Power BI তে ডেটা ক্লিনিং (Data Cleaning) এবং ডেটা শেপিং (Data Shaping) হল গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া, যা ডেটার গুণগত মান উন্নত করতে এবং তা বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত করতে সাহায্য করে। ডেটা ক্লিনিং এবং শেপিং-এর মাধ্যমে আপনি অপ্রয়োজনীয় বা ভুল ডেটা সরিয়ে ফেলতে, ডেটা ফরম্যাট পরিবর্তন করতে, নতুন কলাম তৈরি করতে এবং ডেটার মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করতে পারেন।
এখানে Power BI তে ডেটা ক্লিনিং এবং ডেটা শেপিং-এর কিছু সাধারণ টেকনিকস তুলে ধরা হলো:
Data Cleaning Techniques in Power BI
ডেটা ক্লিনিং হল ডেটাকে সঠিক, পূর্ণ এবং বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করার প্রক্রিয়া। Power BI তে ডেটা ক্লিনিং করতে আপনি Power Query Editor ব্যবহার করবেন, যা ডেটা লোড করার পর আপনাকে ডেটার মধ্যে ত্রুটি বা অসম্পূর্ণতা দূর করতে সাহায্য করে।
১. Missing Data Handling
ডেটায় যদি কিছু মান অনুপস্থিত থাকে, তাহলে আপনি নিম্নলিখিত পদ্ধতিতে তা পূর্ণ করতে পারেন:
- Remove Rows: "Remove" অপশন ব্যবহার করে আপনি কোনও সারি সরিয়ে ফেলতে পারেন যদি তাতে ডেটা না থাকে।
- Fill Down/Up: Missing বা null মান পূর্ণ করতে আপনি "Fill Down" বা "Fill Up" অপশন ব্যবহার করতে পারেন। এটি পূর্ববর্তী বা পরবর্তী সেলের মানটি ব্যবহার করে ডেটা পূর্ণ করবে।
২. Duplicate Rows Removal
Power BI তে ডুপ্লিকেট রো দূর করতে "Remove Duplicates" অপশন ব্যবহার করা হয়। এটি ডেটার একাধিক এক্সট্রা রেকর্ড দূর করতে সাহায্য করে, যা বিশ্লেষণকে বিভ্রান্ত করতে পারে।
৩. Correcting Data Types
ডেটার সঠিক টাইপ নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কখনও কখনও, সেলগুলোর ডেটা টাইপ ভুল হতে পারে (যেমন, সংখ্যাকে টেক্সট হিসেবে সেট করা)। Power Query Editor তে আপনি সঠিক ডেটা টাইপ নির্ধারণ করে সেগুলো ঠিক করতে পারেন।
৪. Handling Outliers
ডেটায় যদি অস্বাভাবিক বা বহির্ভূত মান (outliers) থাকে, তবে সেগুলিকে চিহ্নিত এবং সরানো গুরুত্বপূর্ণ। আপনি "Remove" অপশন বা বিশেষ শর্তে "Replace" করতে পারেন।
Data Shaping Techniques in Power BI
ডেটা শেপিং হল ডেটাকে সঠিক কাঠামো বা ফরম্যাটে রূপান্তরিত করার প্রক্রিয়া। এটি ডেটা প্রস্তুত করার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ডেটাকে সহজবোধ্য এবং ব্যবহারযোগ্য করে তোলে।
১. Filtering Data
Power BI তে ডেটা ফিল্টার করতে, "Filter Rows" অপশন ব্যবহার করে আপনি কেবলমাত্র নির্দিষ্ট মান বা শর্তসাপেক্ষ ডেটা রাখতে পারেন। যেমন, আপনি নির্দিষ্ট তারিখের আগে বা পরে থাকা ডেটা বাছাই করতে পারেন।
২. Splitting Columns
যখন কোনো কলামে একাধিক তথ্য থাকে (যেমন, পুরো নামের একটি কলাম), তখন তা আলাদা করার জন্য "Split Column" ব্যবহার করা হয়। এতে, একটি কলামের তথ্যকে দুটি বা ততোধিক কলামে ভাগ করা যায় (যেমন, প্রথম নাম এবং শেষ নাম আলাদা করা)।
৩. Merging Columns
যখন একাধিক কলামকে একত্রিত করার প্রয়োজন হয়, তখন "Merge Columns" অপশন ব্যবহার করা হয়। যেমন, "First Name" এবং "Last Name" কলাম দুটি একত্রিত করে "Full Name" কলাম তৈরি করা।
৪. Adding Custom Columns
আপনি যদি ডেটাতে নতুন কলাম তৈরি করতে চান, তবে Power BI তে "Add Custom Column" অপশন ব্যবহার করে আপনি কাস্টম ফর্মুলা বা শর্ত অনুযায়ী নতুন কলাম তৈরি করতে পারেন। যেমন, আপনি একটি কলামে দুটি মান যোগ বা গুণ করতে পারেন।
৫. Pivoting and Unpivoting Columns
- Pivoting: যখন আপনি বিভিন্ন মানের উপর ভিত্তি করে কলাম তৈরি করতে চান, তখন "Pivot Column" ব্যবহার করা হয়।
- Unpivoting: ডেটা যদি বেশ কিছু কলামে বিভক্ত থাকে, তাহলে "Unpivot Column" ব্যবহার করে সেগুলোকে একটি কলামে আনতে পারেন।
৬. Grouping Data
Power BI তে "Group By" অপশন ব্যবহার করে আপনি ডেটাকে নির্দিষ্ট একটি বা একাধিক কলামের ভিত্তিতে গ্রুপ করতে পারেন। এটি সমন্বিত ডেটা তৈরি করতে সাহায্য করে, যেমন একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের বা ক্যাটেগরির মোট বিক্রয়।
Power Query Editor ব্যবহার করে ডেটা ক্লিনিং এবং শেপিং
Power BI তে Power Query Editor হল একটি শক্তিশালী টুল, যা ডেটা ক্লিনিং এবং শেপিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। Power Query Editor তে আপনি ডেটাকে লোড করার পর বিভিন্ন ধাপের মাধ্যমে এটি পরিষ্কার এবং গঠনমূলক করতে পারেন।
Power Query Editor এর প্রধান টুলস:
- Home Tab: এখানে ডেটা লোড, সংযোগ, এবং অন্যান্য বেসিক অপশন থাকে।
- Transform Tab: ডেটার মডিফিকেশন, ফিল্টারিং, স্প্লিটিং, এবং গ্রুপিং এর জন্য ব্যবহৃত অপশন।
- Add Column Tab: কাস্টম কলাম, গণনা করা কলাম তৈরি করা হয় এখানে।
Power BI তে ডেটা ক্লিনিং এবং শেপিং হলো গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া, যা ডেটাকে বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করতে সাহায্য করে। সঠিকভাবে ডেটা ক্লিন এবং শেপিং করলে আপনার বিশ্লেষণ আরও সঠিক এবং কার্যকরী হবে, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করবে।
