DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি শক্তিশালী এক্সপ্রেশন ভাষা যা মূলত Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। Mathematical Functions DAX এর একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা ডেটা বিশ্লেষণে গাণিতিক ক্যালকুলেশন করতে ব্যবহৃত হয়। DAX এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন mathematical calculations, aggregation, এবং advanced numerical analysis করতে সক্ষম হন, যা তাদের ডেটা মডেল এবং রিপোর্টের জন্য দরকারী।

এই ফাংশনগুলি ব্যবহার করে আপনি সহজ থেকে জটিল গাণিতিক সমস্যার সমাধান করতে পারেন। নিচে DAX এর কিছু গুরুত্বপূর্ণ Mathematical Functions এবং তাদের ব্যবহার সম্পর্কে আলোচনা করা হলো।

DAX Mathematical Functions এর প্রকারভেদ

DAX এর গাণিতিক ফাংশনগুলি প্রধানত basic arithmetic calculations, statistical calculations, এবং advanced numerical functions নিয়ে গঠিত। নিম্নে কিছু গুরুত্বপূর্ণ গাণিতিক ফাংশন ও তাদের ব্যবহার উল্লেখ করা হলো:

১. SUM() Function

SUM() ফাংশনটি নির্দিষ্ট একটি কলামের সমস্ত মানের যোগফল প্রদান করে।

Sintax:

SUM(column_name)

উদাহরণ:

SUM(Sales[Total Sales])

এখানে, Total Sales কলামের সমস্ত মানের যোগফল প্রদান করবে।

২. AVERAGE() Function

AVERAGE() ফাংশনটি একটি কলামের সমস্ত মানের গড় প্রদান করে।

Sintax:

AVERAGE(column_name)

উদাহরণ:

AVERAGE(Sales[Total Sales])

এখানে, Total Sales কলামের সমস্ত মানের গড় প্রদান করবে।

৩. MIN() Function

MIN() ফাংশনটি একটি কলামের সর্বনিম্ন মান প্রদান করে।

Sintax:

MIN(column_name)

উদাহরণ:

MIN(Sales[Total Sales])

এখানে, Total Sales কলামের সর্বনিম্ন মান প্রদান করবে।

৪. MAX() Function

MAX() ফাংশনটি একটি কলামের সর্বোচ্চ মান প্রদান করে।

Sintax:

MAX(column_name)

উদাহরণ:

MAX(Sales[Total Sales])

এখানে, Total Sales কলামের সর্বোচ্চ মান প্রদান করবে।

৫. COUNT() Function

COUNT() ফাংশনটি একটি কলামে সংখ্যামানক মানের (numerical values) সংখ্যা গণনা করে।

Sintax:

COUNT(column_name)

উদাহরণ:

COUNT(Sales[Total Sales])

এখানে, Total Sales কলামে কতটি সংখ্যামানক মান রয়েছে তা গোনা হবে।

৬. COUNTA() Function

COUNTA() ফাংশনটি একটি কলামে মোট non-empty (খালি নয়) সেলের সংখ্যা প্রদান করে, যার মধ্যে টেক্সট, সংখ্যা, বা অন্যান্য মান থাকতে পারে।

Sintax:

COUNTA(column_name)

উদাহরণ:

COUNTA(Sales[Product Name])

এখানে, Product Name কলামে কতটি non-empty সেল রয়েছে তা গোনা হবে।

৭. PRODUCT() Function

PRODUCT() ফাংশনটি একটি কলামের সমস্ত মানের গুণফল প্রদান করে।

Sintax:

PRODUCT(column_name)

উদাহরণ:

PRODUCT(Sales[Quantity])

এখানে, Quantity কলামের সমস্ত মানের গুণফল প্রদান করবে।

৮. ROUND() Function

ROUND() ফাংশনটি একটি মানকে নির্দিষ্ট দশমিক স্থান পর্যন্ত রাউন্ড করে।

Sintax:

ROUND(number, num_digits)

উদাহরণ:

ROUND(Sales[Total Sales], 2)

এখানে, Total Sales এর মানকে দুই দশমিক স্থান পর্যন্ত রাউন্ড করা হবে।

৯. INT() Function

INT() ফাংশনটি একটি সংখ্যাকে নিকটতম পূর্ণসংখ্যায় রাউন্ড করে, নিচের দিকে।

Sintax:

INT(number)

উদাহরণ:

INT(Sales[Total Sales])

এখানে, Total Sales কলামের মানের পূর্ণসংখ্যা অংশ প্রদান করবে, দশমিক স্থান বাদ দিয়ে।

১০. CEILING() Function

CEILING() ফাংশনটি একটি সংখ্যাকে নিকটতম নির্দিষ্ট মূল্যের দিকে রাউন্ড করে।

Sintax:

CEILING(number, significance)

উদাহরণ:

CEILING(Sales[Total Sales], 10)

এখানে, Total Sales এর মানটি দশকের দিকে রাউন্ড করা হবে।

১১. FLOOR() Function

FLOOR() ফাংশনটি একটি সংখ্যাকে নিকটতম নির্দিষ্ট মূল্যের দিকে রাউন্ড করে, নিচের দিকে।

Sintax:

FLOOR(number, significance)

উদাহরণ:

FLOOR(Sales[Total Sales], 10)

এখানে, Total Sales এর মানটি দশকের দিকে রাউন্ড করা হবে, নিচের দিকে।

১২. ABS() Function

ABS() ফাংশনটি একটি সংখ্যার পরম (absolute) মান প্রদান করে, অর্থাৎ এটি একটি নেতিবাচক সংখ্যাকে ইতিবাচক সংখ্যায় রূপান্তর করে।

Sintax:

ABS(number)

উদাহরণ:

ABS(Sales[Profit])

এখানে, Profit কলামের পরম মান প্রদান করা হবে, এমনকি এটি যদি নেতিবাচক মান হয় তাও।

১৩. PI() Function

PI() ফাংশনটি পাইয়ের মান প্রদান করে।

Sintax:

PI()

উদাহরণ:

PI()

এটি পাইয়ের মান (3.14159265358979) প্রদান করবে।

DAX Mathematical Functions এর সুবিধা

১. গাণিতিক বিশ্লেষণ সহজ করা

DAX এর Mathematical Functions ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণকে সহজ এবং দ্রুত করা যায়। এটি ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের জন্য দ্রুত গণনা এবং পরিমাপ করার সুযোগ তৈরি করে।

২. ডেটা মডেলিং এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন

DAX Mathematical Functions ব্যবহার করে আপনি কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে পারেন যা রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডে প্রদর্শিত হবে। এটি আপনাকে আপনার ব্যবসায়িক প্রয়োজনের জন্য উপযুক্ত গাণিতিক ফলাফল তৈরি করতে সাহায্য করে।

৩. ডেটা সঠিকতা এবং নির্ভুলতা

DAX ফাংশনগুলি ডেটার গুণমান এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে। আপনি যে কোনো সংখ্যা বা গণনা সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে পারেন, এবং তার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।

সারাংশ

DAX Mathematical Functions হল সেই শক্তিশালী ফাংশনগুলি যা ডেটার গাণিতিক বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশনগুলি SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT, ROUND, FLOOR, CEILING, ABS, এবং অন্যান্য গাণিতিক প্রক্রিয়া ব্যবহারের মাধ্যমে ডেটা বিশ্লেষণকে সহজ এবং দ্রুত করে তোলে। এই ফাংশনগুলির সাহায্যে ব্যবহারকারীরা সহজেই কাস্টম রিপোর্ট তৈরি এবং উন্নত বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হন।

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি এক্সপ্রেশন ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশনগুলি numeric manipulation বা সংখ্যার সঙ্গে কাজ করতে সহায়ক, যেমন মান পরিবর্তন, রাউন্ডিং, এবং নির্দিষ্ট সীমানার মধ্যে সংখ্যার পরিসীমা নির্ধারণ করা। ABS, ROUND, FLOOR, এবং CEILING ফাংশনগুলি এমন ফাংশন যা সংখ্যার উপরে বিভিন্ন গণনা করতে সাহায্য করে।

এই প্রবন্ধে আমরা ABS, ROUND, FLOOR, এবং CEILING ফাংশনগুলি কীভাবে ব্যবহার করা হয় এবং এগুলির সাহায্যে আপনি কীভাবে সংখ্যাগুলির মান পরিবর্তন করতে পারেন তা আলোচনা করব।

ABS Function

ABS ফাংশনটি একটি সংখ্যার absolut value বের করে, যা সংখ্যাটির ধনাত্মক মান দেয়। অর্থাৎ, এটি সংখ্যাটির পজিটিভ মান প্রদান করবে, যদি সংখ্যাটি নেগেটিভ হয়।

সিনট্যাক্স:

ABS(<Number>)

• : এটি একটি সংখ্যার মান, যেটি আপনি যাচাই করতে চান।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনার Sales[Amount] কলামে কিছু negative values রয়েছে এবং আপনি শুধুমাত্র পজিটিভ মান দেখতে চান, তাহলে আপনি ABS ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন:

Absolute Sales = ABS(Sales[Amount])

এই এক্সপ্রেশনটি Sales[Amount] কলামের সমস্ত মানের absolute value প্রদান করবে, অর্থাৎ যদি কোনো মান negative হয়, তবে এটি পজিটিভ মানে পরিবর্তিত হবে।

ROUND Function

ROUND ফাংশনটি একটি সংখ্যাকে নির্দিষ্ট দশমিক স্থান পর্যন্ত round করে। এটি সংখ্যা up বা down করতে পারে নির্ভর করে কীভাবে দশমিক স্থান নির্ধারণ করা হয়েছে।

সিনট্যাক্স:

ROUND(<Number>, <Num_digits>)

• : এটি সেই সংখ্যা যা আপনি রাউন্ড করতে চান।
• <Num_digits>: এটি সেই দশমিক স্থান সংখ্যা, যেখানে আপনি রাউন্ড করতে চান।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales[Amount] কলামের সংখ্যা দুটি দশমিক স্থানে রাউন্ড করতে চান, তাহলে আপনি এই ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন:

Rounded Sales = ROUND(Sales[Amount], 2)

এই এক্সপ্রেশনটি Sales[Amount] কলামের মান দুটি দশমিক স্থান পর্যন্ত রাউন্ড করবে।

FLOOR Function

FLOOR ফাংশনটি একটি সংখ্যাকে নির্দিষ্ট গুণক বা multiple এর দিকে নিচে রাউন্ড করে। অর্থাৎ, এটি সংখ্যাটি সর্বনিম্ন গুণক পর্যন্ত নামিয়ে আনে।

সিনট্যাক্স:

FLOOR(<Number>, <Significance>)

• : এটি সেই সংখ্যা যা আপনি রাউন্ড করতে চান।
• : এটি সেই গুণক বা multiple যেটি আপনি রাউন্ড করার জন্য নির্ধারণ করবেন।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales[Amount] কলামের মান ১০ এর nearest multiple এ রাউন্ড করতে চান, তাহলে আপনি FLOOR ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন:

Floored Sales = FLOOR(Sales[Amount], 10)

এটি Sales[Amount] কলামের মানকে ১০ এর কাছাকাছি নিচে রাউন্ড করবে, যেমন ৯৯, ১০০, ১১০ ইত্যাদি।

CEILING Function

CEILING ফাংশনটি একটি সংখ্যাকে নির্দিষ্ট গুণক বা multiple এর দিকে উপর রাউন্ড করে। অর্থাৎ, এটি সংখ্যাটি সর্বোচ্চ গুণক পর্যন্ত উপরে আনে।

সিনট্যাক্স:

CEILING(<Number>, <Significance>)

• : এটি সেই সংখ্যা যা আপনি রাউন্ড করতে চান।
• : এটি সেই গুণক বা multiple যেটি আপনি রাউন্ড করার জন্য নির্ধারণ করবেন।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales[Amount] কলামের মান ১০ এর nearest multiple এ রাউন্ড করতে চান এবং চাইছেন এটি upward রাউন্ড হোক, তাহলে আপনি CEILING ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন:

Ceiling Sales = CEILING(Sales[Amount], 10)

এই ফাংশনটি Sales[Amount] কলামের মানকে ১০ এর কাছাকাছি উপরে রাউন্ড করবে, যেমন ১০০, ১১০, ১২০ ইত্যাদি।

ABS, ROUND, FLOOR, CEILING এর ব্যবহারিক উদাহরণ

১. কাস্টম রাউন্ডিং এবং সেলস বিশ্লেষণ

ধরা যাক, আপনি আপনার Sales ডেটার উপর ভিত্তি করে সেলস পরিমাণকে নির্দিষ্ট decimals বা multiples এ রাউন্ড করতে চান এবং ডেটার বিশ্লেষণ করতে চান। আপনি এই ফাংশনগুলির সাহায্যে numeric manipulation করতে পারবেন।

• ABS ফাংশন ব্যবহার করে নেতিবাচক সেলস পরিমাণগুলি পজিটিভ করা:

  Positive Sales = ABS(Sales[Amount])
  

• ROUND ফাংশন ব্যবহার করে সেলস পরিমাণকে নির্দিষ্ট দশমিক স্থানে রাউন্ড করা:

  Rounded Sales = ROUND(Sales[Amount], 2)
  

• FLOOR ফাংশন ব্যবহার করে সেলস পরিমাণকে নির্দিষ্ট গুণকের নিচে রাউন্ড করা:

  Rounded Down Sales = FLOOR(Sales[Amount], 10)
  

• CEILING ফাংশন ব্যবহার করে সেলস পরিমাণকে নির্দিষ্ট গুণকের উপরে রাউন্ড করা:

  Rounded Up Sales = CEILING(Sales[Amount], 10)
  

সারাংশ

ABS, ROUND, FLOOR, এবং CEILING ফাংশনগুলি DAX-এ numeric manipulation বা সংখ্যার মান পরিবর্তন এবং বিশ্লেষণে অত্যন্ত কার্যকরী।

• ABS ফাংশনটি সংখ্যাকে পজিটিভে রূপান্তরিত করে।
• ROUND ফাংশনটি সংখ্যাকে নির্দিষ্ট দশমিক স্থানে রাউন্ড করে।
• FLOOR ফাংশনটি একটি সংখ্যা নির্দিষ্ট গুণকের দিকে নিচে রাউন্ড করে।
• CEILING ফাংশনটি একটি সংখ্যা নির্দিষ্ট গুণকের দিকে উপরে রাউন্ড করে।

এই ফাংশনগুলি ব্যবহার করে আপনি কাস্টম ক্যালকুলেশন, বিশ্লেষণ এবং ডেটা ভ্যালিডেশন আরও সহজ এবং কার্যকর করতে পারবেন।

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি শক্তিশালী এক্সপ্রেশন ভাষা, যা Power BI, Excel PowerPivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। DIVIDE ফাংশনটি একটি বিশেষ DAX ফাংশন যা দুটি সংখ্যার বিভাজন করতে ব্যবহৃত হয়। তবে, সাধারণ / (divide) অপারেটরের চেয়ে DIVIDE ফাংশনটি আরও সুরক্ষিত এবং উন্নতভাবে কাজ করে, কারণ এটি সম্ভাব্য শূন্যের বিভাজন সমস্যা (division by zero) মোকাবেলা করতে সহায়ক।

DIVIDE ফাংশনটি মূলত দুটি সংখ্যার মধ্যে ভাগফল নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয় এবং শূন্য ভাগের ক্ষেত্রে নিরাপদ মান প্রদান করে, যাতে কোনও ত্রুটি না ঘটে।

DIVIDE ফাংশনের সিনট্যাক্স

Syntax:

DIVIDE(<numerator>, <denominator>, [<alternative_result>])

• numerator (নিউমেরেটর): ভাগফলের জন্য যে সংখ্যাটি ভাগ করা হবে (অথবা উপরের সংখ্যাটি)।
• denominator (ডেনোমিনেটর): ভাগফলের জন্য যে সংখ্যাটি দ্বারা ভাগ করা হবে (অথবা নিচের সংখ্যাটি)।
• alternative_result (ঐচ্ছিক): (ঐচ্ছিক) শূন্য ভাগের ক্ষেত্রে যা রিটার্ন করা হবে। এটি সাধারণত 0 অথবা আপনি নির্দিষ্ট অন্য কোনো মান সেট করতে পারেন।

DIVIDE ফাংশন ব্যবহার করার উপকারিতা

• Division by Zero Handling: DIVIDE ফাংশনটি শূন্য দ্বারা ভাগের ক্ষেত্রে ত্রুটি এড়াতে সাহায্য করে। যদি ডেনোমিনেটর শূন্য হয়, তবে আপনি একটি নির্দিষ্ট মান রিটার্ন করতে পারবেন (যেমন, 0, null, বা অন্য কিছু), যাতে ত্রুটি না হয়।
• Error-Free Calculations: DIVIDE ফাংশনটি ভাগফল তৈরি করার সময় শূন্য অথবা অসীম মানগুলির সমস্যা এড়ায়, যা সাধারণ / (divide) অপারেটর ব্যবহারের সময় ত্রুটি ঘটাতে পারে।

DIVIDE ফাংশনের উদাহরণ

১. বেসিক DIVIDE ব্যবহার

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের মোট বিক্রয় এবং মোট খরচের মধ্যে লাভের মার্জিন বের করতে চান। আপনার কাছে দুটি কলাম রয়েছে: Sales[TotalSales] এবং Sales[TotalCost]।

Profit Margin = DIVIDE(Sales[TotalSales], Sales[TotalCost])

এখানে, DIVIDE ফাংশনটি Sales[TotalSales] কে Sales[TotalCost] দ্বারা ভাগ করবে এবং লাভের মার্জিন প্রদান করবে।

২. Shifting the Alternative Result (ঐচ্ছিক মান ব্যবহার)

ধরা যাক, আপনি চান যে শূন্য খরচের ক্ষেত্রে 0 রিটার্ন করা হোক, যাতে ভাগফলের মধ্যে ত্রুটি না ঘটে। আপনি alternative_result ব্যবহার করে এটি কনফিগার করতে পারেন।

Profit Margin = DIVIDE(Sales[TotalSales], Sales[TotalCost], 0)

এখানে, যদি Sales[TotalCost] শূন্য হয়, তবে এটি 0 রিটার্ন করবে, এবং কোনো ত্রুটি হবে না।

৩. DIVIDE with NULL Handling

আপনি চাইলে শূন্যের ক্ষেত্রে null মানও রিটার্ন করতে পারেন:

Profit Margin = DIVIDE(Sales[TotalSales], Sales[TotalCost], BLANK())

এখানে, যদি Sales[TotalCost] শূন্য হয়, তাহলে null (BLANK) রিটার্ন করবে।

DIVIDE ফাংশনের প্রয়োগের ক্ষেত্র

• Financial Calculations (অর্থনৈতিক গণনা): DIVIDE ফাংশনটি বিশেষভাবে অর্থনৈতিক বিশ্লেষণের জন্য উপকারী, যেখানে আপনি লাভের মার্জিন, রিটার্ন অন ইনভেস্টমেন্ট (ROI), বা অন্যান্য সংখ্যার পার্থক্য গণনা করতে পারেন।
• Time-Based Analysis (সময়সীমার বিশ্লেষণ): আপনি সময়কাল ভিত্তিক growth rates, percentages, বা averages হিসাব করতে পারেন, যেখানে ভাগফল নির্ধারণ করা প্রয়োজন।
• Data Transformation (ডেটা রূপান্তর): DIVIDE ফাংশনটি ডেটা বিশ্লেষণে নির্ভুলতার জন্য বিশেষভাবে উপকারী, কারণ এটি শূন্য বিভাজন এড়াতে সাহায্য করে এবং ফলস্বরূপ ডেটার গুণগত মান উন্নত হয়।

সারাংশ

DIVIDE ফাংশনটি DAX-এ একটি অত্যন্ত কার্যকরী ফাংশন যা division by zero ত্রুটি মোকাবেলা করতে সহায়ক এবং এটি alternative_result দিয়ে একটি নিরাপদ মান প্রদান করতে পারে। এটি mathematical calculations বা financial analysis এর ক্ষেত্রে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং প্রয়োগের ক্ষেত্রে খুবই সহজ এবং উপকারী। DIVIDE ফাংশন ব্যবহারের মাধ্যমে আপনি ত্রুটিমুক্ত ক্যালকুলেশন এবং বিশ্লেষণ করতে পারবেন, যা আপনার রিপোর্টিং এবং বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াকে আরও নির্ভরযোগ্য এবং সহজ করে তোলে।

DAX (Data Analysis Expressions) হলো একটি এক্সপ্রেশন ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশন ব্যবহারকারীদের ডেটা বিশ্লেষণে বিভিন্ন কাস্টম ক্যালকুলেশন এবং গণনা তৈরি করার সুযোগ দেয়। এই প্রবন্ধে, আমরা MOD, POWER, এবং PRODUCT ফাংশনগুলি সম্পর্কে আলোচনা করব, যা গণনার বিভিন্ন ক্ষেত্রের জন্য ব্যবহৃত হয়।

১. MOD Function (মড ফাংশন)

MOD ফাংশনটি দুটি সংখ্যা গ্রহণ করে এবং তাদের মধ্যে ভাগফলে প্রাপ্ত অবশিষ্টাংশ প্রদান করে। এটি মূলত modulus বা remainder হিসাব করতে ব্যবহৃত হয়।

সিনট্যাক্স:

MOD(<number>, <divisor>)

• : এটি প্রথম সংখ্যাটি যা ভাগ করা হবে।
• : এটি দ্বিতীয় সংখ্যাটি, যা দ্বারা ভাগ করা হবে।

উদাহরণ: ধরা যাক, আপনার কাছে একটি কলাম Sales Amount আছে এবং আপনি দেখতে চান যে Sales Amount কে 5 দিয়ে ভাগ করলে অবশিষ্টাংশ কত।

Remainder = MOD(Sales[Sales Amount], 5)

এই ক্ষেত্রে, MOD ফাংশন Sales[Sales Amount] কে 5 দিয়ে ভাগ করবে এবং অবশিষ্টাংশ প্রদান করবে।

ব্যবহার:

• Even or Odd Numbers চেক করতে
• Division Remainder নির্ণয় করতে
• Sales Performance Analysis বা অন্যান্য গণনামূলক বিশ্লেষণে অবশিষ্টাংশ ব্যবহার করতে।

২. POWER Function (পাওয়ার ফাংশন)

POWER ফাংশনটি একটি সংখ্যা এবং এর ঘাত গ্রহণ করে এবং সেই সংখ্যাটির ঘাত হিসেবে ফলাফল প্রদান করে। এটি মূলত গাণিতিক সমস্যা সমাধানে ব্যবহৃত হয় যেখানে আপনি কোনও সংখ্যাকে একটি নির্দিষ্ট শক্তিতে উত্তোলন করতে চান।

সিনট্যাক্স:

POWER(<number>, <power>)

• : এটি সেই সংখ্যাটি, যেটি আপনি ঘাত হিসাবে উত্তোলন করতে চান।
• : এটি সেই শক্তি, যা দিয়ে আপনি সংখ্যাটি উত্তোলন করতে চান।

উদাহরণ: ধরা যাক, আপনি চান একটি কলাম Sales Amount কে 3 দিয়ে উত্তোলন করতে। আপনি এটি করতে পারেন নিচের DAX ফর্মুলার মাধ্যমে:

Sales Cubed = POWER(Sales[Sales Amount], 3)

এই ফাংশনটি Sales Amount এর প্রতিটি মানকে 3 এর শক্তি দিয়ে উত্তোলন করবে।

ব্যবহার:

• Growth Rate Calculation: কোন সংখ্যার বৃদ্ধির হার গণনা করার জন্য।
• Financial Modeling: ভবিষ্যৎ মূল্য হিসাব করার জন্য (যেমন, সুদের হার প্রয়োগ করে)।
• Scientific Calculations: গাণিতিক সমস্যা সমাধান করার জন্য।

৩. PRODUCT Function (প্রোডাক্ট ফাংশন)

PRODUCT ফাংশনটি একটি বা একাধিক সংখ্যার গুণফল প্রদান করে। এটি সংখ্যার গুণফল হিসাব করতে ব্যবহৃত হয়। যদি আপনি একটি রেঞ্জের সমস্ত সংখ্যার গুণফল বের করতে চান, তবে এটি খুবই কার্যকর।

সিনট্যাক্স:

PRODUCT(<number1>, <number2>, ...)

• , , ...: এটি সংখ্যাগুলি যা আপনি গুণ করতে চান। আপনি একাধিক সংখ্যা বা কলাম উল্লেখ করতে পারেন।

উদাহরণ: ধরা যাক, আপনার কাছে দুটি কলাম Sales[Product A] এবং Sales[Product B] আছে এবং আপনি এই দুটি কলামের মানগুলির গুণফল বের করতে চান:

Total Sales = PRODUCT(Sales[Product A], Sales[Product B])

এই ফাংশনটি Product A এবং Product B এর গুণফল নির্ধারণ করবে এবং ফলাফল হিসেবে মোট বিক্রয় প্রদান করবে।

ব্যবহার:

• Revenue Calculations: যদি বিভিন্ন পণ্যের মূল্য এবং পরিমাণ থাকে, তবে এই ফাংশনটি সেগুলির গুণফল বের করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
• Financial Analysis: ঋণের মূল্য বা বিনিয়োগের লাভ নির্ধারণ করার জন্য গুণফল ব্যবহার করা যেতে পারে।
• Data Aggregation: একাধিক সংখ্যার গুণফল পেতে।

সারাংশ

• MOD Function: এটি দুটি সংখ্যার মধ্যে অবশিষ্টাংশ বের করতে ব্যবহৃত হয় এবং সাধারণত ভাগফলে অবশিষ্টাংশ হিসাব করতে কাজে আসে।
• POWER Function: এটি একটি সংখ্যাকে একটি নির্দিষ্ট শক্তিতে উত্তোলন করে এবং সাধারণত গাণিতিক সমস্যায় ব্যবহার করা হয়।
• PRODUCT Function: এটি একাধিক সংখ্যার গুণফল বের করতে ব্যবহৃত হয় এবং সাধারণত Sales, Revenue, বা Financial Calculations-এ ব্যবহৃত হয়।

এই তিনটি ফাংশন DAX এর মৌলিক গাণিতিক ফাংশনগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত এবং তারা বিভিন্ন ডেটা বিশ্লেষণ, কাস্টম ক্যালকুলেশন এবং রিপোর্ট তৈরিতে অত্যন্ত কার্যকরী।

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি শক্তিশালী ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS) এ ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশনগুলি conditional aggregation করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে, যার মাধ্যমে আপনি শর্ত অনুযায়ী কাস্টম গণনা এবং পরিমাপ তৈরি করতে পারেন। এই প্রবন্ধে, আমরা দুটি গুরুত্বপূর্ণ DAX ফাংশন SUMX এবং AVERAGEX এর মাধ্যমে কিভাবে conditional aggregation করা যায় তা আলোচনা করব।

১. SUMX ফাংশন

SUMX একটি রিলেটেড ফাংশন, যা একটি table বা expression এর জন্য conditional aggregation করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি টেবিল বা রেঞ্জের মধ্যে প্রতিটি সারির উপর গণনা (calculation) করে এবং তারপর সেই মানগুলির যোগফল প্রদান করে।

Syntax:

SUMX(<table>, <expression>)

• : এটি একটি টেবিল বা রেঞ্জ হতে পারে, যার ওপর গণনা করতে হবে।
• : এটি একটি এক্সপ্রেশন বা ফর্মুলা যা প্রতি সারি/রেঞ্জে প্রয়োগ করা হবে।

ব্যবহার:

SUMX ফাংশনটি ব্যবহৃত হয় যখন আপনি একটি টেবিল বা রেঞ্জের উপর একটি কাস্টম এক্সপ্রেশন প্রয়োগ করতে চান, এবং তারপরে সেই এক্সপ্রেশনের যোগফল বের করতে চান। এটি সাধারণত row context এর মধ্যে কাজ করে এবং প্রতিটি রো বা কলামের জন্য আলাদা আলাদা ক্যালকুলেশন করে।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনার কাছে একটি Sales টেবিল রয়েছে এবং আপনি Quantity এবং UnitPrice কলামগুলোকে একসাথে গুণ করে মোট বিক্রয় (Total Sales) বের করতে চান:

Total Sales = SUMX(Sales, Sales[Quantity] * Sales[UnitPrice])

এখানে:

• Sales টেবিলের প্রতিটি সারির জন্য, Quantity এবং UnitPrice এর গুণফল হিসাব করা হবে।
• তারপর, সব সারির গুণফল যোগ করে মোট বিক্রয় বের করা হবে।

Conditional Aggregation:

আপনি যদি একটি শর্তের ভিত্তিতে SUMX ব্যবহার করতে চান, যেমন বিক্রয় পরিমাণ 1000 এর বেশি হলে, আপনি একটি IF শর্ত ব্যবহার করতে পারেন:

Total Sales > 1000 = SUMX(FILTER(Sales, Sales[Quantity] > 1000), Sales[Quantity] * Sales[UnitPrice])

এখানে:

• FILTER ফাংশনের মাধ্যমে Sales টেবিলকে Quantity > 1000 শর্ত অনুযায়ী ফিল্টার করা হয়েছে।
• এরপর, SUMX ফাংশনটি এই ফিল্টার করা টেবিলের প্রতি সারির গুণফল যোগ করবে।

২. AVERAGEX ফাংশন

AVERAGEX ফাংশনটি SUMX ফাংশনের মতোই কাজ করে, তবে এটি গড় মান (average) বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশন নিয়ে কাজ করে এবং প্রতিটি সারির জন্য গণনা করার পর তাদের গড় প্রদান করে।

Syntax:

AVERAGEX(<table>, <expression>)

• : এটি একটি টেবিল বা রেঞ্জ হতে পারে, যার ওপর গড় হিসাব করতে হবে।
• : এটি একটি এক্সপ্রেশন বা ফর্মুলা যা প্রতি সারি/রেঞ্জে প্রয়োগ করা হবে।

ব্যবহার:

AVERAGEX ফাংশনটি ব্যবহার করে আপনি একটি টেবিল বা রেঞ্জের উপর শর্তাধীন গড় বের করতে পারেন।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের Quantity এবং UnitPrice কলামের গড় গুণফল বের করতে চান:

Average Sales = AVERAGEX(Sales, Sales[Quantity] * Sales[UnitPrice])

এখানে:

• AVERAGEX প্রতিটি সারির জন্য Quantity এবং UnitPrice গুণ করে গড় বের করবে।
• তারপর, সমস্ত সারির গুণফলের গড় প্রদান করবে।

Conditional Aggregation:

আপনি AVERAGEX ফাংশনটি শর্ত ব্যবহার করে কাস্টম গড় বের করতে ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি শুধু সেই রেকর্ডগুলির গড় বের করতে চান, যেখানে Quantity 500 এর বেশি, তাহলে:

Average Sales (Quantity > 500) = AVERAGEX(FILTER(Sales, Sales[Quantity] > 500), Sales[Quantity] * Sales[UnitPrice])

এখানে:

• FILTER ফাংশনটি Sales টেবিলের শুধু সেই সারিগুলোকেই নির্বাচন করবে যেখানে Quantity > 500।
• এরপর, AVERAGEX এই ফিল্টার করা টেবিলের গুণফলের গড় বের করবে।

SUMX এবং AVERAGEX এর মধ্যে পার্থক্য

• SUMX একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশনের উপর প্রতিটি সারির যোগফল বের করে এবং তারপর সেই যোগফলের মান প্রদান করে।
• AVERAGEX একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশনের উপর প্রতিটি সারির মান হিসাব করে এবং তারপর তার গড় প্রদান করে।

এগুলো conditional aggregation তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয় যেখানে filtering এর মাধ্যমে একটি শর্ত অনুযায়ী টেবিল বা ডেটা সিলেক্ট করা হয় এবং তারপর নির্দিষ্ট গণনা করা হয়।

সারাংশ

SUMX এবং AVERAGEX ফাংশনগুলি DAX-এ conditional aggregation করার জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী টুল। SUMX ফাংশনটি একটি টেবিলের উপর প্রতিটি সারির জন্য কাস্টম এক্সপ্রেশন প্রয়োগ করে তাদের যোগফল বের করতে সাহায্য করে, এবং AVERAGEX ফাংশনটি সেই এক্সপ্রেশনগুলির গড় বের করতে ব্যবহৃত হয়। এই ফাংশনগুলো আপনার Power BI বা Excel মডেলে ডেটার ওপর গাণিতিক এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ সহজ করে তোলে এবং সঠিক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে।