวคำสั่งที่เราสั่งหลังจาก /imagine นี่แหละ

    ข้อมูลเบื้องต้นที่ควรศึกษาก่อน

    แต่ถ้าจะให้แนะนำคลิปก็ขอแนะนำอันนี้ครับ อธิบายภาพรวมได้ดี (ภาษาอังกฤษ)
    คลิปภาษาไทยก็มี เผื่อคนอังกฤษไม่แข็งแรง

    เบื้องต้น ผมแนะนำให้เพื่อนๆ ที่ยังไม่เคยใช้งานไปหัดใช้งานเบื้องต้นก่อนนะครับ เพราะผมจะไม่ได้พูดถึงเรื่องพื้นฐานทั่วไปในบทความนี้นะ ใครอยากรู้จัก Parameter ต่างๆ ว่าส่งผลยังไงให้ไปอ่าน บทความหลักอันนี้ในเว็บของ MidJourney อันนี้ได้เลย มีรูปประกอบดีอยู่แล้ว

    สรุปองค์ประกอบของ Prompt ที่ใช้สั่งงาน

    ซึ่งถ้าไปอ่านจะพบว่าโครงสร้างหลักของ Prompts จะมีอยู่ 3 ส่วนดังรูปนี้

    ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น) 1
    • ส่วนแรก คือ Image Prompt สามารถใช้เป็น “แรงบันดาลใจ” ให้กับ MidJourney ได้
      • ซึ่งเราสามารถใส่เป็น URL (ที่อยู่เว็บ) ที่ Link ไปหารูป (.png หรือ .jpg)
      • โดยสามารถใส่หลายรูปก็ได้ด้วยนะครับ แค่เว้นวรรคแล้วใส่ URL ไปเรื่อยๆ
      • ถ้ามีแต่รูปในเครื่องคอมพ์ ก็ให้ Upload ขึ้น Discord ก่อนแล้วคลิ๊กขวา copy link เอา URL มาก็ได้
      • อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้เอารูปมาสร้างต่อตรงๆ แต่เป็น “แรงบันดาลใจ” แค่ส่วนหนึ่งของคำสั่งรวมกับ Text Prompts เท่านั้น
        • ปกติ Image จะมี Weight ที่ 0.25 เมื่อเทียบกับ Text Prompt ปกติที่มี Weight 1 นั่นคือ Image Prompt จะส่งผลที่ 20% เท่านั้น แต่เราสามารถปรับ Image Weights ได้ ด้วย parameter –iw number นะครับ
    • ส่วนที่สอง คือ Text Prompt ตรงนี้สามารถใส่คำบรรยายต่างๆ ได้มากที่สุด 60 คำ และไม่เกิน 6000 อักขระ ตัวพิมพ์เล็กพิมพ์ใหญ่ไม่มีผลใดๆ ทั้งสิ้น ซึ่งในส่วนนี้เราสามารถใส่ตัวคั่นต่างๆ ได้มากมายหลายแบบด้วย เช่น , + :: ซึ่งผมจะพูดในรายละเอียดต่อไปอีกที เพราะส่วนนี้แหละที่มีรายละเอียดเยอะมาก โดยเฉพาะการกำหนด Weights หรือน้ำหนักให้กับคำสั่งแต่ละชุด
    • ส่วนสุดท้าย คือ Parameters พวกนี้จะขึ้นต้นด้วยเครื่องหมาย — ซึ่งมีหลายคำสั่งมากๆ ซึ่งอันนี้ไม่ใช่ List ที่ครบทั้งหมด แต่ผมเอามาแค่ที่ใช้ให้ดูในบทความนี้นะครับ ถ้าอยากรู้ทั้งหมดให้ไปอ่านในบทความหลักอันนี้ในเว็บของ MidJourney เองนี้เอานะครับ
      • –stop number ให้หยุดการ gen รูปที่ percent ที่กำหนด (เพื่อที่จะได้รูปที่ไม่ละเอียดเกินไป)
      • –seed number กำหนดเลข seed ที่ใช้ในการ Random รูปออกมา ซึ่งจะทำให้การ Gen แต่ละรอบ ค่อนข้างได้รูปที่ไม่ต่างจากเดิมมาก
      • –sameseed number กำหนดเลข seed ตอนที่สร้างรูป 4 รูป ให้เป้นอันเดียวกัน ดังนั้นรูป 4 รูปจะออกมาคล้ายกันมากๆ
      • –ar h:w กำหนดสัดส่วน Aspect Ratio ของรูป (ใช้แทน –w กับ –h ได้)
      • –no xxx yyy คือการกำหนดให้ในรูปไม่มีสิ่งที่ระบุ (ทำให้รูปตรงใจมากขึ้น แต่ว่าใช้กับคำต้องห้ามไม่ได้ เช่น –no dress ไม่ได้)
      • –iw number (ถ้าไม่กำหนด สัดส่วนของ image prompt จะอยู่ที่ 0.25 หรือ 25%)
      • –video คือ สั่งให้มันบันทึกการ Gen รูปเป็น Video ไว้ด้วย และถ้าเราส่ง Emoji จดหมายหามัน มันจะส่งคลิปวีดีโอกลับมาให้

    เทคนิคพิมพ์ Parameter สำหรับ iPhone

    ใน iPhone ถ้าเราพิมพ์ — (ขีด 2 ทีติดกัน) บางทีมันมักจะแปลงให้เป็น ขีดเดียวยาวๆ ให้โดยอัตโนมัติ (ซึ่งใช้ไม่ได้) ให้เราไปปรับค่าใน Setting –> General –> Keyboards –> ปิด Smart Punctuations ซะ จะสะดวกขึ้นมากๆ

    ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น) 2

    ทำไมสั่งด้วย Prompts ที่เหมือนกัน แต่ให้ผลลัพธ์ไม่เหมือนกัน?

    เพื่อนๆ งงมั๊ยว่า สมมติเราไปรู้ Prompt เจ๋งๆ ของคนอื่นมา เช่น ผมไปแอบดูรูปที่คนอื่นทำใน Community Feed (ที่รวมผลงานเจ๋งๆ แต่เราต้องเป็นสมาชิกเสียเงินถึงจะดูได้นะ ) แล้วชอบ ก็เลยจะจิ๊ก Prompt หรือแม้แต่ Command ที่เค้าใช้มาลองบ้าง

    เช่น ผมชอบรูปนี้ (จาก Link นี้) เลย Copy Command โดยกด … แล้ว Copy Command มาแบบนี้

    ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น) 3

    แล้วได้คำสั่งนี้มา

    sui ishida art manga, female Samurai, Symatrical, dark atmospheric lighting, volumetrics, manga style, artstation, symetric, lineart --ar 9:16

    แต่พอเอาไปสั่งเอง ได้รูปอะไรไม่รู้ ไม่เห็นจะมีความคล้ายรูปนั้นเลย? แถมลองรันตั้งหลายรอบก็ยังไม่ได้ (แถมไม่เหมือนกันซักรอบ)

    ค่อยๆ ทำความเข้าใจ

    ผมจะอธิบายหลักการทำงานของมันให้ฟัง ว่าทำไมเราถึงไม่ได้รูปเหมือนของเค้า (ที่เราก๊อปมา) ขอเอาตัวอย่างที่ Simple มากๆ ก่อน เช่น สีแดงกับเหลือง

    สมมติว่าผมส่ง MidJourney ด้วย Promt ง่ายๆ เช่น

    red , yellow

    แต่ผลลัพธ์แต่ละครั้งที่มัน Gen จะไม่เหมือนกัน เช่น จะได้ 2 ชุดนี้ออกมา

    ที่เราได้ผลลัพธ์ไม่เหมือนกัน เป็นเพราะการ Gen แต่ละครั้งนั้นมีจุดเริ่มต้นของการ Random ที่เรียกว่า “seed” ที่แตกต่างกัน

    ถ้าใครอ่านวิธีการสั่ง parameter จะพบว่าเราสามารถกำหนดเลข seed ของการ Gen ได้ สมมติผมสั่งให้เป็น –seed 1 ทั้งสองรอบ เราจะได้รูปที่คล้ายกันขึ้นมาก ดังนี้

    red, yellow --seed 1

    เราจะเห็นได้ว่าลักษณะการวางสีแทบจะเหมือนกัน มันต่างกันที่รายละเอียด ดังนั้นถ้าเราสั่งให้หยุดการ Gen ไว้ก่อนจบ จะเห็นได้ชัดเลยว่าตอนแรกมัน Random ออกมาเหมือนกัน เช่น อันนี้ผมสั่งหยุดที่ 20% จะพบว่าการ Gen 2 รอบคล้ายกันมากๆ

    red, yellow --seed 1 --stop 20

    ซึ่งถ้าดูเป็นภาพเคลื่อนไหว โดยใส่ –video แล้วสุดท้ายให้ dm หา bot มันจะส่งวีดีโอกลับมาให้ จะเห็นผลเป็นดังนี้
    อันหลังใช้ –sameseed จะเห็นว่า แม้จุดเริ่มต้นแทบจะเหมือนกัน 100% แต่ผลตอนจบก็สามารถแตกต่างกันได้อยู่ดี (ดังนั้นผลก็ขึ้นกับโชคด้วยในระดับนึง)

    red, yellow --seed 1 --video
    red, yellow –seed 1 –video
    red, yellow –sameseed 1 –video

    แปลว่าเราควรจะ Gen หลายๆ รอบ จนกว่าจะได้รูปที่ใกล้เคียงกับสิ่งที่ต้องการ แล้วพยายามหาเลข Seed ของมันให้ได้ เพื่อที่จะ Gen ให้ได้ตัวที่ใกล้เคียงภาพชุดนั้นอีกรอบ (ซึ่งเท่าที่ผมลอง มัน Work กว่าการกด V มากๆ เพราะ V ชอบออกมาเบี้ยวๆ บูดๆ)

    วิธีหาเลข seed

    เราสามารถรู้เลข seed ของรูปใดๆ ที่เราทำก็ได้ ด้วยการส่ง DM ไปหา MidJourney Bot ในรูปที่มันต้องการ มันจะส่งเลข Seed กลับมาให้ทาง Message ครับ

    เช่น ผม gen ด้วย prompt แบบนี้ 2 รอบ แบบไม่กำหนด seed เลย

    woman , wolf

    ปรากฎว่าผมได้ 2 set นี้มา (ซึ่งคนละ seed กันแน่นอน)

    ทีนี้ถ้าผมอยากรู้ว่าภาพชุดแรก seed อะไร ผมสามารถส่ง Emoji รูปจดหมายไปหา MJ Bot ได้ แบบนี้

    ทีนี้ถ้าผมลอง Gen ด้วย seed ที่มันส่งให้มา ผมจะได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงอันแรกมากๆ ลองเทียบกันได้

    สรุปสาระ…

    การ Gen ภาพ ด้วย MidJourney แต่ละครั้งจะไม่มีทางได้ผลลัพธ์เหมือนกัน 100% แม้จะใช้คำสั่งเดิมเป๊ะๆๆๆ มันจะมีการ Random อยู่ในระดับนึงเสมอ แม้จะใช้ seed เดียวกันก็ตามนะครับ แต่ว่าเราก็สามารถทำให้มันคล้ายเดิมมากๆ ด้วยการ Gen หลายๆ ที จนกว่าเราจะเจอ Seed ที่เราค่อนข้างชอบ แล้วสั่งให้รัน Seed นั้นอีกหลายๆ รอบได้เลย จนกว่ามันจะ Perfect

    สรุป เรื่อง Text Prompts

    • ตัวพิมพ์เล็กพิมพ์ใหญ่ไม่มีผลใดๆ ทั้งสิ้น (มีระบุในคู่มือ)
    • ตัวคั่นแต่ละตัว ให้ผลไม่ต่างกันมากในการ Gen ภาพตั้งต้น เช่น space comma + – หรือ :: (อันนี้จากการทดสอบ)
      • ยกเว้นคำว่า and (อาจรวมถึง &) อันนี้ค่อนข้างให้ผลต่างมากๆ คิดว่ามันตีความว่าไม่ใช่ตัวคั่น แต่เป็นการบังคับให้มีวัตถุหลายอัน

    ลองดูผลการทดลองข้างล่างนี้ได้ครับ ว่าเห็นด้วยกับที่ผมสรุปหรือไม่?…

    ผลของการใช้ตัวคั่นแบบต่างๆ (Gen อย่างละ 2 รอบ)

    Space (เว้นวรรคเฉยๆ)

    woman wolf --seed 1 --video

    comma

    woman , wolf --seed 1 --video

    เครื่องหมาย +

    woman + wolf --seed 1 --video

    เครื่องหมาย :: (hard break)

    woman :: wolf --seed 1 --video

    เครื่องหมาย &

    woman & wolf --seed 1 --video

    คำว่า and

    (อันนี้ต่างจากตัวคั่นอื่นๆ อยากชัดเจน ว่าให้แยกออกมา 2 สิ่ง)

    woman and wolf --seed 1 --video

    ทดลองเล่นๆ

    ผลลัพธ์ของการ Gen ด้วยตัวคั่นต่างๆ แล้วให้ Stop ที่ 10% ตอนแรกจะแทบไม่ต่างกันเลย

    ผลลัพธ์ของการ Gen ด้วยตัวคั่นต่างๆ แล้วให้ Stop ที่ 20% จะเริ่มเห็นความต่างแล้ว (โดยเฉพาะ & กับ and ที่จะไม่เหมือนตัวอื่น)

    ผลลัพธ์ของการ Gen ด้วยตัวคั่นต่างๆ แล้วให้ Stop ที่ 50% อันนี้จะมีบางตัวต่างออกมาชัดเจน

    ผลลัพธ์ของการ Gen ด้วยตัวคั่นต่างๆ แล้วให้ Stop ที่ 80%

    ผลลัพธ์ของการ Gen ด้วยตัวคั่นต่างๆ แล้วปล่อยให้สำเร็จ 100%

    การใช้ Image Prompt

    เราสามารถใช้ Image Prompt มาช่วยให้เกิดผลลัพธ์ที่ตรงใจมากขึ้นได้ ซึ่งใน Community Feed หลายๆ อันก็เป็นแบบนั้น เช่น

    รูปซ้ายสุดนี้ (จาก link นี้ ) ถ้าเราไล่ที่มาไปเรื่อยๆ เราจะพบว่ามีการใช้ Image Prompt ช่วยด้วยเช่นกัน

    ซึ่งคำสั่งที่ทำให้ได้ 4 รูปกลางคืออันนี้ (เราจะพบว่าใน Code กำหนด Weight ของรูป Image Prompt เป็น 1 ซึ่งจะมีอธิบายอีกที)

    <https://s.mj.run/emIdpdisrpM> a 2d illustration of a female warrior in armor, full body character concept, anime style, by hideo minaba, pixiv, artstation, granblue fantasy --iw 1 --ar 10:16 --q 2

    ถ้าผมเอาไปรันบ้างจะได้แบบนี้ เทียบกันจะๆ แบบมี Image Prompt กับไม่มี ซึ่งจะพบว่าถ้าผมไม่ได้ใช้ Image Prompt นี่ผลลัพธ์ออกมาเป็นคนละคนกันเลย 555

    สรุปการใช้ Advance Text Weights ด้วย ::

    แม้ว่าเนื้อหาข้างบนผมบอกว่าตัวคั่นแต่ละตัวจะให้ผลคล้ายๆ กัน อย่างไรก็ตาม ตัวคั่น Hard Break คือ :: (Colon 2 อันติดกัน) จะมีความสามารถพิเศษ คือ เป็นตัวช่วยกำหนด Weights หรือน้ำหนักความสำคัญของ keyword ได้ ซึ่งถ้าเรียนรู้ตัวนี้ดีๆ จะช่วยให้สร้างภาพที่ตรงใจมากขึ้นได้ ดังนี้

    ใน Text Prompts เราสามารถใส่ตัวคั่น Hard Break ได้หลายตัว โดยเราสามารถกำหนดความสำคัญให้แต่ละคำ แยกกันได้ โดย ใส่เลข weights ลง หลังเครื่องหมาย :: (แบบห้ามเว้นวรรค) เช่น

    word1 ::weight1 word2 ::weight2 word3 ::weight3

    แต่ถ้าไม่ใส่เลขใดๆ จะได้ Weights 1 โดยอัตโนมัติ

    woman :: wolf :: tree

    จะได้ผลลัพธ์แบบนี้ เพราะทุกตัว Weight 1 เท่ากันหมด มันจะดูปนๆ กันนัวๆ หน่อย (ลองรัน 2 รอบ)

    แต่ถ้าเราระบุเลข Weight ตัวอย่างเช่น

    woman :: wolf ::5 tree ::4

    แปลว่า จากน้ำหนักรวม 1+5+4 =10…

    • woman ไม่ระบุ = ได้น้ำหนัก 1 นั่นคือ 1/10 = 10%
    • wolf ได้น้ำหนัก 5 นั่นคือ 5/10 = 50%
    • tree ได้น้ำหนัก 4 นั่นคือ 4/10 = 40%
    เน้นหมาป่า กับ ต้นไม้
    woman :: wolf ::5 tree ::4
    woman ::5 wolf ::1 tree ::4

    แปลว่า จากน้ำหนักรวม 5+1+4 =10…

    • woman ได้น้ำหนัก 5 นั่นคือ 5/10 = 50%
    • wolf ได้น้ำหนัก 1 นั่นคือ 1/10 = 10%
    • tree ได้น้ำหนัก 4 นั่นคือ 4/10 = 40%
    เน้นผู้หญิง กับ ต้นไม้
    woman ::5 wolf ::1 tree ::4

    ซึ่งน้ำหนักสามารถใส่เลขทศนิยมได้ และติดลบได้ด้วย (ติดลบ คือ ในภาพไม่ควรมีสิ่งนั้น ) เช่น moon ::-0.5 มีผลเท่ากับ –no moon

    woman :: wolf :: tree :: moon ::-0.5 --seed 1 --video
    ห้ามมีพระจันทร์
    woman :: wolf :: tree :: moon ::-0.5 ground::-0.5 --seed 1 --video
    ห้ามมีพระจันทร์ ห้ามมีพื้น

    อย่างไรก็ตาม Weights รวมทั้งหมดของ Prompts ทุกอัน ห้ามติดลบนะครับ เช่นใส่ว่า xxx ::0.2 yyy ::-0.5 แบบนี้ไม่ได้นะ เพราะรวมกันได้ -0.3

    ถ้ามี Image Prompt ด้วย

    และถ้ามี Image Prompt ด้วย ก็จะมีผลกับ Weight เช่นกัน ซึ่งกำหนดได้โดยค่า –iw เช่น

    เราสามารถกดปุ่ม + เพื่อ Upload Image เข้า Discord เพื่อเอามาเป็น Image Prompt ได้นะ จากนั้นให้คลิ๊กขวาแล้ว Copy Link

    ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น) 54
    Step1 : กดปุ่ม + เพื่อ Upload Image
    ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น) 55
    Step2 : คลิ๊กขวาแล้ว Copy Link
    ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น) 56
    รูปที่ใช้เป็น Image Prompt https://cdn.discordapp.com/attachments/1004932439333928981/1009096482529489016/seal-4923333_1920.jpg

    ผลที่ได้คือแบบนี้

    https://cdn.discordapp.com/attachments/1004932439333928981/1009096482529489016/seal-4923333_1920.jpg woman :: wolf ::5 tree ::4 --iw 10 --seed 1 --video

    อันนี้เน้นรูปแมวน้ำ และ หมาป่า และต้นไม้

    แปลว่า จากน้ำหนักรวม 1+5+4+10 =20…

    • woman ได้น้ำหนัก 1 นั่นคือ 1/20 = 5%
    • wolf ได้น้ำหนัก 1 นั่นคือ 5/20 = 25%
    • tree ได้น้ำหนัก 4 นั่นคือ 4/20 = 20%
    • image prompt = ได้น้ำหนัก –iw 10 นั่นคือ 10/20 = 50%
    https://cdn.discordapp.com/attachments/1004932439333928981/1009096482529489016/seal-4923333_1920.jpg woman ::5 wolf ::1 tree ::4 --iw 5 --seed 1 --video

    อันนี้เน้นรูปแมวน้ำ และ ผู้หญิง และต้นไม้

    แปลว่า จากน้ำหนักรวม 5+1+4+5 =15…

    • woman ได้น้ำหนัก 5 นั่นคือ 5/15 = 33.33%
    • wolf ได้น้ำหนัก 1 นั่นคือ 1/15 = 6.67%
    • tree ได้น้ำหนัก 4 นั่นคือ 4/15 = 26.67%
    • image prompt = ได้น้ำหนัก –iw 5 นั่นคือ 5/15 = 33.33%

    Tips: วิธี Copy Link รูปกรณีที่ใช้มือถือ

    ให้จิ้มที่รูปค้างไว้ แล้วเลือก Copy Media Link ได้เลยครับ

    ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น) 57

    สัดส่วนรูปมีผลยังไง?

    สัดส่วน Aspect Ratio ของรูป นั้นส่งผลต่อผลลัพธ์สุดท้ายอย่างชัดเจน (แม้ตอนแรกจะดูคล้ายกัน) เรามารถดูได้จากคลิปนี้

    woman :: wolf –seed 1 –video –ar 1:1
    woman :: wolf –seed 1 –video –ar 9:16

    ดังนั้นเราต้องคิดให้ดีว่าผลลัพธ์สุดท้ายเราต้องการรูปแนวไหนมากกว่ากัน เช่น แนวนอนจะเหมาะกับภาพที่มีวิวเยอะๆ แนวตั้งเหมาะกับภาพคนหรือตัวละครมากกว่า เป็นต้น

    จะสมัครแบบจ่ายตังทำไง?

    อ่านมาถึงตรงนี้หลายคนคงเริ่มรู้ตัวแล้วว่า ยังไงการใช้แบบฟรีมันไม่มีทาง Gen รูปได้ถึงระดับที่เราพอใจได้แน่ๆ เพราะมันมีปัจจัยเรื่องโชคและการ Random อยู่พอสมควร ดังนั้นถ้าใครสนใจสมัครแบบจ่ายเงิน กดสามารถพิมพ์คำสั่งนี้ได้

    /subscribe

    มันจะมี Link พาไปเว็บที่มีรายละเอียดการจ่ายเงินเลยครับ ซึ่งหลักๆ ถ้าเป็นของคนปกติจะมี 2 แบบ

    • Basic : 10$ ต่อเดือน
      • ได้เวลา gpu-minutes 200 นาที ต่อเดือน
      • นั่นคือ gen ได้ “ประมาณ” 200 ครั้ง (โดยเฉลี่ยมัน Gen รูปนึงใช้เวลา 1 นาที) เพราะโควต้ามันไม่ได้นับเป็นรูป แต่นับเป็นเวลา
    • Standard : 30$ ต่อเดือน
      • ได้เวลา gpu-minutes 15 ชั่วโมง ต่อเดือน (โหมด Fast) แต่ถ้าสลับเป็นโหมด Relax จะใช้ได้ Unlimited ครับ
      • อย่างไรก็ตาม Max Upscale ต้องใช้ Fast Mode เท่านั้น
      • ถ้าใช้ Fast Mode จนหมดโควต้า สามารถจ่ายซื้อเพิ่มเป็นรายชั่วโมงได้

    เราสามารถดูสถานะปัจจุบันได้ด้วยคำสั่งนี้

    /info

    เช่นอันนี้ของผม ณ ตอนนี้ (ใช้มาตั้งแต่ 5 สค. – 17 สค. 2022 นั่นคือประมาณ 11 วัน Gen ไปพันกว่ารูป)

    ทำความเข้าใจวิธีสั่ง MidJourney แบบละเอียด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงใจ (มากขึ้น) 58

    จะเห็นว่ามีโควต้า Fast ทั้งหมด 15 ชม. จริงๆ และตอนนี้เหลือ 7 ชม. กว่าๆ เอง (เพราะตอนแรกไม่รู้ว่ามีโควต้านี้ และควรปรับเป็นโหมด /relax ถ้าไม่รีบ 555)

    ดังนั้นถ้าไม่ติดขัดเรื่องเงินมากนัก แบบ 30$ คุ้มกว่ามากๆๆๆ ครับ ถ้าใช้แบบ 10$ นี่คือหมดไปเป็นชาติแล้ว

    ก่อนจากลา

    สุดท้ายนี้ สำหรับบทความนี้ผมขอจบเท่านี้ก่อน แม้ว่าผมก็ยังต้องทดลองต่อไปอีกหลายอย่างจึงจะเข้าใจมันลึกซึ้งมากขึ้น แต่อยากรีบเอามาแชร์ก่อนเผื่อจะเป็นประโยชน์กับเพื่อนๆ ครับ ถ้าผมรู้อะไรดีๆ เพิ่มจะเอามาพิมพ์เพิ่มให้เรื่อยๆ นะ

    ถ้าใครรู้เทคนิคอะไรดีๆ ก็ Comment บอกได้เลยนะ

  • สรุปเรื่องของ DAX ฉบับเทพเอ็กเซล

    สรุปเรื่องของ DAX ฉบับเทพเอ็กเซล

    Post นี้เป็นการนั่งสรุปความคิดของผมเกี่ยวกับ DAX ซึ่งเป็นภาษาที่ใช้ใน Data Model ของทั้ง Excel และ Power BI ซึ่งแม้จะเป็นภาษาที่หน้าตาเหมือนกับสูตร Excel แต่หลักการทำงานหลายๆ อย่างเป็นเรื่องที่แนวคิดไม่เหมือนกับสูตร Excel เลย ดังนั้นแม้จะเก่งสูตร Excel มาจากไหนก็ตาม ก็ยังต้องมานั่งเรียนรู้ DAX ใหม่อยู่ดี (แต่ก็คุ้ม เพราะภาษา DAX ความสามารถมันเจ๋งมากๆๆๆๆ)

    ลักษณะของบทความนี้จะเป็นการที่ผมนั่งทด นั่งคุยกับตัวเองถึงประเด็นสำคัญๆ และประเด็นที่ต้องระวัง ดังนั้นมันอาจจะกระโดดไปมาบ้าง ยากบ้าง ง่ายบ้าง แต่หวังว่ามันจะมีประโยชน์กับเพื่อนๆ ที่แวะมาดูนะครับ อีกอย่างผมจะพยายามมาปรับปรุงบทความนี้อยู่เรื่อยๆ ตามความรู้ที่ผมมี ดังนั้นแวะมาอ่านบ่อยๆ ได้เลยครับ

    ผลลัพธ์ของสูตร DAX

    ผลลัพธ์ของ DAX มีทั้งออกมาเป็นค่าเดียว (Scalar) และออกมาเป็นตาราง (Table)

    • ถ้าเขียน New Measure ผลลัพธ์สุดท้ายต้องเป็น Scalar
    • ถ้า Add New Column ผลลัพธ์ในแต่ละบรรทัดเป็น Scalar
    • ถ้า Add New Table ผลลัพธ์ต้องเป็น Table
    • อย่างไรก็ตาม รายละเอียดในส่วนประกอบปลีกย่อยจะเป็นอะไรก็ได้ และประกาศตัวแปรด้วย VAR ได้ทุกประเภท

    หมายเหตุ : Table ที่มีแค่ 1 Column และ 1 Row ตัว DAX จะสามารถแปลงเป็น Scalar ให้โดยอัตโนมัติ (มองได้ 2 แบบ)

    tips : การสร้าง New Col ใน DAX ได้ผลเร็วกว่าสร้างใน Power Query แต่จะทำให้ขนาด Model ใหญ่ขึ้น (เพราะไม่สามารถ optimize ได้เต็มที่)

    การอ้างอิงสูตร DAX

    • อ้างอิงตาราง = TableName
    • อ้างอิงคอลัมน์ =TableName[ColumnName]
    • อ้างอิง Measure = [MeasureName] (ไม่ต้องมีชื่อตาราง จะได้ไม่สับสนกับคอลัมน์)

    Tips : แนะนำว่าถ้าสร้างคอลัมน์จำลองในสูตร ควรตั้งชื่อคอลัมน์ด้วย “@ColumnName” เพื่อให้อ้างอิงด้วย [@ColumnName] จะได้ไม่สับสนกับ Measure

    Evaluation Context คือ หัวใจของ DAX

    การใช้ DAX นั้นต่างจากสูตร Excel ตรงที่เราต้องพิจารณาถึง Evaluation Context อยู่ตลอดเวลา ซึ่งการใช้สูตรแต่ละที่ก็จะมีบริษทที่แตกต่างกัน ซึ่งบริบทที่ว่ามีอยู่ทั้งหมด 2 แบบคือ Filter Context และ Row Context

    Filter Context = ณ จุดนั้นมีการ Filter อะไรอยู่บ้าง?

    • ในตาราง Data : ปกติจะไม่มีการ Filter ดังนั้นถ้า Add Column แล้วเขียนว่า =SUM(TableName[ColumnName]) จะได้ค่าเท่ากันหมดทุกบรรทัด (เพราะไม่มีการ Filter นั่นเอง)
    สรุปเรื่องของ DAX ฉบับเทพเอ็กเซล 59
    SUM Revenue ออกมาเท่ากันหมดทุกบรรทัด
    • ใน Report : อาจจะมีการ Filter ตาม Category/Axis หรือ Filter ที่ใส่ลงไป หรือแม้กระทั่ง Filter จาก Interaction ในรายงาน และนั่นคือสาเหตุที่เขียนสูตร Measure ว่า =SUM(TableName[ColumnName]) เหมือนกัน แต่ในแต่ละ Category จะได้ค่าไม่เท่ากัน (เพราะ Filter ไม่เหมือนกัน)

    Row Context = การวน Loop เพื่อพิจารณาทีละแถวของตาราง

    • ในตาราง Data : การเขียนสูตรเพื่อวน Loop ในแต่ละบรรทัดของตารางจะมี Row Context เพื่อพิจารณาทีละแถว เช่น New Column, หรือสูตรพวก Iterator อย่าง SUMX, FILTER, ADDCOLUMNS ดังนั้นการเขียนสูตรว่า =TableName[ColumnName] จึงมองเห็นแค่บรรทัดนั้นๆ ของคอลัมน์ที่ระบุเท่านั้น
    • ใน Report : ปกติจะไม่มี Row Context ดังนั้นจะเขียน Measure ลง Report ว่า =TableName[ColumnName] ไม่ได้ เพราะมันไม่ได้ดูทีละแถว

    การจะตรวจสอบ Level ของ Measure

    เนื่องจากในรายงาน ไม่มี Row Context ดังนั้น หากเราต้องการตรวจสอบว่า Measure กำลังทำงานอยู่ Category ที่ไหน ระดับไหน

    สรุปเรื่องของ DAX ฉบับเทพเอ็กเซล 60
    • ISINSCOPE / ISFILTERED เพื่อเช็คว่าอยู่ Level ไหน แต่ ISINSCOPE จะตรวจสอบ Level ได้ชัดเจนกว่า (ISFILTERD จะได้รับผลมาจาก Visual อื่นได้ ทำให้สับสน)
    • SELECTEDVALUE เพื่อตรวจสอบว่ากำลังอยู่แกนชื่อว่าอะไร (ถ้า SELECTEDVALUE มองเห็นคอลัมน์ที่ระบุแค่ค่าเดียว จะได้ค่านั้นกลับมา)

    FILTER

    • เป็น Table Function ที่คัดกรองผลลัพธ์ให้เหลือแถวน้อยลง โดยมองเห็นคอลัมน์ในตารางต้นฉบับ (Row Context ของตารางต้นฉบับ)
    • เงื่อยไขใส่ได้ตัวเดียว แต่ใช้ AND, OR ช่วยได้ (แต่ได้คู่เดียว)
    • ใช้ && แทน AND จะยืดหยุ่นกว่า
    • ใช้ II แทน OR จะยืดหยุ่นกว่า
    Product[Color] IN {"Red","Blue","Yellow"}

    มีค่าเท่ากับ

    CONTAINSROW ( {"Red","Blue","Yellow"} , Product[Color] )

    ALL vs VALUES vs DISTINCT

    กรณีอ้างอิงไปที่คอลัมน์เดียว

    • ALL ได้ผลลัพธ์แบบไม่ซ้ำ แบบมี Blank Row พิเศษได้ และ ปลด Filter ด้วย
    • VALUES ได้ผลลัพธ์แบบไม่ซ้ำ แบบมี Blank Row พิเศษได้ (ไม่ปลด Filter)
    • DISTINCT ได้ผลลัพธ์แบบไม่ซ้ำ (ไม่มี Blank Row พิเศษ ไม่ปลด Filter)

    Blank Row พิเศษเกิดขึ้นในฝั่งตารางที่เป็นเลข 1 เวลาจับคู่กับอีกตารางผ่าน Relationship ไม่ได้ (ในอีกตารางฝั่ง * มีค่าบางอย่างที่ตารางฝั่งเลข 1 ไม่มี) เลยสร้าง Blank Row มาจับคู่แทน (แต่จะสร้าง Blank Row ขึ้นมาตัวเดียว แม้จะจับไม่ได้หลายคู่)

    CALCULATE / CALCULATETABLE

    • เป็นฟังก์ชันพวกเดียวที่สามารถเปลี่ยนแปลง Filter Context ได้
    • Filter Argument ของ CALCULATE จริงๆ แล้วถูกมองเป็น Table เสมอ
      เช่น การเขียนเป็นเงื่อนไข (เรียกว่า predicate) ว่า
    Product[Brand]="Contoso" 

    มีค่าเทียบเท่ากับ

    FILTER( ALL( Product[Brand] ), Product[Brand]="Contoso" )
    • คอลัมน์ที่จะอ้างถึง ต้องมีจริงใน Data Model เท่านั้น (ถ้าไม่มีจริง ต้องเขียนด้วยการใช้ FILTER มาช่วย)
    • แต่ถ้าใช้ KEEPFILTERS ครอบจะไม่มีการปลด Filter เดิมออกเลย
    • การใช้ ALL, REMOVEFILTERS ใน argument ของ CALCULATE แบบตรงๆ จะทำหน้าที่เป็น Calculate Modifier ซึ่งทำหน้าที่ปลด Filter (ไม่ได้ทำหน้าที่เป็น Table Function ที่สร้างตารางผลลัพธ์ที่ไม่ซ้ำเหมือนปกติ)
    • เวลาเขียน CALCULATE ซ้อนกัน วิธีคิดจะแปลก เพราะ เนื่องจากการใช้ฟังก์ชันซ้อนกัน ปกติจะคิดตัวในก่อน ซึ่งพอไปมองไปที่ CALCULATE ตัวใน CALCULATE จะต้องตีความ Filter Context ที่มีผลต่อมันก่อน (ซึ่งมาจาก CALCULATE ตัวนอก) ดังนั้น ผล Filter ของ CALCULATE ตัวนอกจึงถูกคิดก่อน แล้วค่อยมาคิด Condition ตัวในทีหลัง (ซึ่งมันอาจจะทับตัวนอกได้)

    Context Transition

    • CALCULATE/CALCULATETABLE สามารถเปลี่ยน Row Context ให้กลายเป็น Filter Context ได้ (แต่ต้องระวังบรรทัดที่ข้อมูลเบิ้ล ผลลัพธ์จะผิด)
    • เวลาอ้างอิง Measure จะมี CALCULATE ครอบอยู่เสมอ ทำให้เกิด Context Transition เสมอ
    สรุปเรื่องของ DAX ฉบับเทพเอ็กเซล 61
    Product Revenue = [Total Revenue] มี Context Transition (เหมือนมี CALCULATE มาครอบ อัตโนมัติ)
    แม้ว่า Total Revenue = SUM(OrderDetail[Revenue])
    • Context Transition เกิดขึ้นก่อน Calculate Modifier แปลว่า เราสามารถใช้ ALL ปลดผลจาก Context Transition ได้ (ถ้าเราใส่ ALL เพิ่มเข้าไป Engine จะฉลาดและรู้ว่าไม่ต้องทำ Context Transition แล้ว)
    • เวลาเกิด Context Transition หลายคอลัมน์ ระวังเรื่อง Circular Dependency เพราะมันจะอ้างอิงกันเอง ซึ่งแก้ไขได้โดยให้ในตารางมีคอลัมน์ที่มี Unique Value อยู่และทำให้ Engine รู้ นั่นคือ ทำให้อยู่ฝั่งเลข 1 ของ Relationship ซะ หรือ Mark as Date Table ก็ได้

    CALCULATE Modifier

    • USERELATIONSHIP เลือกเส้น Relationship ที่จะ Active
    • CROSSFILTER เลือกวิธีการไหลของ Relationship
    • ALL ทั้งหลาย และ REMOVEFILTERS ใช้ปลด Filter

    ลำดับการคำนวณของ CALCULATE

    1. พิจารณาเงื่อนไขใน filter argument ของ calculate เอง (และ row context) ภายใต้ context original แล้วจำไว้ก่อน
    2. ทำการแปลง row context (ถ้ามี) เป็น filter context แล้วเอาไปรวมกับ filter argument ที่จำไว้
    3. พิจารณา filter context ดั้งเดิมทั้งหมด
    4. ทำ Calculate modifier เช่น ALL, REMOVEFILTERS, USERELATIONSHIP, CROSSFILTER ซึ่งจะดัดแปลง context เดิมได้
    5. ทำตาม filter argument ที่จำเอาไว้ทั้งหมด ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลง context เดิมได้ สุดท้ายกลายเป็น filter context ใหม่
    6. คำนวณ expression ออกมาภายใต้ filter context ใหม่

    เทคนิคพิเศษกับ CALCULATE

    • เราสามารถปลด Filter ออกด้วย ALL() ก่อน แล้วใส่ Filter กับเข้าไปใหม่ด้วย VALUES หรือจะใช้ ALLEXCEPT ก็ได้
    • ALLEXCEPT คือการปลดออก ไม่ได้มีการใส่อะไรเข้าไปแทน
    • ALL + VALUES คือ ปลดออก + ใส่กลับ

    การอ้างอิงคอลัมน์ Date ใน Date Table เป็นการปลด Filter ทั้งตาราง Date (ปกติต้องอ้างคอลัมน์นั้นตรงๆ ถึงจะปลดได้ แต่กับคอลัมน์ Date จะเป็นกรณีพิเศษ ซึ่งหลักการนี้ใช้กับ Time Intelligent ด้วย)

    สรุปเรื่องของ DAX ฉบับเทพเอ็กเซล 62

    VAR

    • VAR ถูกคำนวณค่าครั้งเดียวใน Scope ของ VAR นั้นๆ แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้เป็น Constant (แปลว่าเปลี่ยนด้วย CALCULATE ไม่ได้)
    • VAR หลายทีได้ อ้างอิงตัวก่อนหน้าได้
    • VAR ซ้อนกันหลายชั้นได้ เช่น
    test = 
    VAR aaa = 1
    VAR bbb = 2 * ( 
                      VAR xxx = 3
                      VAR yyy = 4
    
                      RETURN xxx+yyy-aaa  // ในนี้มองเห็น aaa
                    )
    VAR ccc = 5
    RETURN aaa/bbb+ccc  // ในนี้มองไม่เห็น xxx
    • เรามักใช้ VAR เก็บค่าที่ต้องการเอาไว้ ซึ่งจะเก็บ Scalar หรือ Table ก็ได้
    • VAR ช่วยให้อ่านสูตรง่ายขึ้น แบ่งสูตรเป็นขั้นเป็นตอน

    RANKX

    RANKX ( <Table>, <Expression> ,[<Value>] ,[<Order>] ,[<Ties>] )
    1. RANKX จะสร้าง LookupTable จาก <Table> แล้ว ประเมินค่า <Expression> ใน Row Context ของตาราง LookupTable
    2. จะประเมินค่า <Value> ใน Filter Context ปัจจุบัน ไปเทียบอันดับใน Lookup Table
    3. ถ้าไม่ได้ระบุ <Value> จะเอา <Expression> ใน Filter Context ปัจจุบัน ไปเทียบอันดับใน Lookup Table แทน

    Tips : เวลาใช้ใน Measure อย่าลืมปลด Filter ของ <Table> ด้วย เดี๋ยวจะมองไม่เห็นค่าใน Category อื่น

    Time Intelligence

    • อย่าลืมสร้าง Date Table และ Mark as Date Table ด้วย เพื่อให้การปลด Filter ที่คอลัมน์ Date จะเทียบเท่ากับการปลดทั้ง Date Table เสมอ Time Intelligent จึงจะทำงานถูกต้อง
    • Time Intelligence ด้วยหลักการ คือ การเปลี่ยนช่วงเวลาของ Filter Context (เอาไว้ใช้ใน CALCULATE)
    • การอ้างถึงคอลัมน์ Date ใน DateTable ของฟังก์ชัน Time Intelligent จริงๆ แล้วคือการย่อของการอ้างอิงถึงตาราง ดังนี้
    DATESYTD( dDate[Date] )

    มีค่าเท่ากับ

    DATESYTD( CALCULATETABLE( DISTINCT( dDate[Date] ) ) )
    • สังเกตว่ามี CALCULATETABLE แปลว่าเกิด Context Transition ได้
    • และการที่มันรับข้อมูลเป็นตาราง แปลว่าเราซ้อน Time Intelligent หลายตัวผสมกันได้ (เพราะผลของ Time Intelligent คือตารางที่มีคอลัมน์วันที่)

    ฟังก์ชัน Time Intelligence

    • DATESYTD = แก้ช่วงเวลาให้เริ่มตั้งแต่ วันแรกของปีเดียวกับปีสุดท้ายของ Filter Context ถึง วันสุดท้ายของ Filter Context
      (วันแรกของปี คือวันถัดจากวันสุดท้ายของปีงบประมาณ ซึ่งจะมีปัญหาถ้าสิ้นปีงบประมาณที่สิ้นกุมภา)
    • DATEADD =
      • เลื่อนเวลาไปโดยกำหนดช่วงเวลาและหน่วยได้อิสระ (ยืดหยุ่นกว่า SAMEPERIODLASTYEAR)
      • ผลลัพธ์คือช่วงวันที่ที่มีอยู่ในตารางวันที่ (มันมองไม่เห็นวันที่อยู่นอกช่วง)
      • ถ้าเลื่อนไปแล้ววันเกิน จะเอาวันสิ้นเดือนมาแทน
      • ถ้าต้นฉบับมี 2 วันสุดท้ายของเดือน วันที่เลื่อนไปจะได้วันเหมือนต้นฉบับจนถึงวันสิ้นเดือนด้วย
    • DATESBETWEEN = ได้ช่วงวันที่ระหว่างวันที่กำหนด
    • DATESINPERIOD = ได้ช่วงวันที่ตั้งแต่วันที่หนด ด้วยระยะเวลาที่กำหนด
    • PARALLELPERIOD = ได้ช่วงที่ครบ Period ที่ระบุตั้งแต่ต้นจบจบ
    • FIRSTDATE / LASTDATE = เหมือน MIN/MAX แต่ว่าได้ผลเป็นตารางที่มี 1 วัน และมี Context Transition ด้วย

    ต้องระวัง Time Intelligent ว่า ปกติมันจะ ปลด Filter ทั้ง Date Table ตอนที่เปลี่ยนช่วงเวลา ทำให้บางครั้งผลลัพธ์ก็อาจจะผิด เช่น มีการ Filter วันประจำสัปดาห์ด้วย แบบนี้ก็จะผิด เพราะของปีก่อนหน้าก็ไม่ใช่วันจันทร์แล้ว และ YTD ก็ไม่ได้มีแต่วันจันทร์ (แค่ต้นปีจนถึงจันทร์สุดท้ายเฉยๆ)

    สรุปเรื่องของ DAX ฉบับเทพเอ็กเซล 63

    Date Lineage และ TREATAS

    • เมื่อค่าใดๆ อ้างถึง Column ที่มีอยู่จริง มันจะได้ Data Lineage ของคอลัมน์นั้นมาด้วย ดังนั้นการ Filter จะมีความหมายตามคอลัมน์นั้นจริงๆ
    • แต่ถ้าเรามีการสร้างคอลัมน์ใหม่ขึ้นมา หรือเอาคอลัมน์เดิมมาคำนวณเพิ่ม Data Lineage จะหายไป มันจะมองเป็นคอลัมน์ที่ไม่ได้มีความหมายในเชิง Model อะไร
    • ฟังก์ชันที่จะเปลี่ยน Data Lineage ได้ก็คือ TREATAS (เอาไปใช้ใน CALCULATE ได้ หรือจะเก็บใน VAR ก่อนใช้ก็ได้)
    TREATAS ( <Expression>, <ColumnName> , [<ColumnName>],... )

    TREATAS จะตามด้วย <Expression> ซึ่งคือ ตารางที่มีคอลัมน์ที่อาจยังไม่มี Data Lineage แล้วตามด้วยคอลัมน์ที่อยากจะไปดึง Data Lineage มาใช้ ซึ่งต้องระบุให้ครบทุกคอลัมน์ของตารางใน Expression ด้วย เช่น

    TREATAS ( 
       {
           (2007,"December"),
           (2008,"February")
       }
       , 
       dDate[Year],
       dDate[MonthName],
       )  
    // แปลว่าเอาให้ตารางที่มีค่าคำว่า Red กับ Blue ได้ Data Lineage เทียบเท่ากับเป็นคอลัมน์ Product[Color]

    Advanced Table Function

    • ADDCOLUMNS ใช้เพิ่มคอลัมน์ใหม่เข้าไปในตาราง
    • SUMMARIZE สร้างตารางขึ้นมา โดยทำการ Scan ตารางที่ระบุ แล้ว Group Related Column ที่ระบุอีกที
      • ดีกว่าพวก ALL ตรงที่ SUMMARIZE จะเอาจากตารางเดียวกันหรือตารางอื่นก็ได้ เจ๋งมากๆ
      • แม้จะสร้างคอลัมน์คำนวณขึ้นมาใหม่ได้ แต่ไม่ควรทำ เพราะสร้างทั้ง Row Context และ Filter Context ขึ้นพร้อมกัน ให้ใช้ SUMMARIZE + ADDCOLUMNS ดีกว่า
    • CROSSJOIN ใช้สร้าง Combination ทุกอันที่เป็นไปได้ของค่าใน Input Table
      • อาจใช้ CROSSJOIN + FILTER แทนการ SUMMARIZE Fact ที่จำนวนบรรทัดมากๆ
    • UNION ใช้ Append ตารางเข้าด้วยกัน
      • ไม่ได้ตัดตัวซ้ำ ถ้าจะตัดก็ใช้ DISTINCT ครอบอีกที
      • จะได้ Data Lineage ก็ต่อเมื่อ ตารางต้นฉบับมี Data Lineage เดียวกันทั้งคู่
      • ถ้าไม่ได้ Data Lineage มา อาจใช้ TREATAS หรือ CALCULATE มาช่วยจัดการภายหลัง
    • INTERSECT ได้ตัวซ้ำระหว่าง 2 ตาราง
      • ได้ Data Lineage ของตารางแรกมาเสมอ
    • EXCEPT เอาตารางแรกตั้ง ลบออกด้วยตารางที่สอง
      • ได้ Data Lineage ของตารางแรกมาเสมอ
    • SELECTCOLUMNS ใช้เลือกคอลัมน์ที่ต้องการ เปลี่ยนชื่อคอลัมน์ได้ (ไม่ได้ลดจำนวนแถวเหมือน SUMMARIZE)
      • ได้ Data Lineage ถ้าอ้างอิงคอลัมน์ตรงๆ ไม่ได้เป็น Expression
    • TOPN ได้ N แถวแรกของตาราง เรียงตามที่กำหนด
      • ถ้ามีค่าเท่ากันหลายบรรทัด อาจได้แถวมากกว่า N ที่กำหนดได้
        (แก้โดยเพิ่มคอลัมน์เข้าไปใน Sort ของ TOPN จนได้บรรทัดที่ไม่ซ้ำกัน)
    • GENERATE ทำการ Iterate เข้าไปในแต่ละแถวของตารางที่ระบุ (row context) แล้วเชื่อมกับผลลัพธ์ของ table expression
    • GENERATEALL เหมือน Generate แต่ถ้า table expression เป็นค่าว่าง จะไม่ skip แต่จะปล่อยว่างไป

    Expanded Table

    • การอ้างอิง Table หมายถึง Expanded Table เสมอ
    • ตาราง Expand ออกไปทางตารางที่เป็นเลข 1 (ไม่เกี่ยวกับ Filter Direction)
    • เมื่อการ Filter ถูกทำไปที่คอลัมน์ที่กำหนด ทุก Expanded Table ที่มีคอลัมน์นั้นจะถูก Filter ทันที
    • RELATED จริงๆ คือคำส่งที่ใช้เข้าถึงคอลัมน์ใน Expanded Table
    • การ Filter ด้วยตาราง ต้องระวังว่ามันหมายถึง Expanded Table
      • การ Filter ด้วยเงื่อนไขคอลัมน์ กับ การระบุด้วยตาราง เป็นคนละเรื่องโดยสิ้นเชิง
      • ทำให้เวลาใช้ใน CALCULATE มันอาจจะมีผลกับ Filter บางอย่างที่เราอยากจะเก็บเอาไว้ก็ได้ เช่น
      • ปลด Filter ที่ Fact ก็คือการปลด Filter ทั้ง Model ที่ RELATED กับ Fact ได้เลย
      • หรือใส่ Filter ตาราง Fact จะได้ผลลัพธ์เฉพาะที่ RELATED กับ FACT เท่านั้น ดังนั้นลูกค้าที่ไม่ซื้อของจะหายไปเลย
    สรุปเรื่องของ DAX ฉบับเทพเอ็กเซล 64
    • Context Transition ก็ทำงานกับทุกคอลัมน์ใน Expanded Table ด้วยเช่นกัน

    Relationship

    • ถ้าจะสร้าง Calculated Column เพื่อเชื่อม Relationship ให้ระวัง Circular Dependency
      • เลี่ยงปัญหาได้ด้วยการใช้ DISTINCT แทน VALUES, ALLNOBLANKROW แทน ALL
      • เลี่ยงการใช้ CALCULATE แบบย่อ (เพราะมี ALL แฝง), SELECTEDVALUE (มี VALUES แฝง)