Statistical Functions

DAX (Data Analysis Expressions) হলো একটি শক্তিশালী ভাষা যা Power BI, PowerPivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয় ডেটা বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরির জন্য। ড্যাক্সের Statistical Functions ফাংশনগুলি ব্যবহার করে আপনি ডেটার পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করতে পারেন, যেমন গড়, মান বিচ্যুতি, সর্বোচ্চ, সর্বনিম্ন, মধ্যমা ইত্যাদি। এই ফাংশনগুলি ডেটার ধরণ বুঝতে, ট্রেন্ড নির্ধারণ করতে এবং সঠিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

এই প্রবন্ধে আমরা ড্যাক্সের কিছু গুরুত্বপূর্ণ Statistical Functions এবং তাদের ব্যবহার দেখব।

১. AVERAGE ফাংশন

AVERAGE ফাংশনটি একটি কলামের গড় মান বের করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি সাধারণ পরিসংখ্যানিক ফাংশন যা সবার জন্য সহজে উপলব্ধ।

Syntax:

AVERAGE(<column>)

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের Amount কলামের গড় বের করতে চান:

Average Sales = AVERAGE(Sales[Amount])

এটি Sales[Amount] কলামের গড় বিক্রয় পরিমাণ প্রদর্শন করবে।

২. MEDIAN ফাংশন

MEDIAN ফাংশনটি একটি কলামের মধ্যমা (Median) মান বের করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি পরিসংখ্যানিক ফাংশন যা ডেটার মাঝের মান প্রদান করে, অর্থাৎ অর্ধেক ডেটা ছোট এবং অর্ধেক ডেটা বড়।

Syntax:

MEDIAN(<column>)

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের Amount কলামের মধ্যমা বের করতে চান:

Median Sales = MEDIAN(Sales[Amount])

এটি Sales[Amount] কলামের মধ্যমা (Median) বিক্রয় পরিমাণ নির্ধারণ করবে।

৩. MIN এবং MAX ফাংশন

MIN এবং MAX ফাংশনগুলি ডেটার মধ্যে সর্বনিম্ন এবং সর্বাধিক মান বের করতে ব্যবহৃত হয়। এগুলি খুবই সাধারণ পরিসংখ্যানিক ফাংশন।

Syntax:

MIN(<column>)
MAX(<column>)

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের Amount কলামের সর্বনিম্ন এবং সর্বাধিক বিক্রয় পরিমাণ বের করতে চান:

Min Sales = MIN(Sales[Amount])
Max Sales = MAX(Sales[Amount])

এটি Sales[Amount] কলামের সর্বনিম্ন এবং সর্বাধিক বিক্রয় পরিমাণ নির্ধারণ করবে।

৪. STDEV এবং STDEVP ফাংশন

STDEV এবং STDEVP ফাংশনগুলি ডেটার মান বিচ্যুতি (standard deviation) বের করতে ব্যবহৃত হয়, যা ডেটার বিচ্যুতি বা স্ক্যাটার সম্পর্কিত তথ্য প্রদান করে। STDEV একটি স্যাম্পল ডেটা সেটের জন্য এবং STDEVP একটি পূর্ণ ডেটা সেটের জন্য ব্যবহৃত হয়।

Syntax:

STDEV(<column>)    -- Sample Standard Deviation
STDEVP(<column>)   -- Population Standard Deviation

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের Amount কলামের মান বিচ্যুতি বের করতে চান:

Sales Stdev = STDEV(Sales[Amount])

এটি Sales[Amount] কলামের স্যাম্পল মান বিচ্যুতি নির্ধারণ করবে।

৫. VAR এবং VARP ফাংশন

VAR এবং VARP ফাংশনগুলি ভ্যারিয়েন্স (variance) নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। VAR ফাংশনটি স্যাম্পল ডেটার জন্য এবং VARP ফাংশনটি পূর্ণ ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়। ভ্যারিয়েন্স হচ্ছে মান বিচ্যুতির বর্গফল, যা ডেটার ছড়ানো বা পরিবর্তনশীলতার পরিমাপ প্রদান করে।

Syntax:

VAR(<column>)    -- Sample Variance
VARP(<column>)   -- Population Variance

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের Amount কলামের ভ্যারিয়েন্স বের করতে চান:

Sales Variance = VAR(Sales[Amount])

এটি Sales[Amount] কলামের স্যাম্পল ভ্যারিয়েন্স নির্ধারণ করবে।

৬. COUNT এবং COUNTA ফাংশন

COUNT ফাংশনটি সংখ্যাত্মক মান গননা করার জন্য ব্যবহৃত হয়, এবং COUNTA ফাংশনটি সাধারণভাবে সমস্ত মান, এমনকি টেক্সট অথবা নাল ছাড়া সমস্ত কলাম গননা করে।

Syntax:

COUNT(<column>)     -- Numeric data count
COUNTA(<column>)    -- Count of all values

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের Amount কলামে কতগুলি সংখ্যা রয়েছে তা গননা করতে চান:

Sales Count = COUNT(Sales[Amount])

এটি Sales[Amount] কলামে সংখ্যাত্মক মানের সংখ্যা নির্ধারণ করবে।

৭. PERCENTILEX এবং PERCENTILE ফাংশন

PERCENTILEX এবং PERCENTILE ফাংশনগুলি ডেটার একটি নির্দিষ্ট শতাংশ বা পার্সেন্টাইল বের করতে ব্যবহৃত হয়।

Syntax:

PERCENTILEX(<table>, <expression>, <percentile>)

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের Amount কলামে 90th পার্সেন্টাইল বের করতে চান:

90th Percentile Sales = PERCENTILEX(Sales, Sales[Amount], 0.9)

এটি Sales[Amount] কলামের 90th পার্সেন্টাইল মান বের করবে।

সারাংশ

Statistical Functions ড্যাক্সে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, কারণ এগুলি ডেটার পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ, প্রবণতা নির্ধারণ, এবং পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক। AVERAGE, MEDIAN, MIN, MAX, STDEV, COUNT, এবং PERCENTILEX এর মতো ফাংশনগুলির মাধ্যমে আপনি সহজেই আপনার ডেটার পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং ডেটার স্কেল, বিচ্যুতি, এবং সেন্ট্রাল টেনডেন্স সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য পেতে পারেন।

এই ফাংশনগুলি ব্যবহার করে Power BI বা Excel-এ আপনি আরও গভীর বিশ্লেষণ করতে পারবেন, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য অত্যন্ত কার্যকরী।

DAX (Data Analysis Expressions) একটি শক্তিশালী ভাষা যা Power BI, PowerPivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশনগুলি ডেটা বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। যখন আপনি ডেটার উপর custom aggregation করতে চান, তখন AVERAGEX, MAXX, এবং MINX ফাংশনগুলি অত্যন্ত কার্যকরী। এই ফাংশনগুলো টেবিলের বা এক্সপ্রেশনের প্রতিটি সারির ওপর গণনা করে এবং তারপর সেই মানগুলির গড়, সর্বোচ্চ, বা সর্বনিম্ন বের করতে সহায়তা করে।

এই প্রবন্ধে, আমরা AVERAGEX, MAXX, এবং MINX ফাংশন ব্যবহার করে কিভাবে custom aggregation করা যায় তা বিস্তারিতভাবে আলোচনা করব।

১. AVERAGEX ফাংশন

AVERAGEX একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশনের উপর গড় মান বের করতে ব্যবহৃত হয়। এটি row context ব্যবহার করে, অর্থাৎ প্রতিটি সারি বা কলামের জন্য নির্দিষ্ট expression প্রয়োগ করে তাদের গড় নির্ধারণ করে।

Syntax:

AVERAGEX(<table>, <expression>)

• : একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশন যা আপনি ব্যবহার করতে চান।
• : এটি সেই এক্সপ্রেশন যা আপনি প্রতিটি সারির জন্য প্রয়োগ করতে চান।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনার একটি Sales টেবিল রয়েছে এবং আপনি Quantity এবং UnitPrice এর গড় গুণফল বের করতে চান। তাহলে আপনি AVERAGEX ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন:

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

এখানে:

• AVERAGEX প্রতিটি সারির জন্য Quantity এবং UnitPrice এর গুণফল বের করবে এবং তারপর গড় প্রদান করবে।

আরেকটি উদাহরণ:

আপনি যদি Sales টেবিলে Quantity এর গড় বের করতে চান:

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

এটি Sales[Quantity] কলামের গড় মান বের করবে।

২. MAXX ফাংশন

MAXX ফাংশনটি একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশনের মধ্যে সর্বোচ্চ মান বের করতে ব্যবহৃত হয়। এটি প্রতিটি সারি বা কলামের জন্য নির্দিষ্ট এক্সপ্রেশন প্রয়োগ করে এবং তারপর তাদের মধ্যে সর্বোচ্চ মান নির্বাচন করে।

Syntax:

MAXX(<table>, <expression>)

• : একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশন।
• : একটি এক্সপ্রেশন যা প্রতিটি সারিতে প্রয়োগ করা হবে।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলে Quantity এবং UnitPrice এর গুণফলের মধ্যে সর্বোচ্চ মান বের করতে চান:

Max Sales = MAXX(Sales, Sales[Quantity] * Sales[UnitPrice])

এখানে:

• MAXX ফাংশনটি প্রতিটি সারির জন্য Quantity এবং UnitPrice গুণ করে, তারপর সর্বোচ্চ মান প্রদান করবে।

আরেকটি উদাহরণ:

আপনি যদি Sales টেবিলে SalesAmount এর সর্বোচ্চ মান বের করতে চান:

Max Sales Amount = MAXX(Sales, Sales[SalesAmount])

এটি Sales[SalesAmount] কলামের মধ্যে সর্বোচ্চ মান প্রদান করবে।

৩. MINX ফাংশন

MINX ফাংশনটি একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশনের মধ্যে সর্বনিম্ন মান বের করতে ব্যবহৃত হয়। এটি প্রতিটি সারি বা কলামের জন্য নির্দিষ্ট এক্সপ্রেশন প্রয়োগ করে এবং তারপর তাদের মধ্যে সর্বনিম্ন মান নির্বাচন করে।

Syntax:

MINX(<table>, <expression>)

• : একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশন।
• : একটি এক্সপ্রেশন যা প্রতিটি সারিতে প্রয়োগ করা হবে।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলে Quantity এবং UnitPrice এর গুণফলের মধ্যে সর্বনিম্ন মান বের করতে চান:

Min Sales = MINX(Sales, Sales[Quantity] * Sales[UnitPrice])

এখানে:

• MINX ফাংশনটি প্রতিটি সারির জন্য Quantity এবং UnitPrice গুণ করে, তারপর সর্বনিম্ন মান প্রদান করবে।

আরেকটি উদাহরণ:

আপনি যদি Sales টেবিলে SalesAmount এর সর্বনিম্ন মান বের করতে চান:

Min Sales Amount = MINX(Sales, Sales[SalesAmount])

এটি Sales[SalesAmount] কলামের মধ্যে সর্বনিম্ন মান প্রদান করবে।

AVERAGEX, MAXX, MINX এর মধ্যে পার্থক্য

Custom Aggregation এর জন্য AVERAGEX, MAXX, MINX এর ব্যবহার

এই ফাংশনগুলি সাধারণত custom aggregation করার জন্য ব্যবহৃত হয় যেখানে আপনি টেবিলের নির্দিষ্ট কলামের উপর নির্দিষ্ট শর্ত অনুযায়ী এক্সপ্রেশন প্রয়োগ করতে চান এবং তারপর সেই এক্সপ্রেশনগুলির গড়, সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন মান বের করতে চান। আপনি এই ফাংশনগুলো ব্যবহার করে financial reporting, sales analysis, inventory management বা অন্যান্য ক্ষেত্রের জন্য কাস্টম পরিমাপ তৈরি করতে পারেন।

সারাংশ

AVERAGEX, MAXX, এবং MINX হল DAX এর গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন যা custom aggregation করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এই ফাংশনগুলির মাধ্যমে আপনি row context এ প্রতিটি সারির জন্য এক্সপ্রেশন প্রয়োগ করে, তারপর তাদের গড়, সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন মান বের করতে পারেন। এই ফাংশনগুলো Power BI বা Excel-এ financial analysis, sales performance বা অন্যান্য ক্ষেত্রে advanced calculations করার জন্য অত্যন্ত কার্যকরী।

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশনগুলি সাধারণত aggregation, filtering, এবং data validation এর জন্য ব্যবহৃত হয়। দুইটি গুরুত্বপূর্ণ DAX ফাংশন যা সাধারণত counting বা rows counting এর জন্য ব্যবহৃত হয় তা হল COUNTAX এবং COUNTROWS।

এই প্রবন্ধে আমরা COUNTAX এবং COUNTROWS ফাংশনগুলির ব্যবহার এবং তাদের কাজের বিস্তারিত আলোচনা করব।

১. COUNTAX ফাংশন

COUNTAX একটি DAX ফাংশন যা একটি টেবিল বা এক্সপ্রেশন থেকে নির্দিষ্ট শর্ত অনুযায়ী সারির সংখ্যা গণনা করে। এটি columns বা expressions এর ওপর গণনা করতে ব্যবহৃত হয়, এবং এটি শূন্য বা নাল মানের ক্ষেত্রে কাজ করে না।

Syntax:

COUNTAX(<table>, <expression>)

• : সেই টেবিল বা এক্সপ্রেশন যেটি আপনি গণনা করতে চান।
• : প্রতিটি সারির জন্য logical expression বা মান যা যাচাই করা হবে।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনার কাছে একটি Sales টেবিল রয়েছে, যেখানে SalesAmount এবং ProductCategory কলাম রয়েছে, এবং আপনি চান ProductCategory কলামে কোন মান যদি বিদ্যমান থাকে তবে সেই সারিগুলি গুনে দেখুন।

Product Category Count = COUNTAX(Sales, Sales[ProductCategory])

এই ফাংশনটি Sales টেবিলের ProductCategory কলামের জন্য সংখ্যাটি গণনা করবে, যেখানে ProductCategory কলামে কোনও মান থাকবে।

আরেকটি উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি যদি SalesAmount কলামে এমন সারি গণনা করতে চান, যেখানে SalesAmount একটি নির্দিষ্ট মানের বেশি:

High Sales Count = COUNTAX(FILTER(Sales, Sales[SalesAmount] > 1000), Sales[SalesAmount])

এখানে, FILTER ফাংশনটি Sales টেবিলের SalesAmount > 1000 শর্ত অনুযায়ী সারিগুলি ফিল্টার করবে, এবং তারপর COUNTAX সেই সারিগুলির সংখ্যা গণনা করবে।

২. COUNTROWS ফাংশন

COUNTROWS একটি DAX ফাংশন যা একটি টেবিলের সারির সংখ্যা গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। এটি খুবই সহজ এবং প্রাথমিক ডেটা বিশ্লেষণ বা রিপোর্ট তৈরির জন্য অত্যন্ত কার্যকরী।

Syntax:

COUNTROWS(<table>)

• : টেবিল বা টেবিল এক্সপ্রেশন যার সারি আপনি গণনা করতে চান।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনি একটি Sales টেবিলের মোট সারির সংখ্যা জানতে চান:

Total Sales Records = COUNTROWS(Sales)

এই ফাংশনটি Sales টেবিলের মোট সারির সংখ্যা ফিরিয়ে দেবে। এটি টেবিলের মধ্যে কতটি সারি রয়েছে তা গণনা করে।

আরেকটি উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি Sales টেবিলের মধ্যে ফিল্টার করা কিছু সারির সংখ্যা জানতে চান, যেখানে SalesAmount 5000 এর বেশি:

High Sales Count = COUNTROWS(FILTER(Sales, Sales[SalesAmount] > 5000))

এখানে:

• FILTER ফাংশনটি Sales টেবিলের এমন সারি ফিল্টার করবে, যেখানে SalesAmount 5000 এর বেশি।
• এরপর, COUNTROWS ফাংশনটি ফিল্টার করা টেবিলের সারির সংখ্যা গণনা করবে।

COUNTAX এবং COUNTROWS এর মধ্যে পার্থক্য

সারাংশ

COUNTAX এবং COUNTROWS দুটি DAX ফাংশন যা counting বা rows counting এর জন্য ব্যবহৃত হয়। COUNTAX ফাংশনটি এক্সপ্রেশন বা কলামের মান যাচাই করে এবং সেই অনুযায়ী সারির সংখ্যা গণনা করে, যেখানে COUNTROWS ফাংশনটি শুধুমাত্র টেবিলের মোট সারি গণনা করে। এই ফাংশনগুলি আপনার ডেটা বিশ্লেষণ, কাস্টম ক্যালকুলেশন এবং রিপোর্ট তৈরির প্রক্রিয়া দ্রুত এবং কার্যকরী করে তোলে, বিশেষ করে যখন আপনার নির্দিষ্ট শর্ত অনুযায়ী সারির সংখ্যা গণনা করতে হয়।

DAX (Data Analysis Expressions) হল একটি শক্তিশালী ভাষা যা Power BI, PowerPivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। DAX ফাংশনগুলি সাধারণত ডেটা বিশ্লেষণ, কাস্টম ক্যালকুলেশন, এবং রিপোর্ট তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়। GENERATE এবং GENERATEALL হল দুটি DAX ফাংশন, যা টেবিল তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়, বিশেষত যখন আপনাকে একাধিক টেবিলের মধ্যে ক্রস প্রোডাক্ট বা সম্পর্ক তৈরি করতে হয়।

এই প্রবন্ধে, আমরা GENERATE এবং GENERATEALL ফাংশন ব্যবহার করে কিভাবে টেবিল তৈরি করা যায় তা বিস্তারিতভাবে আলোচনা করব।

১. GENERATE ফাংশন

GENERATE ফাংশনটি দুটি টেবিলের মধ্যে ক্রস প্রোডাক্ট তৈরি করে, যা এক টেবিলের প্রতিটি সারির সাথে অন্য টেবিলের সমস্ত সারির সম্ভাব্য মেলবন্ধন তৈরি করে। এটি মূলত table join বা cross join করতে ব্যবহৃত হয়।

Sintax:

GENERATE(<table1>, <table2>)

• : প্রথম টেবিল, যার প্রতিটি সারির জন্য ক্রস প্রোডাক্ট তৈরি করা হবে।
• : দ্বিতীয় টেবিল, যা প্রথম টেবিলের প্রতিটি সারির সাথে মেলানো হবে।

ব্যবহার:

GENERATE ফাংশনটি খুবই শক্তিশালী টুল যখন আপনাকে দুইটি টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করতে হয় এবং তাদের মধ্যে মিলন (combination) তৈরি করতে হয়। এটি একধরনের Cartesian product তৈরি করে।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনার কাছে দুটি টেবিল Product এবং Sales রয়েছে এবং আপনি Product এবং Sales টেবিলের মধ্যে ProductID এর ভিত্তিতে মিলন (combination) তৈরি করতে চান। এর জন্য GENERATE ফাংশনটি ব্যবহার করা যাবে।

Product Sales Combination = GENERATE(
    Product,
    Sales
)

এটি Product টেবিলের প্রতিটি সারির সাথে Sales টেবিলের প্রতিটি সারির Cartesian Product তৈরি করবে।

আরেকটি উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি যদি Product এবং Region টেবিলের জন্য সমস্ত মিলন (combination) তৈরি করতে চান:

Product Region Combination = GENERATE(
    Product,
    Region
)

এটি Product টেবিলের প্রতিটি সারির সাথে Region টেবিলের প্রতিটি সারির সম্ভাব্য মিলন তৈরি করবে।

২. GENERATEALL ফাংশন

GENERATEALL ফাংশনটি GENERATE এর মতোই কাজ করে, তবে এর মধ্যে কিছু পার্থক্য রয়েছে। GENERATEALL ফাংশনটি filter context এ থাকা সমস্ত ফিল্টারকে অগ্রাহ্য করে কাজ করে, অর্থাৎ এটি টেবিলের সকল রেকর্ডকে ক্রস প্রোডাক্ট তৈরি করতে ব্যবহার করে।

Sintax:

GENERATEALL(<table1>, <table2>)

• : প্রথম টেবিল, যার প্রতিটি সারির জন্য ক্রস প্রোডাক্ট তৈরি করা হবে।
• : দ্বিতীয় টেবিল, যা প্রথম টেবিলের প্রতিটি সারির সাথে মেলানো হবে।

ব্যবহার:

GENERATEALL ফাংশনটি মূলত তখন ব্যবহৃত হয় যখন আপনি একটি টেবিলের সমস্ত রেকর্ডের সাথে অন্য একটি টেবিলের রেকর্ডগুলির combination চান, কিন্তু আপনি ফিল্টার কনটেক্সট বা অন্যান্য প্রভাবকে উপেক্ষা করতে চান।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি যদি Product এবং Sales টেবিলের জন্য সমস্ত Cartesian Product তৈরি করতে চান, তাহলে আপনি GENERATEALL ব্যবহার করবেন:

Product Sales Combination All = GENERATEALL(
    Product,
    Sales
)

এটি Product টেবিলের প্রতিটি সারির সাথে Sales টেবিলের প্রতিটি সারির সম্ভাব্য মিলন তৈরি করবে, এবং এটি কোনো ফিল্টার কনটেক্সট বা প্রভাবকে উপেক্ষা করবে।

আরেকটি উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি Product এবং Region টেবিলের সমস্ত মিলন (combination) তৈরি করতে চান, এবং এখানে ফিল্টার কনটেক্সট উপেক্ষা করতে চান:

Product Region Combination All = GENERATEALL(
    Product,
    Region
)

এটি Product টেবিলের প্রতিটি সারির সাথে Region টেবিলের প্রতিটি সারির সমস্ত মিলন তৈরি করবে, এবং filter context উপেক্ষা করবে।

GENERATE এবং GENERATEALL এর মধ্যে পার্থক্য

SUMMARIZE এবং GENERATE এর সাথে সম্পর্ক

GENERATE এবং GENERATEALL ফাংশনগুলি সাধারণত SUMMARIZE ফাংশনের সাথে ব্যবহৃত হয় যখন আপনি ডেটার উপর গ্রুপিং এবং ক্রস প্রোডাক্ট তৈরি করতে চান। উদাহরণস্বরূপ, আপনি SUMMARIZE ফাংশনের মাধ্যমে ডেটা গ্রুপ করতে পারেন এবং তারপর GENERATE বা GENERATEALL এর মাধ্যমে সেই গ্রুপের উপর ক্রস প্রোডাক্ট তৈরি করতে পারেন।

উদাহরণ:

Product Region Summary = GENERATE(
    SUMMARIZE(Product, Product[ProductID]),
    Region
)

এটি Product টেবিলের গ্রুপিং করবে এবং তারপর Region টেবিলের সাথে ক্রস প্রোডাক্ট তৈরি করবে।

সারাংশ

GENERATE এবং GENERATEALL হল DAX-এর শক্তিশালী ফাংশন, যা টেবিলের মধ্যে cross products তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। GENERATE ফাংশনটি ফিল্টার কনটেক্সট অনুসরণ করে কাজ করে, যেখানে GENERATEALL ফাংশনটি filter context উপেক্ষা করে সমস্ত রেকর্ডের মিলন তৈরি করে। এই ফাংশনগুলি ডেটা মডেলিং এবং বিশ্লেষণে কার্যকরী যখন আপনি একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করতে চান বা কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে চান।

DAX (Data Analysis Expressions) একটি শক্তিশালী ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SQL Server Analysis Services (SSAS)-এ ব্যবহৃত হয়। ড্যাটাবেস বিশ্লেষণ, কাস্টম ক্যালকুলেশন এবং রিপোর্ট তৈরির জন্য DAX ব্যবহার করা হয়। DAX-এ GEOMEAN এবং HARMEAN ফাংশনগুলি Geometric Mean এবং Harmonic Mean বের করতে ব্যবহৃত হয়, যা বিশেষত স্ট্যাটিস্টিক্স এবং ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।

এই প্রবন্ধে, আমরা GEOMEAN এবং HARMEAN ফাংশনগুলি এবং তাদের ব্যবহার দেখে যাব।

১. GEOMEAN ফাংশন

GEOMEAN ফাংশনটি একটি সেট ডেটার Geometric Mean বের করতে ব্যবহৃত হয়। Geometric Mean হল এমন একটি গড় যা সংখ্যাগুলির গুণফল বের করে এবং তারপরে গুণফলের নথকিত মূল বের করে।

Syntax:

GEOMEAN(<column>)

• : এটি একটি কলাম যা সংখ্যাগুলি ধারণ করে, যার ওপর Geometric Mean গণনা করতে হবে।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনার কাছে একটি Sales টেবিল রয়েছে, এবং আপনি SalesAmount কলামের Geometric Mean বের করতে চান।

Geometric Mean Sales = GEOMEAN(Sales[SalesAmount])

এই ফাংশনটি SalesAmount কলামে থাকা সমস্ত মানের Geometric Mean নির্ধারণ করবে।

Geometric Mean কেন ব্যবহৃত হয়?

Geometric Mean ব্যবহৃত হয় যখন আপনি সংখ্যাগুলির একটি গড় চান যা তাদের গুণফলের মাধ্যমে বের হয়, যেমন growth rates বা financial data-এর ক্ষেত্রে। এটি সংখ্যাগুলির মধ্যকার গুণফল এবং সম্পর্ক আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করে।

২. HARMEAN ফাংশন

HARMEAN ফাংশনটি একটি কলামের Harmonic Mean বের করতে ব্যবহৃত হয়। Harmonic Mean হল এমন একটি গড় যা সংখ্যাগুলির ইনভার্স (1/number) এর গড় বের করে এবং তারপর তার ইনভার্স নেয়।

Syntax:

HARMEAN(<column>)

• : এটি একটি কলাম যা সংখ্যাগুলি ধারণ করে, যার ওপর Harmonic Mean গণনা করতে হবে।

ব্যবহার:

ধরা যাক, আপনার কাছে একটি Distances টেবিল রয়েছে, এবং আপনি Distance কলামের Harmonic Mean বের করতে চান।

Harmonic Mean Distance = HARMEAN(Distances[Distance])

এই ফাংশনটি Distances টেবিলের Distance কলামের Harmonic Mean বের করবে।

Harmonic Mean কেন ব্যবহৃত হয়?

Harmonic Mean ব্যবহৃত হয় যখন আপনি এমন একটি গড় চান যেখানে ছোট মানগুলি বেশি প্রভাব ফেলবে। এটি সাধারণত rates বা speed এর ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, যেমন গতি বা সময়ের উপর ভিত্তি করে গড় বের করা।

Geometric Mean vs Harmonic Mean

Geometric Mean সাধারণত growth rates এর জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডেটা বৃদ্ধি বা হ্রাসের হার গণনা করতে হয়, এবং Harmonic Mean সাধারণত rates এবং speed এর ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, যেখানে ছোট মানগুলির প্রভাব বেশি থাকে।

সারাংশ

GEOMEAN এবং HARMEAN ফাংশনগুলি DAX-এ দুটি গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন, যা Geometric Mean এবং Harmonic Mean বের করতে ব্যবহৃত হয়। Geometric Mean হল গড়ের একটি প্রকার যা গুণফলের মাধ্যমে নির্ধারণ করা হয়, এবং এটি সাধারণত growth rates বা financial analysis-এ ব্যবহৃত হয়। অপরদিকে, Harmonic Mean ছোট মানগুলির বেশি প্রভাব রাখতে সাহায্য করে এবং সাধারণত rates এবং speed বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। DAX-এ এই ফাংশনগুলি ব্যবহার করে, আপনি আরো উন্নত গাণিতিক বিশ্লেষণ এবং ডেটা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হবেন।