DAX এর বেসিক ধারণা

DAX (Data Analysis Expressions) হলো একটি শক্তিশালী ভাষা যা Power BI, Power Pivot, এবং SSAS Tabular মডেলে ডেটা মডেলিং এবং বিশ্লেষণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। DAX মূলত ফাংশন এবং অপারেটরের সংমিশ্রণ, যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ফিল্ড বা ক্যালকুলেশন তৈরি করতে সহায়তা করে। এটি Excel এর ফর্মুলার মতো, তবে এতে অনেক বেশি শক্তিশালী এবং জটিল ফিচার রয়েছে যা বড় এবং জটিল ডেটা সেটের সাথে কাজ করতে সহায়ক।

DAX এর মৌলিক ধারণা:

১. DAX এর ব্যবহার: DAX মূলত কাস্টম ক্যালকুলেটেড কলাম, মেজার, ক্যালকুলেটেড টেবিল এবং ডেটা মডেলিং এর জন্য ব্যবহৃত হয়। এই ক্যালকুলেশনগুলি Power BI রিপোর্টে ডেটার গভীর বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরিতে সাহায্য করে।

• Calculated Columns: যখন একটি নতুন কলাম তৈরি করতে হয়, যা একটি নির্দিষ্ট শর্ত বা হিসাবের ভিত্তিতে নতুন মান গণনা করে। যেমন, একটি কলামে বিক্রয় মূল্য এবং মুনাফা ব্যবহৃত হয়ে একটি নতুন কলাম তৈরি করা।
• Measures: Measures হচ্ছে গাণিতিক হিসাব বা অগ্রগতি যা একটি ভিজ্যুয়ালের ডেটাকে প্রভাবিত করতে পারে। যেমন, মোট বিক্রয় বা গড় মুনাফা।
• Calculated Tables: এটি বিশেষ ডেটা টেবিল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা অন্য টেবিলের ডেটা বা সম্পর্কের ভিত্তিতে গণনা করা হয়।

২. DAX Syntax: DAX এর সিনট্যাক্স একদম সহজ এবং Excel এর ফর্মুলার মতো, তবে এটি এক্সপ্রেশন এবং পরিমাপের উপর বেশি গুরুত্ব দেয়। একটি DAX ফর্মুলা সাধারণত ফাংশন, অপারেটর এবং অপশনাল আর্গুমেন্ট এর সংমিশ্রণ হয়।

একটি সাধারণ DAX ফর্মুলা দেখতে এরকম হতে পারে:

Total Sales = SUM(Sales[Amount])

এখানে, SUM হলো একটি DAX ফাংশন এবং Sales[Amount] হলো একটি টেবিলের কলাম, যা আমাদের প্রাপ্ত মানের উপর কাজ করছে।

DAX এর গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন:

১. Aggregation Functions:

• SUM(): কোনো কলামের মোট যোগফল নির্ধারণ করে।
• AVERAGE(): কোনো কলামের গড় মান বের করে।
• MIN(): কোনো কলামে ছোটো মান বের করে।
• MAX(): কোনো কলামে বড় মান বের করে।
• COUNT(): একটি কলামে যতটি ভ্যালু আছে তার সংখ্যা গুনে দেয়।

২. Filter Functions:

• CALCULATE(): কোনো মেজার বা এক্সপ্রেশনকে ফিল্টার শর্তের ভিত্তিতে পুনরায় গণনা করে।
• FILTER(): একটি কলামে নির্দিষ্ট শর্ত বা ফিল্টার প্রযোজ্য করে নতুন ডেটা তৈরি করে।
• ALL(): কোনো ফিল্টার বা কন্ডিশন থেকে মুক্ত করে একটি ডেটাসেটকে পুরোপুরি গণনা করতে সাহায্য করে।

৩. Time Intelligence Functions:

• DATESYTD(): বছরের শুরু থেকে একটি নির্দিষ্ট তারিখ পর্যন্ত সমস্ত তারিখ ফিরিয়ে আনে।
• SAMEPERIODLASTYEAR(): গত বছর একই সময়ের জন্য ডেটা ফেরত আনে।
• TOTALYTD(): বছরের শুরু থেকে একটি নির্দিষ্ট তারিখ পর্যন্ত মোট মান যোগ করে।

৪. Logical Functions:

• IF(): শর্ত অনুযায়ী মান প্রদান করে। এটি একটি লজিক্যাল ফাংশন, যা নির্দিষ্ট শর্ত পূর্ণ হলে একটি মান এবং না হলে অন্য মান ফেরত দেয়।
• SWITCH(): একাধিক শর্তের ভিত্তিতে মান ফেরত দেয়।

DAX এর মাধ্যমে কিছু সাধারণ ক্যালকুলেশন:

১. Total Sales:

Total Sales = SUM(Sales[Amount])

এটি Sales টেবিলের Amount কলামের মোট যোগফল বের করবে।

২. Profit Margin:

Profit Margin = (SUM(Sales[Amount]) - SUM(Sales[Cost])) / SUM(Sales[Amount])

এটি বিক্রয় এবং খরচের মধ্যে মুনাফা মার্জিন বের করে।

৩. Year-to-Date Sales (YTD):

YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[Amount]), Date[Date])

এটি বছরের শুরু থেকে বর্তমান তারিখ পর্যন্ত মোট বিক্রয় নির্ধারণ করবে।

DAX এর গুরুত্বপূর্ণ নিয়মাবলী:

1. Context Sensitivity: DAX ক্যালকুলেশনগুলি প্রেক্ষিত (Context) এর উপর ভিত্তি করে কাজ করে। এতে এক্সপ্রেশনগুলি, যেমন, ফিল্টার এবং ভিজ্যুয়ালের কাঠামো পরিবর্তন হওয়ার সাথে সাথে পরিবর্তিত হতে পারে।
2. Row Context এবং Filter Context:
   • Row Context: যখন DAX একটি কলাম বা একক রেকর্ডের উপর কাজ করে।
   • Filter Context: যখন DAX একটি নির্দিষ্ট ফিল্টারের মাধ্যমে কাজ করে, যেমন কোনো নির্দিষ্ট গ্রুপ বা সময়ের মধ্যে ডেটা।
3. Calculated Columns এবং Measures এর মধ্যে পার্থক্য:
   • Calculated Columns টেবিলের মধ্যে নতুন কলাম যোগ করে, যা প্রতিটি রেকর্ডের জন্য একটি মান তৈরি করে।
   • Measures ক্যালকুলেশন করে রিপোর্টে ফলাফল প্রদর্শন করে, যা ফিল্টার এবং ভিজ্যুয়াল অনুযায়ী পরিবর্তিত হয়।

সারাংশ:
DAX (Data Analysis Expressions) হল Power BI এর একটি শক্তিশালী অংশ যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। DAX এর মাধ্যমে আপনি বিভিন্ন ফাংশন ব্যবহার করে বিশ্লেষণাত্মক ক্যালকুলেশন, পরিমাপ এবং নতুন কলাম তৈরি করতে পারেন। এর মাধ্যমে ডেটার গভীর বিশ্লেষণ করতে এবং আরও উন্নত রিপোর্ট তৈরি করতে সক্ষম হন। DAX এর ফাংশন এবং ক্যালকুলেশন ব্যবহার করে আপনি সহজে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রয়োজনীয় ইনসাইট পেতে পারেন।

Power BI তে DAX (Data Analysis Expressions) একটি শক্তিশালী ভাষা যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি Excel ফর্মুলা বা SQL এর মতো কিছুটা হলেও Power BI এর মধ্যে ব্যবহারকারীদের কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে এবং ডেটাকে আরও কার্যকরীভাবে বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। DAX ব্যবহারের মাধ্যমে আপনি কাস্টম মেজার, ক্যালকুলেটেড কলাম, ক্যালকুলেটেড টেবিল তৈরি করতে পারেন। DAX এর সঠিক ব্যবহার বুঝতে হলে এর Syntax এবং Structure জানা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

DAX Syntax:

DAX এর সঠিক ব্যবহারের জন্য কিছু মূল নিয়ম ও গঠন অনুসরণ করা হয়।

1. ফাংশন (Functions):
   DAX ফর্মুলাগুলির মধ্যে বিভিন্ন ধরনের ফাংশন থাকে, যেমন:
   • Aggregation Functions (SUM, AVERAGE, COUNT, MIN, MAX, ইত্যাদি)
   • Logical Functions (IF, AND, OR, NOT)
   • Date/Time Functions (DATE, YEAR, MONTH, DAY, DATEDIFF)
   • Filter Functions (FILTER, ALL, CALCULATE)
2. কনস্ট্যান্ট (Constants):
   DAX ফর্মুলাতে আপনি সোজাসুজি মান ব্যবহার করতে পারেন, যেমন সংখ্যা (1, 100, 500), টেক্সট ('North', 'Product A'), অথবা তারিখ ('2023-01-01')।
3. অপারেটর (Operators): DAX ফর্মুলায় বিভিন্ন অপারেটর ব্যবহার করা যায়, যেমন:
   • Arithmetic Operators: +, -, *, / (যোগ, বিয়োগ, গুণ, ভাগ)
   • Comparison Operators: =, >, <, >=, <=, <> (তুলনা)
   • Logical Operators: AND, OR, NOT (লজিক্যাল অপারেটর)
4. কোলন ও কমা (Colon and Comma):
   • Colon (:): স্লাইস রেঞ্জ বা সিরিজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন 1:10 বা January:December
   • Comma (,): ফাংশনের আর্গুমেন্ট আলাদা করতে ব্যবহৃত হয়।

DAX Structure:

DAX এর গঠন বেশ কিছু মৌলিক অংশে বিভক্ত, যেগুলি মূলত ফাংশন, কলাম, এবং মেজারের মাধ্যমে তৈরি হয়। এখানে কিছু সাধারণ গঠন উল্লেখ করা হলো:

1. Calculated Column (ক্যালকুলেটেড কলাম):
   • ক্যালকুলেটেড কলাম সাধারণত সেল-ভিত্তিক হিসাব করার জন্য ব্যবহার করা হয়। এটি নতুন কলাম হিসেবে আপনার টেবিলের অংশ হয়ে থাকে।

   • গঠন:

     ColumnName = Expression
     

   • উদাহরণ:
     একটি নতুন কলাম তৈরি করা যা বিক্রয় (Sales) এবং মূল্য (Price) এর গুণফল দেখাবে:

     Total Sales = Sales[Quantity] * Sales[Price]
     

2. Calculated Table (ক্যালকুলেটেড টেবিল):
   • ক্যালকুলেটেড টেবিল আপনাকে একটি নতুন টেবিল তৈরি করতে দেয় যেটি অন্যান্য টেবিলের উপর ভিত্তি করে ক্যালকুলেশন করে তৈরি হয়।

   • গঠন:

     TableName = Expression
     

   • উদাহরণ: একটি নতুন টেবিল তৈরি করা যা "Sales" টেবিলের মধ্যে থেকে ২০১৯ সালের বিক্রয় ডেটা সংগ্রহ করবে:

     Sales_2019 = FILTER(Sales, YEAR(Sales[Date]) = 2019)
     

3. Measures (মেজার):
   • মেজার হচ্ছে ক্যালকুলেশন যা ডেটা অ্যানালিটিক্সে ব্যবহৃত হয়, এবং এটি টেবিলের কলামের মধ্যে অবস্থিত থাকে না। মেজার একটি দ্যাশবোর্ডে বা রিপোর্টে শো করা যায়।

   • গঠন:

     MeasureName = AggregationFunction(Expression)
     

   • উদাহরণ: একটি নতুন মেজার তৈরি করা যা মোট বিক্রয় হিসাব করবে:

     Total Sales = SUM(Sales[Amount])
     

4. FILTER এবং CALCULATE Functions:

   • FILTER ফাংশন ডেটা থেকে নির্দিষ্ট শর্ত অনুযায়ী ফিল্টার তৈরি করে।
   • CALCULATE ফাংশন একটি মেজারের ক্যালকুলেশনকে পুনঃগণনা করে, যেখানে আপনি ফিল্টার এবং শর্ত প্রয়োগ করতে পারেন।

   FILTER Example:

   Filtered Sales = FILTER(Sales, Sales[Amount] > 500)
   

   CALCULATE Example:

   Sales Greater Than 500 = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Amount] > 500)
   

DAX Function Example:

1. SUM Function Example:

   Total Revenue = SUM(Sales[Revenue])
   

2. IF Function Example:

   Profit or Loss = IF(Sales[Profit] > 0, "Profit", "Loss")
   

3. DATEADD Function Example:

   Sales Last Year = CALCULATE(SUM(Sales[Revenue]), DATEADD(Sales[Date], -1, YEAR))
   

4. YEAR Function Example:

   Sales Year = YEAR(Sales[Date])
   

DAX Function Categories:

1. Aggregation Functions:
   • SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT, ইত্যাদি।
2. Date and Time Functions:
   • DATE, YEAR, MONTH, DAY, TODAY, NOW, DATEDIFF, DATEADD, ইত্যাদি।
3. Logical Functions:
   • IF, AND, OR, NOT, SWITCH, ISBLANK, ইত্যাদি।
4. Filter Functions:
   • FILTER, CALCULATE, ALL, ALLEXCEPT, REMOVEFILTERS, ইত্যাদি।
5. Text Functions:
   • CONCATENATE, LEFT, RIGHT, MID, UPPER, LOWER, ইত্যাদি।

সারাংশ:

DAX (Data Analysis Expressions) Power BI-তে ডেটা বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন করার জন্য একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ভাষা। এর Syntax এবং Structure খুবই সহজ, তবে এটি শক্তিশালী এবং গভীর কাস্টমাইজেশন সম্ভব করে। আপনি DAX ফাংশন ব্যবহার করে কাস্টম মেজার, ক্যালকুলেটেড কলাম এবং টেবিল তৈরি করতে পারেন এবং ডেটার মধ্যে আরও কার্যকরী ইনসাইটস পেতে পারেন। Power BI তে DAX ব্যবহার করতে শিখলে আপনি আপনার রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডের সক্ষমতা অনেক বাড়িয়ে ফেলতে পারবেন।

Power BI তে DAX (Data Analysis Expressions) হলো একটি ভাষা যা ব্যবহারকারীদের ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরি করতে সহায়তা করে। DAX ফাংশনগুলি বিশেষভাবে ব্যবহার হয় ডেটা মডেলিং এবং বিশ্লেষণের জন্য। এর মধ্যে কিছু সাধারণ এবং গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন রয়েছে, যেমন SUM, AVERAGE, এবং COUNT। এগুলি Power BI রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডে সহজে এবং দ্রুত ইনসাইট প্রদান করে।

নিচে SUM, AVERAGE, এবং COUNT ফাংশনগুলির ব্যবহার এবং তাদের কার্যকারিতা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।

SUM Function:

SUM ফাংশনটি একটি নির্দিষ্ট কলামের সমস্ত মানের যোগফল বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি সংখ্যামূলক ডেটার উপর কাজ করে এবং একটি নির্দিষ্ট কলামের মোট মান বের করে।

ব্যবহার:

SUM(ColumnName)

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনার কাছে একটি Sales কলাম রয়েছে এবং আপনি মোট বিক্রয় নির্ণয় করতে চান।

Total Sales = SUM(Sales[SalesAmount])

এই ফাংশনটি SalesAmount কলামের সমস্ত মান যোগ করবে এবং Total Sales হিসেবে ফলাফল প্রদান করবে।

কেন ব্যবহার করবেন:

• মোট বিক্রয়, মোট ব্যয়, মোট মুনাফা ইত্যাদি বের করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
• এটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি ডেটার সমষ্টি দেখাতে সহায়তা করে।

AVERAGE Function:

AVERAGE ফাংশনটি একটি নির্দিষ্ট কলামের সকল মানের গড় নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি সংখ্যামূলক কলামের গড় মান বের করার জন্য অত্যন্ত কার্যকরী।

ব্যবহার:

AVERAGE(ColumnName)

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি Sales কলামের গড় বিক্রয় নির্ণয় করতে চান।

Average Sales = AVERAGE(Sales[SalesAmount])

এই ফাংশনটি SalesAmount কলামের গড় মান বের করবে এবং Average Sales হিসেবে ফলাফল প্রদান করবে।

কেন ব্যবহার করবেন:

• গড় মূল্য, গড় বিক্রয়, গড় প্রফিট মার্জিন ইত্যাদি নির্ণয় করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
• এটি সাধারণত ব্যবসায়িক পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।

COUNT Function:

COUNT ফাংশনটি একটি নির্দিষ্ট কলামে সংখ্যা বা মানের মোট পরিমাণ গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। এটি NULL মান বাদ দিয়ে নির্দিষ্ট কলামের সংখ্যা গণনা করে।

ব্যবহার:

COUNT(ColumnName)

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি একটি Sales কলামে মোট সংখ্যক রেকর্ড বা ভ্যালু গোনার জন্য COUNT ফাংশন ব্যবহার করতে চান।

Count of Sales = COUNT(Sales[SalesAmount])

এই ফাংশনটি SalesAmount কলামের সকল মানের সংখ্যা গোনবে এবং Count of Sales হিসেবে ফলাফল প্রদান করবে।

কেন ব্যবহার করবেন:

• কোন সেলস ট্রানজেকশনের মোট সংখ্যা গোনা, রেকর্ডের পরিমাণ বের করা ইত্যাদি।
• COUNT ফাংশনটি নির্দিষ্ট ডেটার উপস্থিতি পরিমাপ করতে সহায়তা করে।

COUNTAX Function (Additional Related Function):

এছাড়া COUNTAX ফাংশনটি ব্যবহার করে আপনি কোন এক্সপ্রেশন বা ক্যালকুলেটেড কলামের উপর গণনা করতে পারেন।

ব্যবহার:

COUNTAX(Table, Expression)

উদাহরণ:

Count of Non-Empty Sales = COUNTAX(Sales, Sales[SalesAmount])

এটি SalesAmount কলামের মধ্যে ফাঁকা (NULL) মান বাদ দিয়ে সমস্ত রেকর্ডের সংখ্যা গোনে।

Summary:

• SUM: একটি কলামের সমস্ত সংখ্যার যোগফল বের করে।
• AVERAGE: একটি কলামের গড় মান নির্ণয় করে।
• COUNT: একটি কলামে থাকা সংখ্যার বা মানের পরিমাণ গণনা করে।

Power BI তে এই DAX ফাংশনগুলি ডেটার উপর বিভিন্ন গণনা এবং বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। SUM, AVERAGE, এবং COUNT ফাংশনগুলি সহজ কিন্তু শক্তিশালী উপায় ডেটার মূল বিষয়গুলি বের করার জন্য, এবং এগুলি Power BI রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডে কার্যকরী বিশ্লেষণ তৈরি করতে সহায়তা করে।

Power BI তে Logical Functions ব্যবহৃত হয় ডেটার মধ্যে শর্তগত বিশ্লেষণ করতে, যার মাধ্যমে নির্দিষ্ট শর্তের উপর ভিত্তি করে ফলাফল নির্ধারণ করা যায়। Power BI তে তিনটি সাধারণ Logical Functions রয়েছে — IF, AND, এবং OR। এই ফাংশনগুলো DAX (Data Analysis Expressions) ভাষায় ব্যবহৃত হয় এবং ডেটা মডেলিং এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরির জন্য গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। নিচে এই ফাংশনগুলোর ব্যবহার এবং উদাহরণ দেওয়া হলো।

IF Function:

IF ফাংশন হল একটি শর্তমূলক ফাংশন যা একটি শর্তের ভিত্তিতে দুইটি ভিন্ন ফলাফল প্রদান করতে পারে। এটি একটি নির্দিষ্ট শর্ত সঠিক হলে একটি মান এবং ভুল হলে অন্য একটি মান প্রদান করে।

IF Function এর Sintax:

IF(<condition>, <value_if_true>, <value_if_false>)

• condition: এখানে আপনি যে শর্ত পরীক্ষা করতে চান তা প্রদান করবেন।
• value_if_true: যদি শর্তটি সত্য হয়, তবে এটি প্রদর্শিত হবে।
• value_if_false: যদি শর্তটি মিথ্যা হয়, তবে এটি প্রদর্শিত হবে।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনার একটি সেলস ডেটাসেট রয়েছে এবং আপনি চান যে, যদি সেলস ১০০০০ এর বেশি হয়, তাহলে "High" এবং যদি কম হয়, তাহলে "Low" লেখা দেখানো হোক।

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

এখানে যদি Sales[Amount] ১০,০০০ এর বেশি হয়, তবে "High" এবং যদি কম হয়, তবে "Low" দেখাবে।

AND Function:

AND ফাংশন দুটি বা তার বেশি শর্ত পরীক্ষা করে এবং সব শর্তই যদি সত্য হয়, তবেই এটি সত্য (TRUE) প্রদান করে। যদি কোনো একটি শর্ত মিথ্যা হয়, তবে এটি মিথ্যা (FALSE) ফলাফল প্রদান করবে।

AND Function এর Sintax:

AND(<condition1>, <condition2>, ...)

• condition1, condition2: এখানে আপনি একাধিক শর্ত প্রদান করতে পারেন।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি চান যে, সেলসের পরিমাণ ১০,০০০ এর বেশি এবং প্রোডাক্ট ক্যাটেগরি "Electronics" হলে "Qualified" লেখা দেখাবে। অন্যথায় "Not Qualified" দেখাবে।

SalesQualification = IF(AND(Sales[Amount] > 10000, Sales[Category] = "Electronics"), "Qualified", "Not Qualified")

এখানে AND ফাংশন দুটি শর্ত পরীক্ষা করছে: সেলসের পরিমাণ ১০,০০০ এর বেশি এবং প্রোডাক্ট ক্যাটেগরি "Electronics" হলে ফলাফল হবে "Qualified", অন্যথায় "Not Qualified" হবে।

OR Function:

OR ফাংশনটি দুটি বা তার বেশি শর্ত পরীক্ষা করে এবং যেকোনো একটি শর্ত সত্য হলে এটি সত্য (TRUE) ফলাফল প্রদান করে। শুধুমাত্র যখন সব শর্তই মিথ্যা হয়, তখন এটি মিথ্যা (FALSE) ফলাফল প্রদান করবে।

OR Function এর Sintax:

OR(<condition1>, <condition2>, ...)

• condition1, condition2: এখানে আপনি একাধিক শর্ত প্রদান করতে পারেন।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি চান যে, যদি সেলস ১০,০০০ এর বেশি অথবা প্রোডাক্ট ক্যাটেগরি "Electronics" হয়, তবে "Special Offer" লেখা দেখানো হোক।

OfferEligibility = IF(OR(Sales[Amount] > 10000, Sales[Category] = "Electronics"), "Special Offer", "No Offer")

এখানে OR ফাংশন দুটি শর্ত পরীক্ষা করছে: সেলসের পরিমাণ ১০,০০০ এর বেশি অথবা প্রোডাক্ট ক্যাটেগরি "Electronics" হলে, ফলাফল হবে "Special Offer", অন্যথায় "No Offer" হবে।

IF, AND, OR Functions এর কম্বিনেশন:

এই তিনটি ফাংশন একত্রে ব্যবহার করে আরো জটিল শর্ত এবং ফলাফল তৈরি করা যেতে পারে।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি চান যে, যদি সেলস ১০,০০০ এর বেশি হয় এবং প্রোডাক্ট ক্যাটেগরি "Electronics" অথবা "Furniture" হয়, তবে "Eligible for Discount" লেখা দেখানো হোক। অন্যথায় "Not Eligible" দেখানো হোক।

DiscountEligibility = IF(AND(Sales[Amount] > 10000, OR(Sales[Category] = "Electronics", Sales[Category] = "Furniture")), "Eligible for Discount", "Not Eligible")

এখানে AND এবং OR ফাংশন একত্রে ব্যবহার করা হয়েছে যাতে সেলসের পরিমাণ এবং ক্যাটেগরি অনুযায়ী শর্ত তৈরি করা যায়।

সারাংশ:

• IF Function একটি শর্তের ভিত্তিতে দুইটি ভিন্ন ফলাফল প্রদান করে।
• AND Function একাধিক শর্তের মধ্যে সবগুলো যদি সত্য হয়, তবে সত্য ফলাফল দেয়।
• OR Function একাধিক শর্তের মধ্যে যদি কোনো একটি শর্ত সত্য হয়, তবে সত্য ফলাফল দেয়।

Power BI তে Logical Functions (IF, AND, OR) ডেটা বিশ্লেষণ এবং কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করার জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী সরঞ্জাম। এই ফাংশনগুলির মাধ্যমে আপনি আরও জটিল শর্ত এবং ফলাফল তৈরি করতে পারেন, যা আপনার রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডে আরও কার্যকরী বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করবে।

Power BI তে Date এবং Time Functions ডেটা বিশ্লেষণে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই ফাংশনগুলি ব্যবহার করে আপনি ডেটা সঠিকভাবে প্রক্রিয়া করতে, বিশ্লেষণ করতে এবং বিভিন্ন রিপোর্ট তৈরি করতে পারেন। Power BI তে সময় ও তারিখের উপর কাজ করার জন্য আপনি DAX (Data Analysis Expressions) ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন, যা বিভিন্ন ধরনের তারিখ এবং সময় সংক্রান্ত অপারেশন সরবরাহ করে।

Power BI তে Date এবং Time Functions এর সাধারণ ফাংশন:

Power BI তে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ Date এবং Time Functions ব্যবহৃত হয়। নিচে এই ফাংশনগুলির কিছু উদাহরণ দেওয়া হলো:

1. TODAY()

TODAY() ফাংশন বর্তমান তারিখ প্রদান করে।

• ব্যবহার: এই ফাংশনটি বর্তমান তারিখ সরাসরি প্রদান করে, যাতে গতকাল বা আগামীকালের ডেটার তুলনা করা যায়।

• উদাহরণ:

  TodayDate = TODAY()
  

2. NOW()

NOW() ফাংশন বর্তমান তারিখ এবং সময় প্রদান করে।

• ব্যবহার: এটি বর্তমান তারিখের সাথে সঠিক সময়ও প্রদান করে, যার মাধ্যমে আপনি সময়ের সাথে সম্পর্কিত বিশ্লেষণ করতে পারেন।

• উদাহরণ:

  CurrentDateTime = NOW()
  

3. DATE()

DATE() ফাংশন তিনটি প্যারামিটার (বছর, মাস, দিন) গ্রহণ করে এবং একটি নির্দিষ্ট তারিখ তৈরি করে।

• ব্যবহার: আপনি যদি একটি নির্দিষ্ট তারিখ তৈরি করতে চান, তবে এই ফাংশন ব্যবহার করবেন।

• উদাহরণ:

  SpecificDate = DATE(2024, 12, 25)
  

4. YEAR()

YEAR() ফাংশন একটি তারিখ থেকে বছর বের করে।

• ব্যবহার: তারিখের বছর বের করার জন্য এই ফাংশনটি ব্যবহার করা হয়।

• উদাহরণ:

  YearExtracted = YEAR([OrderDate])
  

5. MONTH()

MONTH() ফাংশন একটি তারিখ থেকে মাসের সংখ্যা বের করে।

• ব্যবহার: তারিখের মাস বের করার জন্য এই ফাংশনটি ব্যবহার করা হয়।

• উদাহরণ:

  MonthExtracted = MONTH([OrderDate])
  

6. DAY()

DAY() ফাংশন একটি তারিখ থেকে দিনের সংখ্যা বের করে।

• ব্যবহার: তারিখের দিন বের করার জন্য এই ফাংশনটি ব্যবহার করা হয়।

• উদাহরণ:

  DayExtracted = DAY([OrderDate])
  

7. WEEKDAY()

WEEKDAY() ফাংশন একটি তারিখ থেকে সপ্তাহের দিন বের করে, যা সাধারণত 1 থেকে 7 পর্যন্ত সংখ্যা ফেরত দেয় (1 = রবিবার, 7 = শনিবার)।

• ব্যবহার: এই ফাংশনটি আপনি একটি তারিখের জন্য সপ্তাহের দিন সংখ্যা বের করতে ব্যবহার করতে পারেন।

• উদাহরণ:

  WeekdayNumber = WEEKDAY([OrderDate], 2) 
  

  এখানে, 2 আর্গুমেন্টটি সপ্তাহের শুরু হিসেবে সোমবারকে নির্ধারণ করবে।

8. DATEDIFF()

DATEDIFF() ফাংশন দুটি তারিখের মধ্যে পার্থক্য বের করে এবং এটি দিন, মাস, বা বছর হিসেবে প্রদান করতে পারে।

• ব্যবহার: দুটি তারিখের মধ্যে ব্যবধান বের করতে এই ফাংশন ব্যবহার করা হয়।

• উদাহরণ:

  DaysDifference = DATEDIFF([StartDate], [EndDate], DAY)
  

9. EOMONTH()

EOMONTH() ফাংশন একটি নির্দিষ্ট তারিখ থেকে মাসের শেষ দিন নির্ধারণ করে।

• ব্যবহার: এটি নির্দিষ্ট মাসের শেষ দিন বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

• উদাহরণ:

  EndOfMonth = EOMONTH([OrderDate], 0)
  

10. DATEADD()

DATEADD() ফাংশন একটি তারিখে নির্দিষ্ট সংখ্যক দিন, মাস, অথবা বছর যোগ করে।

• ব্যবহার: এটি ব্যবহার করে আপনি একটি তারিখের সাথে দিন, মাস বা বছর যোগ করতে পারেন।

• উদাহরণ:

  NewDate = DATEADD([OrderDate], 1, MONTH)
  

Power BI তে Time Functions:

Power BI তে Time Functions ব্যবহার করে আপনি সময়ের উপর কাজ করতে পারেন। এই ফাংশনগুলি সাধারণত মিনিট, ঘণ্টা, সেকেন্ড এবং টাইম জোন নিয়ে কাজ করে।

1. HOUR()

HOUR() ফাংশন একটি নির্দিষ্ট সময় থেকে ঘণ্টার মান বের করে।

• ব্যবহার: সময়ের ঘণ্টার মান বের করার জন্য এই ফাংশন ব্যবহার করা হয়।

• উদাহরণ:

  HourExtracted = HOUR([OrderTime])
  

2. MINUTE()

MINUTE() ফাংশন একটি সময় থেকে মিনিটের মান বের করে।

• ব্যবহার: সময়ের মিনিটের মান বের করার জন্য এই ফাংশন ব্যবহার করা হয়।

• উদাহরণ:

  MinuteExtracted = MINUTE([OrderTime])
  

3. SECOND()

SECOND() ফাংশন একটি সময় থেকে সেকেন্ডের মান বের করে।

• ব্যবহার: সময়ের সেকেন্ড বের করার জন্য এই ফাংশনটি ব্যবহৃত হয়।

• উদাহরণ:

  SecondExtracted = SECOND([OrderTime])
  

4. TIME()

TIME() ফাংশন তিনটি প্যারামিটার (ঘণ্টা, মিনিট, সেকেন্ড) দিয়ে একটি সময় তৈরি করে।

• ব্যবহার: নির্দিষ্ট সময় তৈরি করতে এই ফাংশন ব্যবহার করা হয়।

• উদাহরণ:

  TimeCreated = TIME(14, 30, 0)
  

সারাংশ:

Power BI তে Date এবং Time Functions বিভিন্ন ডেটা বিশ্লেষণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই ফাংশনগুলি ব্যবহার করে আপনি তারিখ ও সময়ের মধ্যে পার্থক্য বের করতে, সময়ের অংশ আলাদা করতে, এবং নির্দিষ্ট সময়ে ডেটা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হবেন। DAX ফাংশনগুলো আপনাকে তারিখ ও সময় সম্পর্কিত জটিল বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরি করতে সহায়তা করবে।