QlikView-এর Nested Set Analysis এবং Aggregation Functions দুটি খুবই শক্তিশালী কনসেপ্ট যা ডেটা বিশ্লেষণে গভীরতা এবং সঠিকতা বাড়ায়। এই কনসেপ্টগুলির মাধ্যমে আপনি জটিল ডেটা সেট থেকে নির্দিষ্ট ইনসাইট বের করতে পারবেন এবং সমৃদ্ধ রিপোর্ট তৈরি করতে পারবেন।
Nested Set Analysis
Nested Set Analysis হলো একটি অগ্রসর সেট অ্যানালিসিস কৌশল যা আপনাকে একটি সেট অ্যানালিসিস অভ্যন্তরে আরেকটি সেট অ্যানালিসিস নির্দিষ্ট করতে দেয়। এটি বিশেষত কার্যকর যখন আপনি একাধিক স্তরের ফিল্টারিং বা ক্রাইটেরিয়া ব্যবহার করে ডেটা অ্যানালাইজ করতে চান।
উদাহরণ: ধরুন আপনি এমন সেলস তথ্য খুঁজতে চাইছেন যা 2019 সালের হয়েছে এবং শুধুমাত্র কোনো নির্দিষ্ট অঞ্চলের জন্য যেটি 2020 সালে সেলস টার্গেট অর্জন করেছে। এটি করতে আপনি নিম্নলিখিত কোড ব্যবহার করতে পারেন:
Sum({$<Year = {2019}, Region = P({$<Year = {2020}, Sales = {">=Target"}}>Region)}>} Sales)
এই কোডটি প্রথমে 2020 সালে টার্গেট অর্জন করা অঞ্চলগুলি নির্বাচন করে এবং তারপর সেই অঞ্চলগুলির মধ্যে থেকে 2019 সালের সেলস ডেটা সমূহ নির্বাচন করে।
Aggregation Functions
Aggregation Functions হলো ফাংশন যা নির্দিষ্ট ডেটা গ্রুপের উপর গণনা পরিচালনা করে। এগুলি যেমন সামগ্রীক মান, গড়, ম্যাক্সিমাম, মিনিমাম ইত্যাদি নির্ধারণ করতে পারে।
প্রধান ফাংশনসমূহ:
Sum(): নির্দিষ্ট ফিল্ডের মোট মান নির্ণয় করে।Avg(): গড় মান নির্ণয় করে।Max(),Min(): সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মান নির্ণয় করে।Count(): নির্দিষ্ট ক্রাইটেরিয়া পূরণ করা এন্ট্রিগুলির সংখ্যা গণনা করে।
উদাহরণ: একটি স্টোরের সর্বোচ্চ বিক্রয় নির্ধারণ করতে:
Max({$<Year = {2019}, Region = {'North America'}>} Sales)
এই ফাংশনটি 2019 সালে 'North America' অঞ্চলে সর্বোচ্চ বিক্রয় নির্ধারণ করে।
QlikView-এ এই ধরনের ফাংশন এবং সেট অ্যানালিসিসের মাধ্যমে জটিল ডেটা বিশ্লেষণ সম্ভব হয়, যা ব্যবহারকারীদের বিশ্লেষণের গভীরতা বাড়াতে এবং দ্রুত এবং সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
Read more
