Attribute คืออะไร
โดย
ในการอธิบายสิ่งใดๆ เราไม่เพียงแต่ต้องรู้ว่า "มันคืออะไร" แต่ยังต้องรู้ว่า "มันมีลักษณะอย่างไร" ด้วย เช่น เมื่อพูดถึง "ลูกค้า" เราไม่เพียงแค่ต้องการรู้ว่าเขามีตัวตนอยู่ แต่ยังอยากรู้ว่า "ชื่ออะไร" "อยู่ที่ไหน" "อายุเท่าไหร่" รายละเอียดเหล่านี้คือ Attribute (แอตทริบิวต์) ที่ทำให้ข้อมูลสมบูรณ์ และ มีคุณค่า ซึ่งเป็นองค์ประกอบพื้นฐานที่สุดในโลกของข้อมูล
- ★Attribute คืออะไร
Attribute (แอตทริบิวต์) คือ คุณสมบัติหรือลักษณะเฉพาะของ Entity (เอนทิตี) หรือ วัตถุ ที่เราต้องการบันทึก และ จัดเก็บ
💡 ตัวอย่างง่ายๆ
○ Entity (วัตถุ): "พนักงาน"
○ Attributes (คุณสมบัติ): "รหัสพนักงาน", "ชื่อ-นามสกุล", "ตำแหน่ง", "เงินเดือน", "วันที่เริ่มงาน"
- ★Attribute ทำงานอย่างไร
1) การกำหนด: ในขั้นตอนการสร้างแบบจำลองข้อมูล เราจะกำหนด Attribute ที่เกี่ยวข้องสำหรับ Entity แต่ละตัว
2) การจัดเก็บ: ในฐานข้อมูล Entity จะตรงกับ Table และแต่ละ Attribute ก็จะตรงกับ Column (คอลัมน์) ในตารางนั้น
3) การกำหนดค่า: แต่ละแถว (Row) ในตารางคือข้อมูลหนึ่งรายการ และ แต่ละคอลัมน์จะเก็บค่าของ Attribute นั้นๆ
4) การใช้งาน: แอปพลิเคชันหรือผู้ใช้สามารถอ่าน, เขียน หรือ สืบค้นข้อมูลตามค่าของ Attribute ได้
- ★ประเภทของ Attribute
○ Simple (แบบเชิงเดี่ยว): เป็น Attribute ที่ไม่สามารถแบ่งย่อยได้อีก (ตัวอย่าง: อายุ, รหัสพนักงาน)
○ Composite (แบบเชิงประกอบ): เป็น Attribute ที่สามารถแบ่งย่อยออกเป็นส่วนเล็กๆ ได้อีกหลายส่วน (ตัวอย่าง: "ที่อยู่" สามารถแบ่งเป็น: บ้านเลขที่, ถนน, เขต, จังหวัด, รหัสไปรษณีย์)
○ Derived (แบบอนุพันธ์): เป็น Attribute ที่ค่าของมันสามารถคำนวณหรือหาได้จาก Attribute อื่น (ตัวอย่าง: "อายุ" สามารถคำนวณได้จาก "วันเกิด")
○ Single-valued (แบบค่าเดียว): เป็น Attribute ที่หนึ่งรายการจะมีได้เพียงค่าเดียวเท่านั้น (ตัวอย่าง: เลขบัตรประชาชน)
○ Multi-valued (แบบหลายค่า): เป็น Attribute ที่หนึ่งรายการสามารถมีได้หลายค่า (ตัวอย่าง: "เบอร์โทรศัพท์" ของคนหนึ่งคนอาจมีหลายเบอร์ ซึ่งต้องจัดเก็บในตารางแยกต่างหาก)
○ Key Attribute (คุณสมบัติหลัก): เป็น Attribute ที่ใช้ในการระบุแต่ละรายการได้อย่างไม่ซ้ำกัน (ตัวอย่าง: รหัสลูกค้า, รหัสสินค้า)
- ★ประโยชน์
✅️ เพิ่มรายละเอียด และ ความสมบูรณ์ของข้อมูล: ทำให้ข้อมูลมีเนื้อหา และ บริบท ไม่ใช่แค่วัตถุที่ว่างเปล่า
✅️ ช่วยให้สามารถสืบค้น และ วิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำ: ทำให้เราสามารถกรอง, จัดเรียง และ สรุปข้อมูลตาม Attribute ที่ต้องการได้ (ตัวอย่าง: ค้นหา "พนักงาน" ทั้งหมดที่มี "ตำแหน่ง" เป็นฝ่ายขาย)
✅️ ช่วยให้ข้อมูลมีความสมบูรณ์: การกำหนดประเภทข้อมูล (เช่น ข้อความ, ตัวเลข, วันที่) ช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ป้อนเข้ามามีรูปแบบที่ถูกต้อง
✅️ รองรับกฎเกณฑ์ทางธุรกิจ: Attribute เป็นพื้นฐานในการกำหนดตรรกะทางธุรกิจ (ตัวอย่าง: ถ้า Attribute "สถานะคำสั่งซื้อ" = "จัดส่งแล้ว" จะไม่สามารถลบคำสั่งซื้อนั้นได้)
✅️ เป็นคุณสมบัติสำหรับ Machine Learning: ใน Machine Learning, Attributes ก็คือ Features (คุณลักษณะ) ที่ใช้ในการฝึกฝนโมเดลเพื่อทำการคาดการณ์
- ★ตัวอย่างการใช้งาน
○ E-Commerce
- Entity: "สินค้า"
- Attributes: "รหัสสินค้า", "ชื่อสินค้า", "ราคา", "สี", "ขนาด", "จำนวนในสต็อก", "คำอธิบายสินค้า", "คะแนนรีวิวเฉลี่ย"
○ โซเชียลมีเดีย
- Entity: "ผู้ใช้"
- Attributes: "รหัสผู้ใช้", "อีเมล", "วันเกิด", "ข้อมูลส่วนตัว", "ลิงก์รูปโปรไฟล์", "วันที่ลงทะเบียน", "การตั้งค่าความเป็นส่วนตัว"
○ IoT (Internet of Things):
- Entity: "เซ็นเซอร์"
- Attributes: "รหัสเซ็นเซอร์", "อุณหภูมิปัจจุบัน", "ความชื้นปัจจุบัน", "เวลาที่อ่านค่าล่าสุด", "พิกัดที่ตั้ง", "ปริมาณแบตเตอรี่"
○ CRM (Customer Relationship Management):
- Entity: "ผู้ติดต่อ"
- Attributes: "ชื่อบริษัท", "ประเภทธุรกิจ", "ระดับลูกค้า", "เวลาที่ติดต่อล่าสุด", "ยอดขายที่คาดหวัง"
✏️ Shoper Gamer
- ✓Entity คืออะไร 👇
- ✓Data คืออะไร 👇
- ✓Information คืออะไร 👇
Credit :
👇
- ●https://sixsigmadsi.com/glossary/attribute-data/
- ●https://www.geeksforgeeks.org/data-science/understanding-data-attribute-types-qualitative-and-quantitative/
- ●https://asq.org/quality-resources/attribute-variable-tutorial
- 1
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
