DAX Functions এর পরিচিতি

DAX (Data Analysis Expressions) হলো একটি ফর্মুলা ভাষা যা Microsoft Power BI, Power Pivot এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশনগুলি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং ব্যবহারকারীদেরকে রিপোর্ট, বিশ্লেষণ, এবং মডেলিংয়ে দ্রুত এবং কার্যকরী সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। DAX ব্যবহারকারীদের তাদের ডেটাকে কাস্টমাইজড ফর্ম্যাটে বিশ্লেষণ এবং ভ্যালিডেশন করতে সক্ষম করে।

DAX ফাংশন কী?

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি এক্সপ্রেশন ভাষা যা ব্যবহারকারীদের ডেটাতে গণনা এবং বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। এটি Excel এর formulas এবং functions এর মতোই কাজ করে, তবে DAX মূলত Power BI, Power Pivot, এবং SSAS-এ ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশনগুলি ডেটাবেস মডেল এবং রিপোর্টিং টুলগুলির জন্য কাস্টম ক্যালকুলেশন এবং বিশ্লেষণ তৈরি করার ক্ষমতা প্রদান করে।

DAX ফাংশন সাধারণত measure, calculated columns, এবং calculated tables তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যা রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডে ব্যবহৃত ডেটাকে আরও মূল্যবান করে তোলে।

DAX ফাংশনের প্রধান বৈশিষ্ট্য

১. যেকোনো ধরনের ডেটা বিশ্লেষণ করা

DAX ফাংশন ব্যবহার করে আপনি numeric, textual, এবং date-based ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন। এটি ব্যবহৃত হয় Aggregation, Filtering, এবং Transformation এর জন্য।

২. কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করা

DAX ব্যবহার করে আপনি custom calculations তৈরি করতে পারেন, যেমন sum, average, count, percentage, এবং অন্যান্য গাণিতিক ক্যালকুলেশন।

৩. ডেটার মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করা

DAX ফাংশন relationships ব্যবহার করে একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম। এটি related tables বা related columns থেকে ডেটা একত্রিত করতে সাহায্য করে।

৪. Filter এবং Context নির্ধারণ করা

DAX এর filter context এবং row context ব্যবহার করে ডেটা নির্বাচন এবং বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে, যা বিভিন্ন অ্যালগরিদম বা শর্ত অনুযায়ী বিশ্লেষণ করতে সহায়ক।

DAX ফাংশনের বিভিন্ন শ্রেণী

DAX ফাংশন বিভিন্ন শ্রেণীতে ভাগ করা যায়, যার মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ শ্রেণী হলো:

১. Aggregate Functions (অ্যাগ্রিগেট ফাংশন)

এই ফাংশনগুলি ডেটাকে একত্রিত বা সম্মিলিত করে একটি মানে রূপান্তর করে। কিছু সাধারণ অ্যাগ্রিগেট ফাংশন হলো:

• SUM(): নির্দিষ্ট কলামের মান যোগ করা।
• AVERAGE(): নির্দিষ্ট কলামের গড় হিসাব করা।
• COUNT(): নির্দিষ্ট কলামে কেমন সংখ্যক মান রয়েছে তা গোনা।
• MIN(): নির্দিষ্ট কলামের সর্বনিম্ন মান বের করা।
• MAX(): নির্দিষ্ট কলামের সর্বোচ্চ মান বের করা।

২. Logical Functions (লজিক্যাল ফাংশন)

এই ফাংশনগুলি শর্ত বা লজিক্যাল পরীক্ষা করে ফলাফল প্রদান করে। কিছু সাধারণ লজিক্যাল ফাংশন:

• IF(): একটি শর্তের উপর ভিত্তি করে দুটি সম্ভাব্য ফলাফল প্রদান করে।
• AND(): দুটি শর্ত একযোগভাবে সঠিক কিনা তা পরীক্ষা করে।
• OR(): দুটি শর্তের মধ্যে একটি সঠিক হলে তা পরীক্ষা করে।
• NOT(): একটি শর্তের বিপরীত ফলাফল প্রদান করে।

৩. Date and Time Functions (ডেটা এবং সময় ফাংশন)

DAX তে ডেটা এবং সময় ফাংশন ডেটা বিশ্লেষণে সহায়ক। কিছু সাধারণ ডেটা এবং সময় ফাংশন:

• TODAY(): বর্তমান দিনের তারিখ প্রদান করে।
• NOW(): বর্তমান তারিখ এবং সময় প্রদান করে।
• DATE(): একটি নির্দিষ্ট তারিখ তৈরি করে।
• YEAR(): একটি তারিখের বছর বের করে।
• MONTH(): একটি তারিখের মাস বের করে।

৪. Text Functions (টেক্সট ফাংশন)

DAX এর টেক্সট ফাংশনগুলি টেক্সট স্ট্রিং বিশ্লেষণ এবং কাস্টমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়:

• CONCATENATE(): দুটি টেক্সট স্ট্রিং একত্রিত করে।
• UPPER(): একটি টেক্সট স্ট্রিংকে বড় হাতের অক্ষরে রূপান্তর করে।
• LOWER(): একটি টেক্সট স্ট্রিংকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করে।
• LEN(): টেক্সট স্ট্রিংয়ের দৈর্ঘ্য নির্ধারণ করে।

৫. Filter Functions (ফিল্টার ফাংশন)

এই ফাংশনগুলি নির্দিষ্ট শর্ত বা প্রেক্ষিত অনুযায়ী ডেটা ফিল্টার করতে সাহায্য করে:

• FILTER(): একটি টেবিল থেকে নির্দিষ্ট শর্তের ভিত্তিতে ডেটা ফিল্টার করে।
• ALL(): একটি টেবিলের সমস্ত ডেটা তুলে নিয়ে ফিল্টার অ্যাপ্লাই করে।
• CALCULATE(): একটি নির্দিষ্ট ক্যালকুলেশন এবং শর্তের ভিত্তিতে মান পরিবর্তন করতে ব্যবহৃত হয়।

৬. Relationship Functions (রিলেশনশিপ ফাংশন)

রিলেশনশিপ ফাংশনগুলি টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন এবং সম্পর্কিত ডেটা বিশ্লেষণে সহায়তা করে:

• RELATED(): অন্য একটি টেবিল থেকে সম্পর্কিত কলামের মান সংগ্রহ করে।
• RELATEDTABLE(): সম্পর্কিত টেবিলের সকল রেকর্ড নিয়ে আসে।

DAX ফাংশনের ব্যবহার

DAX ফাংশন মূলত Power BI, Power Pivot এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়, এবং এর সাহায্যে বিভিন্ন ডেটা মডেল এবং রিপোর্ট তৈরি করা যায়।

১. Measure Creation

DAX ব্যবহার করে আপনি measures তৈরি করতে পারেন, যা রিপোর্টে প্রদর্শিত হবে। উদাহরণস্বরূপ, Total Sales বা Profit Margin এর মতো কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করা সম্ভব।

২. Calculated Columns

DAX-এর মাধ্যমে calculated columns তৈরি করা যেতে পারে, যা টেবিলের নতুন কলাম হিসেবে যুক্ত হয় এবং এটি ডেটা বিশ্লেষণে সহায়ক হয়।

৩. Data Relationships

DAX ব্যবহারের মাধ্যমে আপনি data relationships তৈরি করতে পারেন এবং এই সম্পর্কগুলি বিভিন্ন টেবিলের মধ্যে ডেটার অর্ডার এবং সম্পর্ক নির্ধারণ করতে সহায়ক।

সারাংশ

DAX Functions ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরি করার জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী এবং কার্যকরী টুল। এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা সহজেই কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি, ডেটার মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ, এবং বিভিন্ন ফিল্টার ও শর্ত প্রয়োগ করতে পারেন। DAX-এর Aggregate, Logical, Date and Time, Text, Filter, এবং Relationship Functions বিভিন্ন কাজের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং ব্যবসায়িক ডেটার মান বৃদ্ধিতে সাহায্য করে। DAX ব্যবহার করে কগনোস, Power BI এবং Power Pivot-এর মতো টুলগুলিতে আরও উন্নত বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরি করা সম্ভব।

DAX (Data Analysis Expressions) একটি ফাংশনাল ভাষা যা বিশেষভাবে Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS) এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি ডেটাবেস এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং business intelligence (BI) টুলসের মাধ্যমে ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। DAX-এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা তাদের ডেটা মডেলগুলোতে calculated columns, measures, এবং aggregations তৈরি করতে পারেন যা ডেটা বিশ্লেষণ আরও শক্তিশালী এবং সহজ করে তোলে।

DAX কী?

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি ফাংশনাল ভাষা যা মাইক্রোসফটের Power BI, Power Pivot, এবং SSAS Tabular Models-এ ডেটা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত Excel formulas এর মতো কাজ করে, তবে আরও শক্তিশালী এবং উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন ফাংশনালিটি প্রদান করে যা বড় ডেটা সেটের মধ্যে ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণ সহজ করে।

DAX এর মূল লক্ষ্য:

• Data Analysis: ডেটা বিশ্লেষণ এবং ডেটা মডেল তৈরি করার জন্য ফাংশন তৈরি করা।
• Calculation: কাস্টম ক্যালকুলেশন এবং measures তৈরি করতে সহায়ক।
• Aggregation: ডেটার উপর aggregation (যেমন, মোট, গড়, সাপেক্ষে) করা।

DAX কেন ব্যবহার করা হয়?

DAX ব্যবহার করার বেশ কয়েকটি কারণ রয়েছে, যা Power BI, Power Pivot, এবং SSAS ব্যবহারকারীদের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ আরও কার্যকরী করে তোলে। নীচে DAX ব্যবহারের কিছু প্রধান কারণ দেওয়া হলো:

১. বিশ্লেষণ ও কাস্টম ক্যালকুলেশন (Advanced Analytics and Custom Calculations)

DAX ব্যবহারকারীদের জন্য কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করার ক্ষমতা প্রদান করে, যা রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, আপনি calculated columns এবং measures তৈরি করতে পারেন যা ডেটা বিশ্লেষণে এবং ইনসাইটস তৈরি করতে সহায়ক।

• Calculated Columns: কাস্টম কলাম তৈরি করা যা ডেটা মডেল বা টেবিলের অংশ হিসেবে কাজ করে।
• Measures: নির্দিষ্ট শর্ত অনুযায়ী পরিমাপ তৈরি করা যা ভিন্ন ভিন্ন ডেটা ভিউতে ব্যবহৃত হতে পারে।

২. ডেটা মডেলিংয়ের ক্ষমতা (Data Modeling Power)

DAX ডেটা মডেলিংয়ের জন্য একটি শক্তিশালী টুল, যা ডেটাকে dimensional মডেল এবং fact tables এর মধ্যে কাস্টম সংযোগ তৈরি করতে সহায়ক। এটি ডেটা সম্পর্ক এবং বিশ্লেষণকে আরও সুনির্দিষ্ট এবং কার্যকরী করে তোলে।

৩. টাইম ইনটেলিজেন্স (Time Intelligence)

DAX ব্যবহারকারীদের জন্য time intelligence ফাংশন প্রদান করে, যা year-over-year, quarter-to-date, moving averages, এবং অন্যান্য টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ করতে সহায়ক। DAX এর মাধ্যমে time-based calculations খুবই সহজে করা যায়।

৪. ডেটা সংক্ষেপণ (Data Aggregation)

DAX ডেটাকে সমষ্টি, গড়, সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন মানে সংকুচিত করতে সাহায্য করে, যা বিশ্লেষণে গুরুত্বপূর্ণ। এই ফাংশনগুলি ব্যবসায়িক তথ্যকে সহজে বিশ্লেষণযোগ্য এবং এক্সপ্লোরযোগ্য করে তোলে।

৫. ইন্টার‌্যাকটিভ রিপোর্টিং (Interactive Reporting)

DAX ব্যবহারকারীদেরকে রিপোর্টের মধ্যে dynamic filtering এবং drill-down করার সুযোগ দেয়, যা Power BI এর শক্তিশালী ইন্টার‌্যাকটিভ রিপোর্টিং ক্ষমতা প্রদান করে। এটি ব্যবহারকারীদের তাদের ডেটা অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণ করতে আরও সক্ষম করে।

৬. মডেল এবং ডেটা সোর্সের মধ্যে ইন্টিগ্রেশন (Integration Across Models and Data Sources)

DAX ব্যবহারকারীদেরকে বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে ডেটা একত্রিত করে বিশ্লেষণ করতে সহায়ক করে, এবং এটি data relationships প্রতিষ্ঠা করতে সক্ষম। এটি একটি ডেটা মডেল থেকে অন্য মডেলে ডেটা সংযোগ এবং cross-table analysis করার সুযোগ দেয়।

DAX ফাংশন গুলির কিছু উদাহরণ

১. SUM: নির্দিষ্ট কলামের মোট মান বের করতে ব্যবহার করা হয়।

Total Sales = SUM(Sales[SalesAmount])

২. AVERAGE: নির্দিষ্ট কলামের গড় বের করতে ব্যবহার করা হয়।

Average Sales = AVERAGE(Sales[SalesAmount])

৩. IF: শর্তের উপর ভিত্তি করে মান ফেরত দেয়।

Profit Status = IF(Sales[Profit] > 1000, "High Profit", "Low Profit")

৪. YEAR-TO-DATE (YTD): একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে বছরের প্রথম থেকে বর্তমান পর্যন্ত মোট হিসাব করতে ব্যবহৃত হয়।

YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[SalesAmount]), Date[Date])

৫. CALCULATE: একটি কাস্টম ক্যালকুলেশন করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যা ফিল্টার বা শর্ত প্রয়োগ করে।

Sales Above 5000 = CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), Sales[SalesAmount] > 5000)

৬. DATEADD: নির্দিষ্ট সময়ের পার্থক্য দিয়ে ডেটা হিসাব করতে ব্যবহৃত হয়।

Last Month Sales = CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), DATEADD(Date[Date], -1, MONTH))

সারাংশ

DAX (Data Analysis Expressions) একটি শক্তিশালী ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS) এর জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এটি calculated columns, measures, aggregations, এবং time intelligence এর জন্য একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ টুল, যা ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ এবং ডেটা মডেলিং প্রক্রিয়া সহজ ও কার্যকরী করে তোলে। DAX ফাংশন ব্যবহার করে, আপনি কাস্টম ক্যালকুলেশন, ডেটা বিশ্লেষণ এবং ইন্টার‌্যাকটিভ রিপোর্টিং করতে পারেন যা আপনার ডেটা-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াকে আরও সহজ এবং দ্রুত করবে।

DAX (Data Analysis Expressions) একটি শক্তিশালী ফর্মুলা ভাষা যা Microsoft Power BI, Excel PowerPivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS) এর মধ্যে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। DAX-এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা ডেটা মডেল তৈরির জন্য কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে পারেন এবং তাদের বিশ্লেষণের ক্ষমতা বাড়াতে পারেন।

ড্যাক্সের ইতিহাস এবং বিকাশের মাধ্যমে এটি কীভাবে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য অপরিহার্য টুলে পরিণত হয়েছে, তা বোঝা যায়।

DAX এর ইতিহাস

DAX ভাষার বিকাশ Microsoft-এর PowerPivot প্রকল্পের অংশ হিসেবে শুরু হয়েছিল, যা ২০০৯ সালে প্রথম প্রকাশিত হয়েছিল। PowerPivot একটি এক্সেল অ্যাড-ইন যা ব্যবহারকারীদের বড় ডেটাসেট নিয়ে কাজ করার এবং ডেটাকে দ্রুত বিশ্লেষণ করার সুযোগ প্রদান করত। এই প্রযুক্তির সাথে সঙ্গতিপূর্ণভাবে, DAX একটি নতুন calculation language হিসেবে আত্মপ্রকাশ করে, যা ব্যবহৃত হয় Excel এর ভিতরে ডেটা মডেলিং এবং অ্যানালিটিক্স ফিচার তৈরির জন্য।

DAX এর প্রথম প্রকাশ

• PowerPivot for Excel 2010 এ প্রথম DAX ভাষার ব্যবহার শুরু হয়েছিল।
• এর আগে Excel ব্যবহারকারীরা কেবল Excel formulas (যেমন SUM, AVERAGE) ব্যবহার করতেন, কিন্তু DAX-এর মাধ্যমে তারা আরও জটিল ক্যালকুলেশন এবং বিশ্লেষণ করতে পারতেন।
• DAX-এর মূল উদ্দেশ্য ছিল relational databases এবং multidimensional databases এর উপর ভিত্তি করে ডেটাকে বিশ্লেষণ করা।

DAX-এর বিকাশ

১. PowerPivot and Power BI-এর উদ্ভব (২০১০-২০১৫)

২০১০ সালের পর থেকে DAX এর প্রসার ঘটে যখন Power BI এবং PowerPivot আরো জনপ্রিয় হয়ে ওঠে। DAX তখন Power BI-তে ব্যবহারকারীদের জন্য নতুন বিশ্লেষণ ক্ষমতা এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করার ক্ষমতা প্রদান করেছিল।

• Power BI এর সাথে DAX ব্যবহার আরও জনপ্রিয় হয়, কারণ এটি ব্যবহারকারীদের ডেটা মডেল তৈরি করার, ডেটার সাথে জটিল ক্যালকুলেশন করার এবং ফলস্বরূপ চমৎকার ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করার সুযোগ দেয়।
• DAX ফাংশনগুলি ডেটা মডেলিং, কাস্টম ক্যালকুলেশন এবং অ্যানালিটিক্সের জন্য ব্যবহার করা যায়।

২. DAX ফাংশনের প্রসার এবং বৈশিষ্ট্য (২০১৫-বর্তমান)

Power BI এর উদ্ভবের পর DAX ভাষা আরও সমৃদ্ধ হয় এবং নতুন ফাংশন এবং ফিচার অন্তর্ভুক্ত করা হয়। এতে বিশ্লেষণ, প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স, এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য আরও কার্যকরী টুলস যোগ করা হয়।

• Time Intelligence Functions: DAX-এর মাধ্যমে টাইম সিরিজ ডেটার উপর Time Intelligence Functions তৈরি করা যায়, যেমন Year-to-Date (YTD), Quarter-to-Date (QTD), এবং Month-to-Date (MTD)।
• Row Context এবং Filter Context: DAX এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা row context এবং filter context এর সাহায্যে আরও জটিল বিশ্লেষণ এবং ক্যালকুলেশন করতে পারেন। এটি তাদের রিপোর্ট এবং বিশ্লেষণকে আরও কার্যকরী করে তোলে।

৩. DAX-এর আজকের অবস্থান

বর্তমানে DAX বিশাল ডেটাসেট এবং জটিল ডেটা মডেলিংয়ের জন্য একটি অত্যন্ত শক্তিশালী টুল হিসেবে প্রতিষ্ঠিত হয়েছে। এটি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম যেমন Power BI, PowerPivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS) এ ব্যবহৃত হয় এবং business intelligence (BI) এর ক্ষেত্রেও ব্যবহৃত হয়।

DAX এর কিছু উন্নত বৈশিষ্ট্য:

• Dynamic Reporting: ব্যবহারকারীরা ইন্টার‌্যাকটিভ রিপোর্ট তৈরি করতে পারেন।
• Real-time Analytics: ডেটা ভ্যালু পরিবর্তিত হলে রিপোর্ট বা ড্যাশবোর্ডও রিয়েল-টাইমে আপডেট হয়।
• Advanced Statistical Functions: DAX এখন আরও উন্নত অ্যানালিটিক্স এবং পরিসংখ্যান ফাংশন সমর্থন করে।

DAX এর জনপ্রিয় ফাংশন

DAX এর মধ্যে কিছু জনপ্রিয় এবং ব্যবহৃত ফাংশনগুলির মধ্যে রয়েছে:

• SUM: একটি কলামের সমস্ত মানের যোগফল হিসাব করে।
• AVERAGE: একটি কলামের সমস্ত মানের গড় নির্ধারণ করে।
• CALCULATE: নির্দিষ্ট শর্তে ক্যালকুলেশন করতে ব্যবহৃত হয়।
• FILTER: একটি কলাম বা টেবিল থেকে নির্দিষ্ট শর্ত অনুযায়ী ডেটা ফিল্টার করে।
• IF: শর্ত অনুযায়ী মান প্রদান করে।
• DATEADD: টাইম সিরিজ ডেটার জন্য সময়গত যোগফল নির্ধারণ করে।

সারাংশ

DAX (Data Analysis Expressions) হলো Microsoft-এর শক্তিশালী একটি ভাষা যা ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ এবং ডেটা মডেলিং এর জন্য ব্যবহৃত হয়। এর প্রথম পরিচিতি PowerPivot for Excel 2010 এর মাধ্যমে হয়েছিল, এবং পরবর্তীতে Power BI এর মাধ্যমে আরও জনপ্রিয় হয়ে ওঠে। DAX-এর বিকাশের সাথে সাথে এটি business intelligence, data analysis, এবং reporting এর জন্য একটি অপরিহার্য টুল হয়ে উঠেছে। এর উন্নত ফিচার এবং ফাংশনগুলির মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা সহজে ডেটা বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে পারে, যা তাদের ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক।

DAX (Data Analysis Expressions) একটি এক্সপ্রেশন ভাষা যা Microsoft Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। এটি বিশেষভাবে ডেটাবেস এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং Data Modeling, Data Analysis, এবং Report Calculations-এ অত্যন্ত কার্যকরী। DAX ফাংশন মূলত column-based calculations এবং aggregations তৈরিতে সহায়ক।

অন্যদিকে, Excel Functions হলো Microsoft Excel এর এক্সপ্রেশন বা ফর্মুলা যা ব্যবহারকারীদের সেল-ভিত্তিক হিসাব এবং বিশ্লেষণ করতে সহায়ক। Excel ফাংশনগুলি সাধারণত row-based calculations এবং সহজ গাণিতিক বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

এখানে DAX এবং Excel Functions এর মধ্যে প্রধান পার্থক্যগুলি আলোচনা করা হল।

১. অপারেশন এবং প্রসেসিং ভিন্নতা

• DAX Functions: DAX হলো একটি column-based ভাষা। এটি প্রধানত data model বা tabular model-এ ডেটার উপর কাজ করে। DAX এর ফাংশনগুলো সেল নয়, বরং কলাম এবং টেবিলের উপর ভিত্তি করে কাজ করে। এটি মূলত ডেটাবেস টেবিলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক তৈরি এবং জটিল হিসাব করার জন্য ব্যবহৃত হয়। DAX এর ফলাফল পুরো কলামে প্রযোজ্য হয়।
• Excel Functions: Excel Functions সাধারণত row-based হয়ে থাকে, এবং ব্যবহারকারী সেল সেলভাবে হিসাব করে থাকেন। Excel ফাংশনগুলো সেল-ভিত্তিক গণনা ও বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে প্রতিটি সেল ডেটার উপর কাজ করে। সুতরাং, Excel এ আপনি একটি সেল থেকে অন্য সেলে কাজ করতে পারবেন, এবং সেলগুলো প্রথাগতভাবে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত থাকে না।

২. ডেটার কাঠামো এবং সম্পর্ক

• DAX Functions: DAX টেবিল এবং কলামের মধ্যে relationships তৈরি করে এবং ডেটাকে অনেক বড় ডেটাবেসে বিশ্লেষণ করার সুযোগ দেয়। এটি star schema বা snowflake schema-এর মতো ডেটামডেল কাঠামোতে ব্যবহৃত হয় এবং অনেক সম্পর্কিত টেবিলের উপর কাজ করতে সক্ষম।
• Excel Functions: Excel Functions কোনো সম্পর্ক ছাড়া সেল বা রেঞ্জের ডেটার উপর কাজ করে। Excel সাধারণত একক ওয়ার্কশীট বা ছোট স্লাইস ডেটাতে কাজ করে এবং সেল-ভিত্তিক বিশ্লেষণ সম্পাদন করে।

৩. ফাংশন এবং হিসাবের ধরন

• DAX Functions: DAX তে সাধারণত aggregate functions (যেমন: SUM, AVERAGE), time-intelligence functions (যেমন: SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD), CALCULATE এবং FILTER ফাংশনগুলি ব্যবহার করা হয়, যা ডেটার বিশ্লেষণ এবং স্লাইসিং/ডাইসিং প্রক্রিয়া আরও নমনীয় করে তোলে। DAX দিয়ে আপনি টেবিলের ফিল্টার এবং কন্ডিশন লাগিয়ে আরও শক্তিশালী হিসাব তৈরি করতে পারেন।
• Excel Functions: Excel Functions সাধারণত মৌলিক গাণিতিক ফাংশন যেমন SUM, AVERAGE, COUNT, IF, VLOOKUP, এবং INDEX/MATCH দিয়ে কাজ করে। এটি সেল বা রেঞ্জের মধ্যে সরাসরি গাণিতিক গণনা করে এবং সাধারণ বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

৪. ডেটা প্রসেসিং সময়

• DAX Functions: DAX ফাংশনগুলিতে real-time data processing হয় এবং যখনই মডেল বা ডেটা আপডেট হয়, তখন DAX এর হিসাবও আপডেট হয়। DAX মূলত model-based calculations করে, এবং এটি যখনই মডেল লোড বা আপডেট হয়, তখন হিসাব পুনর্নির্মাণ হয়। DAX অনেক বেশি সিস্টেম রিসোর্স ব্যবহার করতে পারে কারণ এটি বৃহৎ ডেটা সেটের উপর কাজ করে।
• Excel Functions: Excel এর ফাংশনগুলো সাধারণত cell-level এ কাজ করে, যা real-time নয়। Excel ফাংশনগুলির ফলাফল সেল-বাই-সেল আপডেট হয় এবং এটি তুলনামূলকভাবে smaller datasets-এ দ্রুত কাজ করে। তবে, যখন ডেটাসেট বড় হয়, তখন এটি স্লো হয়ে যেতে পারে।

৫. এআই এবং অটোমেশন

• DAX Functions: DAX এর সাহায্যে আপনি advanced calculations এবং business logic তৈরি করতে পারেন। এটি data models-এর উপর গঠন করা হয় এবং তা auto-updates হয়, যাতে এটি বিভিন্ন রিপোর্টিং এবং বিশ্লেষণের জন্য খুবই উপযোগী হয়।
• Excel Functions: Excel ফাংশনগুলির মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা manual calculations বা basic automation করতে পারেন। Excel ফাংশনগুলো বিশেষ করে সহজ বিশ্লেষণ, ছোট ডেটা সেট এবং ফাংশনের মাধ্যমে সেল-বাই-সেল অটোমেশন করতে সাহায্য করে।

৬. ফলাফল এবং ব্যবহারের ক্ষেত্র

• DAX Functions: DAX প্রধানত data model এবং business intelligence ডোমেইনে ব্যবহৃত হয়, বিশেষ করে বড় ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য। এটি প্রধানত Power BI এবং Power Pivot এর জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে বড় ডেটাসেট, সম্পর্কিত টেবিল, এবং জটিল হিসাবের প্রয়োজন হয়।
• Excel Functions: Excel Functions ছোট ডেটা সেট, ব্যক্তিগত বিশ্লেষণ এবং সাধারণ গাণিতিক হিসাবের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ, ফাইন্যান্সিয়াল রিপোর্টিং এবং ছোট ডেটাবেস ম্যানেজমেন্টে ব্যবহৃত হয়।

সারাংশ

DAX Functions এবং Excel Functions উভয়ই গাণিতিক বিশ্লেষণ এবং ডেটা ম্যানিপুলেশন করতে ব্যবহৃত হলেও, তাদের মধ্যে কিছু মৌলিক পার্থক্য রয়েছে। DAX কলাম এবং টেবিল ভিত্তিক বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং বৃহৎ ডেটাসেটের সাথে কাজ করে, যেখানে Excel Functions সেল-বাই-সেল বিশ্লেষণ এবং ছোট ডেটাসেটের জন্য আদর্শ। DAX ফাংশন ব্যবহার করে advanced calculations, data modeling, এবং business logic তৈরি করা যায়, যা Excel ফাংশনের তুলনায় অনেক শক্তিশালী এবং স্কেলেবল।

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি এক্সপ্রেশন ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ডেটা মডেলিং এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। DAX এর মাধ্যমে আপনি ডেটার উপর calculations, aggregations, filters, এবং অন্যান্য কাস্টম এক্সপ্রেশন তৈরি করতে পারেন।

DAX-এ functions, operators, এবং constants ব্যবহার করে কমপ্লেক্স ক্যালকুলেশন করা যায়, যা ডেটাবেস বা মডেল ডেটার উপর ভিত্তি করে dynamic calculations তৈরি করতে সাহায্য করে।

এটি সাধারণত tabular data models এ ব্যবহৃত হয় এবং columns, tables, এবং rows উপর ভিত্তি করে হিসাব এবং ফলাফল তৈরি করা হয়।

DAX এর মৌলিক ধারণা

১. প্রাথমিক গঠন এবং উদ্দেশ্য

DAX-এর উদ্দেশ্য হলো বিভিন্ন ধরনের ক্যালকুলেশন এবং বিশ্লেষণ তৈরি করা যা Power BI বা Power Pivot টুলস-এর ডেটা মডেল থেকে নেওয়া ডেটা নিয়ে কাজ করে। এর মাধ্যমে আপনি সহজে গণনা, অ্যাগ্রিগেশন (যেমন গড়, মোট, গুণফল), এবং আরও অনেক ধরনের custom calculations তৈরি করতে পারেন।

২. ক্যালকুলেশন এবং অ্যাগ্রিগেশন

DAX ব্যবহার করে আপনি বিভিন্ন calculated columns এবং measures তৈরি করতে পারেন।

• Calculated Columns: এই কলামগুলি আপনি existing columns এর ভিত্তিতে তৈরি করেন এবং এগুলি row-level calculations প্রদর্শন করে।
• Measures: measures সাধারণত সেলস রিপোর্টিং বা ড্যাশবোর্ডে ব্যবহৃত হয়, যা aggregate-level calculations যেমন মোট বিক্রয়, গড় সেলস প্রভৃতি দেখায়।

৩. DAX Functions এর ব্যবহার

DAX ফাংশন ব্যবহার করা হয় ডেটা মডেলের মধ্যে কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করার জন্য। এটি বিভিন্ন ধরনের ফাংশন অফার করে, যেমন:

• Aggregation functions (যেমন SUM, AVERAGE, COUNT)
• Logical functions (যেমন IF, AND, OR)
• Time intelligence functions (যেমন TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR)
• Filter functions (যেমন CALCULATE, FILTER)

DAX Syntax

DAX Syntax হল ফাংশন এবং এক্সপ্রেশন গঠনের নিয়ম যা DAX ভাষায় লেখা হয়। DAX ফাংশন সাধারণত দুটি অংশে বিভক্ত হয়: Function name এবং parameters। DAX-এ মূলত তিনটি প্রধান উপাদান রয়েছে:

• Function Name: ফাংশনের নাম যা ক্যালকুলেশন বা বিশ্লেষণ নির্দেশ করে।
• Parameters: ফাংশনের মধ্যে ব্যবহৃত ডেটা বা ক্ষেত্র (columns) যা প্রক্রিয়া করা হয়।
• Return value: ফাংশনটি কিসে পরিবর্তিত হবে, যেমন একটি সংখ্যা, স্ট্রিং, বা সেলস টোটাল।

সাধারণ DAX Function Syntax:

FunctionName (parameter1, parameter2, ...)

উদাহরণ:

SUM(Sales[Amount])

এখানে:

• SUM হল ফাংশনের নাম,
• Sales[Amount] হলো parameter যা "Sales" টেবিলের "Amount" কলামের ডেটা নিয়ে ক্যালকুলেশন করা হবে।

১. এগজাম্পল: SUM

SUM(Sales[Amount])

এটি "Sales" টেবিলের Amount কলামের মোট যোগফল বের করবে।

২. এগজাম্পল: AVERAGE

AVERAGE(Sales[Amount])

এটি "Sales" টেবিলের Amount কলামের গড় বের করবে।

৩. এগজাম্পল: IF

IF(Sales[Amount] > 1000, "High", "Low")

এটি "Sales" টেবিলের Amount কলামের মান ১০০০ এর বেশি হলে "High", না হলে "Low" রিটার্ন করবে।

৪. এগজাম্পল: CALCULATE

CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Region] = "North")

এটি Sales টেবিলের Amount কলামের যোগফল বের করবে, তবে কেবল তখনই যখন Region কলামের মান "North" হবে।

DAX এর প্রধান ফাংশনালিটি

১. অ্যাগ্রিগেট ফাংশন (Aggregate Functions)

DAX-এ অ্যাগ্রিগেট ফাংশনগুলোর মধ্যে রয়েছে:

• SUM: একটি কলামের মান যোগফল বের করার জন্য।
• AVERAGE: একটি কলামের গড় মান বের করার জন্য।
• MIN, MAX: একটি কলামের সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ মান বের করার জন্য।
• COUNT, COUNTA: একটি কলামে পরিমাণ এবং অক্ষরের সংখ্যা বের করার জন্য।

২. লজিক্যাল ফাংশন (Logical Functions)

এই ফাংশনগুলি সাধারণত শর্ত নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়:

• IF: একটি শর্ত পরীক্ষা করে দুইটি ভিন্ন মান রিটার্ন করে।
• AND, OR: একাধিক শর্তের মধ্যে AND বা OR অপারেশন প্রয়োগ করে।

৩. টাইম ইনটেলিজেন্স ফাংশন (Time Intelligence Functions)

এই ফাংশনগুলি ব্যবহারকারীদেরকে টাইম ফ্রেমের মধ্যে ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়ক:

• TOTALYTD: একটি বছরের জন্য YTD (Year-to-Date) পরিমাপ করে।
• SAMEPERIODLASTYEAR: গত বছরের একই সময়ের ডেটা ফেরত দেয়।
• DATEADD: নির্দিষ্ট সময়ের পরে একটি তারিখের মান প্রদান করে।

৪. ফিল্টার ফাংশন (Filter Functions)

DAX-এ ফিল্টার ফাংশনগুলি ডেটা সিলেকশনের জন্য ব্যবহৃত হয়:

• CALCULATE: একটি নতুন ফিল্টারের সঙ্গে কোনো ক্যালকুলেশন বা মাপের ফলাফল ফেরত দেয়।
• FILTER: নির্দিষ্ট শর্তে ডেটা ফিল্টার করে।

DAX এর উন্নত ফিচার

• Context: DAX-এ দুটি ধরনের কনটেক্সট থাকে:
  • Row Context: যখন আপনি একটি কলাম বা টেবিলের প্রতিটি সেলের উপর ভিত্তি করে ক্যালকুলেশন করেন।
  • Filter Context: যখন আপনি একটি নির্দিষ্ট শর্ত (filter) দিয়ে ডেটা বিশ্লেষণ করেন।
• Calculated Columns: আপনি ডেটা মডেলে কাস্টম কলাম যোগ করতে পারেন যা একটি নির্দিষ্ট ক্যালকুলেশন বা ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়।
• Measures: Measures কগনোস রিপোর্টে বিশেষভাবে ব্যবহৃত হয় এবং এগুলি হলো ডাইনামিক ক্যালকুলেশন যা রিপোর্টের মধ্যে পরিবর্তিত ডেটার উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিবর্তিত হয়।

সারাংশ

DAX (Data Analysis Expressions) হলো একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ভাষা যা Power BI, Power Pivot এবং SQL Server Analysis Services (SSAS) ব্যবহারকারীদের জন্য তৈরি করা হয়েছে। এর মাধ্যমে আপনি aggregations, calculations, filters এবং dynamic calculations তৈরি করতে পারেন। DAX এর মৌলিক ধারণা এবং সিনট্যাক্সের মাধ্যমে ডেটা মডেলিং, রিপোর্টিং, এবং বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া আরও সহজ এবং কার্যকরী হয়ে ওঠে।