Power Pivot-এ Measures হলো কাস্টম ক্যালকুলেশন বা গণনা যা আপনি ডেটাতে প্রয়োগ করেন। Measures সাধারণত DAX (Data Analysis Expressions) ফর্মুলার মাধ্যমে তৈরি করা হয় এবং এটি ডেটার উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন পরিমাপ, যেমন সামগ্রিক ফলাফল, গড়, মোট বিক্রি, বৃদ্ধির হার ইত্যাদি বের করতে ব্যবহৃত হয়। Measures মূলত পিভট টেবিল এবং ডেটা বিশ্লেষণের সময় ডাইনামিক ক্যালকুলেশন তৈরি করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
Measures কী?
Measures হলো এমন কাস্টম পরিমাপ যা এক্সেল পিভট টেবিল বা ডেটার যেকোনো বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হতে পারে। এটি সাধারনত একটি একক মান প্রদান করে যা ডেটাসেটের নির্দিষ্ট কলাম বা ক্ষেত্রের ওপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়। Measures তৈরি করার জন্য DAX (Data Analysis Expressions) ফর্মুলা ব্যবহার করা হয়, যা এক্সেলকে সহজেই জটিল ক্যালকুলেশন করতে সক্ষম করে।
উদাহরণস্বরূপ:
- মোট বিক্রয়: Power Pivot-এ আপনি একটি Measure তৈরি করতে পারেন যা সমস্ত বিক্রয়ের মোট মূল্য বের করবে।
- গড় বিক্রয়: আপনি একটি Measure তৈরি করতে পারেন যা গড় বিক্রয় মূল্য হিসাব করবে।
Measures এর প্রয়োজনীয়তা
১. কাস্টম পরিমাপ তৈরি করা
Measures ব্যবহার করে আপনি কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে পারেন যা আপনার ডেটার সাথে আরো বিস্তারিত বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। যেমন, আপনি বিক্রয়ের মোট পরিমাণ, মুনাফা, বৃদ্ধির হার ইত্যাদি তৈরি করতে পারেন, যা ডেটার গুণগত বিশ্লেষণ সহজ করে তোলে।
২. ডায়নামিক ক্যালকুলেশন
Measures এমন একটি সুবিধা দেয় যা পিভট টেবিল এবং ডেটা বিশ্লেষণের সময় ডায়নামিকভাবে ক্যালকুলেশন পরিবর্তন করতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি বিভিন্ন সময়ের ভিত্তিতে বিক্রয়ের পরিমাণ দেখতে চান, তাহলে Measures স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেই পরিবর্তন অনুযায়ী ক্যালকুলেশন প্রদান করবে।
৩. মন্তব্য এবং ইন্টারেক্টিভ রিপোর্টিং
Measures এর মাধ্যমে এক্সেল ব্যবহারকারীরা ইন্টারেক্টিভ ডেটা রিপোর্ট তৈরি করতে পারেন, যা বিশ্লেষণের সময় দ্রুত এবং সহজ পরিবর্তন ও আপডেট করা সম্ভব। পিভট টেবিলের বিভিন্ন ফিল্টার এবং সেগমেন্টেশন অনুযায়ী Measures রিপোর্টগুলো পরিবর্তিত হয়।
৪. উন্নত বিশ্লেষণ
Measures সাধারণত DAX ফর্মুলার সাহায্যে তৈরি করা হয়, যা ব্যবহারকারীকে উন্নত এবং জটিল বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি বছরের প্রথম থেকে শেষ পর্যন্ত বিক্রয়ের প্রবৃদ্ধি হিসাব করতে পারবেন, যা সাধারন ফর্মুলা দিয়ে করা সম্ভব নয়।
৫. ডেটা মডেলিং এবং সম্পর্ক স্থাপন
Power Pivot-এ আপনি একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে তাদের উপর Measures তৈরি করতে পারেন। একাধিক টেবিল থেকে ডেটা একত্রিত করে একটি Measure তৈরি করা সম্ভব, যা সম্পর্কিত ডেটা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে।
Measures তৈরি করার প্রক্রিয়া
Power Pivot-এ Measures তৈরি করতে হলে DAX ফর্মুলা ব্যবহার করা হয়। নিচে Measure তৈরি করার সাধারণ ধাপগুলো দেওয়া হলো:
- Power Pivot উইন্ডো ওপেন করুন: Excel এর Power Pivot ট্যাবে ক্লিক করুন এবং Manage বাটনে ক্লিক করুন। এটি Power Pivot উইন্ডো খুলবে।
- New Measure তৈরি করুন: Power Pivot উইন্ডোতে, Home ট্যাব থেকে New Measure অপশন নির্বাচন করুন।
Measure ফর্মুলা লিখুন: Measure তৈরি করার জন্য আপনাকে একটি DAX ফর্মুলা লিখতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, একটি Measure তৈরি করতে যা মোট বিক্রয়ের পরিমাণ বের করবে, আপনি লিখতে পারেন:
Total Sales = SUM(Sales[SalesAmount])এই ফর্মুলা Sales টেবিলের SalesAmount কলামের সমস্ত মান যোগ করবে।
- OK ক্লিক করুন: ফর্মুলা লিখে OK ক্লিক করুন। এটি Measure তৈরি করবে এবং আপনি এটি পিভট টেবিল বা চার্টে ব্যবহার করতে পারবেন।
Measure-এর উদাহরণ
১. মোট বিক্রয়:
Total Sales = SUM(Sales[SalesAmount])
এই Measure সমস্ত বিক্রয়ের পরিমাণ যোগ করবে এবং মোট বিক্রয় হিসাব করবে।
২. গড় বিক্রয়:
Average Sales = AVERAGE(Sales[SalesAmount])
এই Measure গড় বিক্রয়ের পরিমাণ হিসাব করবে।
৩. বিক্রয়ের বৃদ্ধির হার:
Growth Rate = (SUM(Sales[SalesAmount]) - SUM(Sales[PreviousSalesAmount])) / SUM(Sales[PreviousSalesAmount])
এই Measure বিক্রয়ের বৃদ্ধির হার হিসাব করবে, যেখানে SalesAmount এবং PreviousSalesAmount দুটি আলাদা কলাম।
Measures এর সুবিধা
- কাস্টম পরিমাপ তৈরি করে আপনার ডেটা বিশ্লেষণ আরও গভীরভাবে করা সম্ভব।
- Power Pivot-এর মাধ্যমে DAX ফর্মুলা ব্যবহার করে জটিল বিশ্লেষণ এবং ক্যালকুলেশন করা সহজ হয়।
- Measures ব্যবহার করে ডায়নামিক রিপোর্টিং তৈরি করা সম্ভব, যেখানে ডেটা এবং ফিল্টারের পরিবর্তনের সাথে ক্যালকুলেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয়।
Power Pivot এর Measures একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ফিচার, যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণকে আরও সঠিক এবং কার্যকর করে তোলে। DAX ফর্মুলার সাহায্যে এটি কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে সক্ষম, যা এক্সেলকে আরও শক্তিশালী এবং ফ্লেক্সিবল বানায়।
Read more
