Logical Functions

DAX (Data Analysis Expressions) ফাংশন হল একটি ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়, যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন করতে সহায়তা করে। Logical Functions হল DAX-এর এমন ফাংশন যা শর্তের ভিত্তিতে TRUE অথবা FALSE মান প্রদান করে এবং সেগুলির ভিত্তিতে বিভিন্ন ধরনের লজিক্যাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে ব্যবহৃত হয়।

এই ফাংশনগুলি রিপোর্ট এবং বিশ্লেষণ টুলগুলিতে ডেটার মান যাচাই এবং বিশ্লেষণে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এখানে আমরা DAX Logical Functions এর ব্যবহার, ফিচার এবং তাদের প্রয়োগের বিস্তারিত আলোচনা করব।

DAX Logical Functions এর প্রকারভেদ

DAX Logical Functions বিভিন্ন লজিক্যাল শর্ত যাচাই এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ব্যবহৃত হয়। DAX-এর কিছু গুরুত্বপূর্ণ লজিক্যাল ফাংশন হলো:

১. IF() Function

IF() ফাংশনটি একটি শর্তের ভিত্তিতে দুটি মানের মধ্যে একটি নির্ধারণ করে। যদি শর্তটি সঠিক হয়, তবে প্রথম মানটি প্রদান করা হয়, আর যদি শর্তটি মিথ্যা হয়, তাহলে দ্বিতীয় মানটি প্রদান করা হয়।

Sintax:

IF(logical_test, value_if_true, value_if_false)

উদাহরণ:

IF(Sales[Total Sales] > 10000, "High", "Low")

এখানে যদি Total Sales ১০,০০০ এর বেশি হয়, তবে "High" ফলাফল প্রদর্শিত হবে, আর যদি না হয় তবে "Low" ফলাফল প্রদর্শিত হবে।

২. AND() Function

AND() ফাংশন দুটি শর্ত যাচাই করে এবং যদি দুটি শর্তই সত্য হয়, তবে এটি TRUE প্রদান করে। যদি একটি বা দুটি শর্তই মিথ্যা হয়, তবে এটি FALSE প্রদান করে।

Sintax:

AND(logical1, logical2)

উদাহরণ:

AND(Sales[Total Sales] > 5000, Sales[Profit] > 1000)

এখানে, যদি Total Sales ৫,০০০ এর বেশি এবং Profit ১,০০০ এর বেশি হয়, তবে TRUE ফলাফল প্রদান করবে, অন্যথায় FALSE।

৩. OR() Function

OR() ফাংশন দুটি শর্ত যাচাই করে এবং যদি একটি শর্তও সত্য হয়, তবে এটি TRUE প্রদান করে। দুটি শর্তই যদি মিথ্যা হয়, তবে এটি FALSE প্রদান করে।

Sintax:

OR(logical1, logical2)

উদাহরণ:

OR(Sales[Total Sales] > 10000, Sales[Profit] < 500)

এখানে, যদি Total Sales ১০,০০০ এর বেশি অথবা Profit ৫০০ এর কম হয়, তবে TRUE ফলাফল প্রদান করবে, অন্যথায় FALSE।

৪. NOT() Function

NOT() ফাংশনটি একটি শর্তের বিপরীত মান প্রদান করে। অর্থাৎ, এটি যদি একটি শর্ত TRUE হয়, তবে FALSE এবং যদি একটি শর্ত FALSE হয়, তবে এটি TRUE প্রদান করে।

Sintax:

NOT(logical)

উদাহরণ:

NOT(Sales[Total Sales] > 10000)

এখানে, যদি Total Sales ১০,০০০ এর বেশি না হয়, তবে TRUE ফলাফল প্রদান করবে, অন্যথায় FALSE।

৫. IFERROR() Function

IFERROR() ফাংশনটি একটি নির্দিষ্ট শর্তে error শনাক্ত করে এবং সেই error-এর জন্য একটি বিকল্প মান প্রদান করে। এটি সাধারণত ত্রুটি সংক্রান্ত পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয়।

Sintax:

IFERROR(value, value_if_error)

উদাহরণ:

IFERROR(Sales[Profit] / Sales[Total Sales], 0)

এখানে, যদি Profit এবং Total Sales এর মধ্যে ভাগ করতে গিয়ে কোনো ত্রুটি ঘটে, তবে এটি 0 প্রদান করবে।

৬. SWITCH() Function

SWITCH() ফাংশনটি একটি শর্ত বা এক্সপ্রেশন যাচাই করে এবং যে মানের সাথে মেলে তা প্রদান করে। এটি একাধিক শর্ত যাচাই করতে ব্যবহৃত হয়।

Sintax:

SWITCH(expression, value1, result1, value2, result2, ..., else_result)

উদাহরণ:

SWITCH(Sales[Region], "North", "High", "South", "Medium", "West", "Low", "Unknown")

এখানে, Region কলামের মান অনুযায়ী High, Medium, Low, বা Unknown মান প্রদান করা হবে।

DAX Logical Functions এর সুবিধা

১. উন্নত বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ

DAX Logical Functions ব্যবহার করে আপনি শর্ত, মান যাচাই এবং বিশেষ ক্ষেত্রগুলির ভিত্তিতে ফলাফল নির্ধারণ করতে পারেন, যা উন্নত বিশ্লেষণ এবং দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক।

২. ডেটার মধ্যে সম্পর্ক নির্মাণ

IF(), AND(), OR() ইত্যাদি ফাংশনগুলি ব্যবহার করে আপনি টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে পারেন এবং ব্যবসায়িক কৌশল অনুসারে ডেটার উপর নির্ভরশীল শর্ত তৈরি করতে পারেন।

৩. ডেটা পরিষ্কার এবং মান যাচাই

IFERROR() এবং NOT() ফাংশনের মাধ্যমে ডেটার ত্রুটি বা ভুল যাচাই করা এবং ত্রুটিপূর্ণ ডেটা জন্য বিকল্প মান প্রদান করা যায়, যা ডেটা বিশ্লেষণের সময় অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

৪. মাল্টিপল শর্তের পরীক্ষা

SWITCH(), AND(), এবং OR() ফাংশনের মাধ্যমে একাধিক শর্ত পরীক্ষা করে দ্রুত এবং কার্যকর সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়, যা বড় ডেটা সেটের সাথে কাজ করার সময় অত্যন্ত সহায়ক।

সারাংশ

DAX Logical Functions হল সেই ফাংশনগুলি যা ডেটার উপর শর্ত নির্ধারণ, মান যাচাই এবং লজিক্যাল সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ব্যবহৃত হয়। IF(), AND(), OR(), NOT(), SWITCH(), এবং IFERROR() ফাংশনগুলি ব্যবহার করে আপনি আপনার ডেটার মধ্যে জটিল লজিক্যাল শর্ত তৈরি করতে পারেন। এই ফাংশনগুলি রিপোর্ট তৈরি, বিশ্লেষণ এবং ডেটা মডেলিং প্রক্রিয়াকে আরও দ্রুত, সঠিক এবং কার্যকরী করে তোলে।

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি এক্সপ্রেশন ভাষা যা মূলত Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ডেটা বিশ্লেষণ, রিপোর্ট তৈরি এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন করার জন্য ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশনগুলি বিশেষভাবে conditional logic এবং error handling করতে সাহায্য করে। এর মধ্যে IF এবং IFERROR দুটি গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন যেগুলি শর্ত অনুযায়ী ডেটা বিশ্লেষণ এবং ত্রুটি মোকাবেলা করতে ব্যবহৃত হয়।

এই প্রবন্ধে, আমরা IF এবং IFERROR ফাংশনের ব্যবহার এবং তাদের মধ্যে পার্থক্য নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করব।

IF ফাংশন

IF ফাংশনটি DAX-এর একটি লজিক্যাল ফাংশন যা নির্দিষ্ট শর্তের উপর ভিত্তি করে দুটি সম্ভাব্য ফলাফল প্রদান করে। এটি মূলত logical test করতে ব্যবহৃত হয়, যার ফলে TRUE বা FALSE ফিরিয়ে আনা হয় এবং সেই অনুযায়ী দুটি আলাদা মান প্রদান করা হয়।

IF ফাংশনের গঠন:

IF(<logical_test>, <value_if_true>, <value_if_false>)
Copy

• logical_test: এটি সেই শর্ত বা পরীক্ষা যা যাচাই করা হবে।
• value_if_true: যদি শর্তটি TRUE হয়, তবে এই মানটি ফিরিয়ে দেয়।
• value_if_false: যদি শর্তটি FALSE হয়, তবে এই মানটি ফিরিয়ে দেয়।

IF ফাংশনের উদাহরণ:

1. বিক্রয় পরিমাণের ভিত্তিতে মূল্যায়ন:

   Sales Status = IF(Sales[Amount] > 10000, "High", "Low")
   Copy

   এখানে, Sales[Amount] কলামের মান ১০,০০০ এর বেশি হলে High, অন্যথায় Low দেখাবে।

2. এগিয়ে যাবার জন্য পারফরম্যান্স পরীক্ষা:

   Performance Check = IF(Employee[Score] >= 80, "Pass", "Fail")
   Copy

   এখানে, যদি Employee[Score] ৮০ বা তার বেশি হয়, তবে Pass ফিরিয়ে দেয়, অন্যথায় Fail ফিরিয়ে দেয়।

3. অথবা একাধিক শর্তযুক্ত IF ফাংশন:

   Performance Level = IF(Sales[Amount] > 10000, "Excellent", IF(Sales[Amount] > 5000, "Good", "Poor"))
   Copy

   এখানে, Sales[Amount] অনুযায়ী একাধিক শর্ত নির্ধারণ করা হয়েছে, যেমন যদি ১০,০০০ এর বেশি হয় তবে Excellent, ৫,০০০ এর বেশি হলে Good, এবং অন্যথায় Poor।

IFERROR ফাংশন

IFERROR ফাংশনটি DAX-এ একটি গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন যা সাধারণত ত্রুটি মোকাবেলা করতে ব্যবহৃত হয়। যখন কোনো ফাংশন বা ক্যালকুলেশন error (যেমন, divide by zero বা invalid data) সৃষ্টি করে, তখন IFERROR ফাংশন সেই ত্রুটির জন্য একটি নির্দিষ্ট মান প্রদান করে।

IFERROR ফাংশনের গঠন:

IFERROR(<expression>, <value_if_error>)
Copy

• expression: এটি সেই ক্যালকুলেশন বা ফাংশন যা পরীক্ষা করা হবে।
• value_if_error: যদি expression ত্রুটি সৃষ্টি করে, তবে এই মানটি ফিরিয়ে দেয়।

IFERROR ফাংশনের উদাহরণ:

1. ডিভাইড বাই জিরো ত্রুটি প্রতিরোধ:

   Safe Division = IFERROR(Sales[Revenue] / Sales[Quantity], 0)
   Copy

   এখানে, যদি Sales[Quantity] ০ থাকে এবং division by zero এর ত্রুটি তৈরি হয়, তবে 0 প্রদান করা হবে।

2. অবৈধ ডেটা ত্রুটি মোকাবেলা:

   Discount Calculation = IFERROR(Sales[Amount] * Sales[Discount], 0)
   Copy

   এখানে, যদি Sales[Discount] বা Sales[Amount] ত্রুটিপূর্ণ বা শূন্য মান প্রদান করে, তবে ফলস্বরূপ 0 ফিরিয়ে দেয়।

3. ফাইল লোড ত্রুটি মোকাবেলা:

   Sales Check = IFERROR(Sales[Amount] / Sales[Tax Rate], "Invalid Data")
   Copy

   এখানে, যদি Sales[Tax Rate] ০ হয় বা অন্য কোনো কারণে ত্রুটি ঘটে, তবে "Invalid Data" পাঠানো হবে।

IF এবং IFERROR এর মধ্যে পার্থক্য

সারাংশ

IF এবং IFERROR উভয়ই DAX ফাংশনে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং তাদের নিজস্ব উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। IF ফাংশনটি শর্তাধীন পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে শর্ত সঠিক হলে একটি মান এবং ভুল হলে অন্য একটি মান প্রদান করা হয়। অপরদিকে, IFERROR ফাংশনটি ত্রুটি সৃষ্টিকারী ক্যালকুলেশনগুলির জন্য বিকল্প মান প্রদান করে, যা ত্রুটি নির্মূল করতে সাহায্য করে। DAX এর এই দুটি ফাংশন ব্যবহার করে আপনি ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে আরও কার্যকরী ক্যালকুলেশন তৈরি করতে পারেন, বিশেষত যখন শর্ত বা ত্রুটি মোকাবেলা করা প্রয়োজন হয়।

DAX (Data Analysis Expressions) হলো একটি শক্তিশালী ফর্মুলা ভাষা যা Power BI, Excel, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। DAX-এর মধ্যে logical functions যেমন AND, OR, এবং NOT ব্যবহার করে আপনি কন্ডিশনাল ক্যালকুলেশন এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য বিভিন্ন ধরনের logical expressions তৈরি করতে পারেন। এই ফাংশনগুলো ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণের সময় শর্তানুযায়ী মান নির্ধারণ করা যায়।

AND, OR, NOT ফাংশন কী?

AND, OR, এবং NOT হল তিনটি বেসিক logical operators যা ড্যাক্সের মধ্যে ব্যবহার করা হয়। এগুলো conditional expressions তৈরি করতে সাহায্য করে, যা আপনাকে ডেটা বিশ্লেষণের সময় বিভিন্ন শর্তের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।

১. AND ফাংশন

AND ফাংশন দুটি বা ততোধিক শর্তের মধ্যে সমস্ত শর্ত সত্য (TRUE) হলে TRUE রিটার্ন করে, অন্যথায় FALSE রিটার্ন করে।

Sintax:

AND(<logical1>, <logical2>)

• এবং : এখানে দুটি শর্ত দেয়া হয়, যেগুলো যাচাই করা হবে। যদি উভয় শর্ত সত্য হয়, তাহলে এটি TRUE রিটার্ন করবে।

উদাহরণ:

যেমন আপনি যদি চান যে শুধুমাত্র sales ১০০০ এর বেশি এবং quantity ৫০ এর বেশি হলে একটি ফাংশন সত্য হবে, তবে আপনি AND ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন:

= AND(Sales[Amount] > 1000, Sales[Quantity] > 50)

এই ফাংশনটি TRUE রিটার্ন করবে যদি উভয় শর্ত পূর্ণ হয়, অন্যথায় FALSE।

২. OR ফাংশন

OR ফাংশন দুটি বা ততোধিক শর্তের মধ্যে যেকোন একটি শর্ত সত্য হলে TRUE রিটার্ন করে, এবং সমস্ত শর্ত যদি FALSE হয় তবে FALSE রিটার্ন করে।

Sintax:

OR(<logical1>, <logical2>)

• এবং : এখানে দুটি শর্ত দেয়া হয়, যেগুলির মধ্যে যেকোন একটি যদি সত্য হয় তবে এটি TRUE রিটার্ন করবে।

উদাহরণ:

যদি আপনি চান যে sales ১০০০ এর বেশি অথবা quantity ৫০ এর বেশি হলে একটি ফাংশন সত্য হবে, তবে আপনি OR ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন:

= OR(Sales[Amount] > 1000, Sales[Quantity] > 50)

এই ফাংশনটি TRUE রিটার্ন করবে যদি কোন একটি শর্ত পূর্ণ হয়, অন্যথায় FALSE।

৩. NOT ফাংশন

NOT ফাংশন একটি শর্তের বিপরীত মান প্রদান করে। যদি শর্তটি TRUE হয় তবে FALSE রিটার্ন করবে, আর যদি শর্তটি FALSE হয় তবে TRUE রিটার্ন করবে।

Sintax:

NOT(<logical>)

• : এখানে একটি শর্ত দেয়া হয়, যার মান পরিবর্তিত হবে (TRUE থেকে FALSE অথবা FALSE থেকে TRUE)।

উদাহরণ:

যদি আপনি চান যে sales ১০০০ এর কম না হলে একটি শর্ত পূর্ণ হবে, তবে আপনি NOT ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন:

= NOT(Sales[Amount] < 1000)

এই ফাংশনটি TRUE রিটার্ন করবে যদি sales amount ১০০০ এর বেশি হয়, আর FALSE রিটার্ন করবে যদি sales amount ১০০০ এর কম হয়।

AND, OR, NOT ব্যবহার করে Logical Conditions তৈরি করা

DAX এর মাধ্যমে আপনি AND, OR, এবং NOT ফাংশন ব্যবহার করে জটিল logical conditions তৈরি করতে পারেন। এগুলি কন্ডিশনাল ক্যালকুলেশন তৈরি করতে সহায়ক, যেমন:

১. AND এবং OR এর সংমিশ্রণ

ধরা যাক, আপনি চান যে একটি ডেটার মধ্যে দুইটি শর্ত প্রয়োগ করতে হবে, যেমন:

• sales amount ১০০০ এর বেশি এবং quantity ৫০ এর বেশি, অথবা customer type 'Premium' হলে।

এটি করতে, আপনি AND এবং OR উভয়কে একত্রিত করে লিখতে পারেন:

= OR(AND(Sales[Amount] > 1000, Sales[Quantity] > 50), Sales[CustomerType] = "Premium")

এই ক্যালকুলেশনটি TRUE রিটার্ন করবে যদি:

• sales amount ১০০০ এর বেশি এবং quantity ৫০ এর বেশি অথবা
• customer type 'Premium'।

২. NOT এবং AND এর সংমিশ্রণ

ধরা যাক, আপনি চান যে যদি sales amount ১০০০ এর কম হয়, তবে শর্তটি পূর্ণ হবে:

= AND(NOT(Sales[Amount] > 1000), Sales[Quantity] > 50)

এই ক্যালকুলেশনটি TRUE রিটার্ন করবে যদি sales amount ১০০০ এর কম হয় এবং quantity ৫০ এর বেশি হয়।

সারাংশ

AND, OR, এবং NOT ফাংশন DAX-এ একটি শক্তিশালী logical operators হিসেবে ব্যবহৃত হয় যা ডেটা বিশ্লেষণের জন্য শর্তানুযায়ী ক্যালকুলেশন তৈরি করতে সাহায্য করে। এই ফাংশনগুলো ব্যবহার করে আপনি সহজে এবং কার্যকরীভাবে জটিল কন্ডিশন তৈরি করতে পারেন যা ডেটার মধ্যে বিভিন্ন সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক। AND এবং OR এর সংমিশ্রণ, বা NOT এর সাথে শর্ত প্রয়োগ করে আপনি কগনোস বা Power BI রিপোর্টে অ্যানালিটিক্যাল ক্যালকুলেশন তৈরি করতে পারবেন।

DAX (Data Analysis Expressions) একটি এক্সপ্রেশন ভাষা যা বিশেষভাবে Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়। SWITCH ফাংশন একটি লজিক্যাল ফাংশন যা একাধিক শর্ত যাচাই করে এবং শর্ত অনুসারে মান ফেরত দেয়।

SWITCH ফাংশন ব্যবহার করে আপনি একাধিক শর্ত বা পরিস্থিতি পরীক্ষা করতে পারেন এবং সেই অনুযায়ী ফলাফল নির্ধারণ করতে পারেন। এটি সাধারণত IF ফাংশনের একটি উন্নত সংস্করণ হিসেবে ব্যবহৃত হয়, যেখানে একাধিক শর্ত একযোগে পরীক্ষা করা সম্ভব।

SWITCH Function কী?

SWITCH ফাংশন multiple conditions হ্যান্ডেল করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে একটি একক এক্সপ্রেশন বিভিন্ন মানের ভিত্তিতে বিভিন্ন ফলাফল প্রদান করতে পারে। এটি সাধারণত ঐতিহ্যবাহী nested IF স্টেটমেন্টের চেয়ে আরও পরিষ্কার এবং সহজে ব্যবহৃত হয়।

SWITCH ফাংশনটির সাধারণ গঠন:

SWITCH(<expression>, <value1>, <result1>, <value2>, <result2>, ..., [<else_result>])
Copy

• : এটি একটি এক্সপ্রেশন যা আপনি যাচাই করতে চান। এটি একটি কলাম বা নির্দিষ্ট মান হতে পারে।
• , , ...: এটি ঐ সমস্ত শর্ত (value) যা আপনি যাচাই করতে চান।
• , , ...: যদি কোনও শর্ত পূর্ণ হয় তবে ফলস্বরূপ মান।
• [<else_result>]: যদি কোনও শর্ত মেলে না, তাহলে একটি ডিফল্ট মান (অপশনাল)।

SWITCH Function এর ব্যবহার

ধরা যাক, আপনি একটি Sales টেবিলের Sales Amount অনুযায়ী শ্রেণিবদ্ধ (categorize) করতে চান এবং আপনি এটি করতে চান:

• যদি বিক্রয় পরিমাণ $5000 এর বেশি হয়, তবে এটি High Sales হবে।
• যদি বিক্রয় পরিমাণ $2000 এবং $5000 এর মধ্যে হয়, তবে এটি Medium Sales হবে।
• অন্যথায়, এটি Low Sales হবে।

এটি করার জন্য SWITCH ফাংশন ব্যবহার করা যেতে পারে:

Sales Category = 
SWITCH(
    TRUE(), 
    Sales[Sales Amount] > 5000, "High Sales",
    Sales[Sales Amount] >= 2000 && Sales[Sales Amount] <= 5000, "Medium Sales",
    "Low Sales"
)

এখানে:

• TRUE() ফাংশনটি ব্যবহার করা হয়েছে কারণ আমরা multiple conditions পরীক্ষা করছি। TRUE() ফাংশনটি কন্ডিশন চেক করার সময় আমাদের হেল্পফুল হবে।
• প্রথম শর্তটি Sales Amount > 5000, যদি এটি সঠিক হয়, তাহলে এটি "High Sales" ফেরত দেবে।
• দ্বিতীয় শর্তটি Sales Amount >= 2000 && Sales Amount <= 5000, যদি এটি সঠিক হয়, তাহলে এটি "Medium Sales" ফেরত দেবে।
• যদি কোন শর্তই পূর্ণ না হয়, তবে এটি Low Sales ফেরত দেবে।

SWITCH Function এর সুবিধা

1. বিভিন্ন শর্ত সহজভাবে পরীক্ষা করা: SWITCH ফাংশন ব্যবহারকারীদের জন্য একাধিক শর্ত পরীক্ষা করা সহজ করে তোলে, যা IF ফাংশনের তুলনায় অনেক পরিষ্কার এবং ছোট।
2. কোডের পরিস্কারতা: SWITCH ফাংশন nested IF ফাংশনগুলির চেয়ে পরিষ্কার এবং কম কোড লেখার প্রয়োজন হয়।
3. দ্রুত এবং কার্যকরী: এটি একাধিক শর্তের জন্য একটি একক এক্সপ্রেশন ব্যবহার করে, যা কাজের গতি এবং কার্যকারিতা বাড়ায়।

আরও একটি উদাহরণ

ধরা যাক, আপনি একটি Employee টেবিলের Employee Score অনুযায়ী কর্মচারীকে Rating দিতে চান:

• যদি Employee Score 90 বা তার বেশি হয়, তবে কর্মচারীকে Excellent দেওয়া হবে।
• যদি Employee Score 70 থেকে 89 এর মধ্যে হয়, তবে Good দেওয়া হবে।
• অন্যথায়, Needs Improvement দেওয়া হবে।

এটির জন্য SWITCH ফাংশন ব্যবহার করা যেতে পারে:

Employee Rating = 
SWITCH(
    TRUE(), 
    Employee[Employee Score] >= 90, "Excellent",
    Employee[Employee Score] >= 70 && Employee[Employee Score] < 90, "Good",
    "Needs Improvement"
)

এই উদাহরণে:

• TRUE() ফাংশনটি ব্যবহার করা হয়েছে, কারণ আমরা শর্ত যাচাই করার সময় একটি একক এক্সপ্রেশন তৈরি করছি।
• প্রতিটি শর্তের ভিত্তিতে কর্মচারীকে একটি Rating প্রদান করা হচ্ছে।

সারাংশ

SWITCH ফাংশন DAX-এ একটি শক্তিশালী এবং কার্যকরী ফাংশন, যা একাধিক শর্ত বা পরিস্থিতি পরীক্ষা করতে সহায়ক। এটি IF ফাংশনের তুলনায় সহজ, পরিষ্কার এবং দ্রুত ক্যালকুলেশন সরবরাহ করে। SWITCH ফাংশন ব্যবহার করে আপনি আপনার ডেটা বিশ্লেষণে অনেক ধরনের কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে পারবেন, যা রিপোর্টিং এবং ড্যাশবোর্ডে কার্যকরী এবং নমনীয়তা প্রদান করবে।

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি এক্সপ্রেশন ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যবহারকারীদের ডেটা বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে সহায়ক একটি টুল। TRUE, FALSE, এবং BLANK ফাংশনগুলি DAX-এর মৌলিক এবং গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন যা বিভিন্ন শর্তগত ক্যালকুলেশন এবং ডেটার শূন্য মান নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত হয়।

এখানে আমরা TRUE, FALSE, এবং BLANK ফাংশনগুলির কার্যকারিতা, ব্যবহারের পদ্ধতি এবং উদাহরণ নিয়ে আলোচনা করব।

TRUE Function in DAX

TRUE ফাংশন DAX-এ একটি Boolean (সত্য/মিথ্যা) মান রিটার্ন করে, যেখানে TRUE রিটার্ন করবে সত্য মান।

TRUE Function এর Syntax:

TRUE()

ব্যবহার:

TRUE ফাংশনটি সাধারণত logical expressions বা শর্তযুক্ত হিসাবের মধ্যে ব্যবহৃত হয় যেখানে একটি নির্দিষ্ট শর্তের জন্য True মানের ফলাফল প্রয়োজন। এটি কন্ডিশনাল ফর্মুলাগুলির জন্য খুবই উপকারী, যেখানে সত্য বা মিথ্যা (True/False) রিটার্ন করা হয়।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আমরা একটি ফাংশন তৈরি করতে চাই যা একটি কলামের মান পরীক্ষা করবে এবং যদি সেটা 1000 এর বেশি হয়, তাহলে এটি TRUE রিটার্ন করবে, নতুবা FALSE রিটার্ন করবে:

= IF(Sales[Amount] > 1000, TRUE(), FALSE())

এখানে:

• যদি Sales[Amount] 1000 এর বেশি হয়, তাহলে ফাংশনটি TRUE রিটার্ন করবে।
• যদি Sales[Amount] 1000 এর নিচে হয়, তবে FALSE রিটার্ন করবে।

কিভাবে ব্যবহার করা হয়:

TRUE ফাংশনটি মূলত IF ফাংশনের সাথে বা অন্যান্য লজিক্যাল শর্তগুলির মধ্যে ব্যবহৃত হয়, যেখানে সরাসরি True মান রিটার্ন করতে হবে।

FALSE Function in DAX

FALSE ফাংশন DAX-এ একটি Boolean মান রিটার্ন করে যা False হবে।

FALSE Function এর Syntax:

FALSE()

ব্যবহার:

FALSE ফাংশনটি TRUE এর বিপরীত হিসেবে কাজ করে এবং সাধারণত logical expressions বা কন্ডিশনাল ক্যালকুলেশনে ব্যবহৃত হয় যেখানে মিথ্যা মান রিটার্ন করতে হবে।

উদাহরণ:

ধরা যাক, একটি ফাংশন তৈরি করতে চাই যা যদি Sales[Amount] 500 এর নিচে থাকে, তবে FALSE রিটার্ন করবে, নতুবা TRUE রিটার্ন করবে:

= IF(Sales[Amount] < 500, FALSE(), TRUE())

এখানে:

• যদি Sales[Amount] 500 এর নিচে থাকে, তাহলে FALSE রিটার্ন করবে।
• অন্যথায় TRUE রিটার্ন করবে।

কিভাবে ব্যবহার করা হয়:

FALSE ফাংশনটি সাধারণত শর্ত পরীক্ষা করার সময়, যেখানে আমরা নিশ্চিত হতে চাই যে, কোনও কন্ডিশন পূর্ণ না হলে False রিটার্ন করতে হবে, সেক্ষেত্রে এটি ব্যবহৃত হয়।

BLANK Function in DAX

BLANK ফাংশনটি DAX-এ একটি null বা শূন্য মান রিটার্ন করে, যা মূলত কোনো ডেটা বা মান না থাকার পরিস্থিতি চিহ্নিত করে।

BLANK Function এর Syntax:

BLANK()

ব্যবহার:

BLANK ফাংশনটি মূলত ডেটার অনুপস্থিতি বা শূন্য মান চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়। এটি খুবই উপকারী যখন আপনি null values বা কোনো নির্দিষ্ট মান না থাকা পরিস্থিতিতে কাজ করছেন।

উদাহরণ:

ধরা যাক, একটি ফাংশন তৈরি করতে চাই, যেখানে যদি কোনো সেলস রেকর্ডের Amount শূন্য থাকে, তবে BLANK রিটার্ন হবে:

= IF(Sales[Amount] = 0, BLANK(), Sales[Amount])

এখানে:

• যদি Sales[Amount] শূন্য (০) হয়, তাহলে BLANK রিটার্ন করবে।
• অন্যথায়, Sales[Amount] এর মান রিটার্ন হবে।

কিভাবে ব্যবহার করা হয়:

BLANK ফাংশনটি IF, SWITCH, বা অন্যান্য লজিক্যাল ফাংশনের মধ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে শূন্য মান রিটার্ন করতে হবে।

TRUE, FALSE এবং BLANK Functions এর সুবিধা

১. লজিক্যাল কন্ডিশনাল ক্যালকুলেশন:

• TRUE এবং FALSE ফাংশনগুলি ডেটার শর্ত অনুযায়ী লজিক্যাল ক্যালকুলেশন করতে সহায়ক। আপনি শর্ত অনুযায়ী কাস্টম ফাংশন তৈরি করতে পারেন।
• উদাহরণস্বরূপ, IF ফাংশনের মাধ্যমে, আপনি কন্ডিশন অনুযায়ী TRUE বা FALSE রিটার্ন করে পরবর্তী হিসাব করতে পারেন।

২. ডেটা মডেলিং এবং বিশ্লেষণ:

• BLANK ফাংশনটি ডেটা মডেলিং এবং রিপোর্টিংয়ের ক্ষেত্রে খুবই গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে শূন্য বা নাল ভ্যালু থাকা জরুরি।
• এটি বিশেষ করে সময়ের সাথে ডেটা বিশ্লেষণ, যেমন time intelligence functions এর ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়।

৩. ডেটার শূন্যতা বা অনুপস্থিতি চিহ্নিত করা:

• BLANK ফাংশনটি ব্যবহার করে ডেটার শূন্য মান বা অনুপস্থিতি চিহ্নিত করা সহজ হয়, যা পরবর্তী বিশ্লেষণের জন্য সহায়ক।

৪. ডেটা রিপোর্টে উন্নত ভিজ্যুয়ালাইজেশন:

• TRUE, FALSE, এবং BLANK ফাংশনগুলি ডেটার মধ্যে শর্ত বা মানের পরিবর্তনগুলিকে ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সহায়ক। আপনি সহজে ডেটা আউটপুট তৈরি করে রিপোর্ট বা ড্যাশবোর্ডে প্রদর্শন করতে পারেন।

সারাংশ

TRUE, FALSE, এবং BLANK ফাংশনগুলি DAX-এ গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, বিশেষ করে logical এবং conditional ক্যালকুলেশন এবং null values চিহ্নিত করার ক্ষেত্রে। TRUE এবং FALSE ফাংশনগুলি শর্তাবলী এবং কন্ডিশনাল ক্যালকুলেশন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়, এবং BLANK ফাংশনটি ডেটার শূন্য মান বা অনুপস্থিতি চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়। এই ফাংশনগুলো DAX-এ শক্তিশালী কাস্টম ক্যালকুলেশন এবং বিশ্লেষণ তৈরিতে অত্যন্ত সহায়ক।