Time Intelligence এবং Date Functions

Power BI তে Time Intelligence এবং Date Functions অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেগুলি ডেটার মধ্যে সময়ের উপর ভিত্তি করে বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। Time Intelligence এর মাধ্যমে আপনি সময় সম্পর্কিত বিভিন্ন হিসাব যেমন Year-to-Date (YTD), Quarter-to-Date (QTD), Month-to-Date (MTD), এবং আগের সময়ের তুলনা (Previous Period Comparisons) করতে পারেন। Date Functions এর মাধ্যমে আপনি তারিখ সম্পর্কিত বিভিন্ন কার্যক্রম যেমন দিনের নাম, মাসের নাম, সপ্তাহের দিন, ইত্যাদি বের করতে পারেন।

Time Intelligence:

Time Intelligence একটি বিশেষ ধরনের DAX (Data Analysis Expressions) ফাংশন, যা আপনার ডেটাসেটে সময়ের ভিত্তিতে গণনা বা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। এটি মূলত সময়ের বিভিন্ন অংশ (যেমন, মাস, ত্রৈমাসিক, বছর) এর মধ্যে সম্পর্ক এবং পার্থক্য বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।

Time Intelligence Functions এর কিছু উদাহরণ:

1. YTD (Year-to-Date): Year-to-Date ফাংশন ব্যবহার করে আপনি বছরের শুরু থেকে বর্তমান তারিখ পর্যন্ত মোট ডেটা বা পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারেন।

   Formula:

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

   এখানে, Sales YTD বর্তমান বছরের শুরু থেকে মোট বিক্রয়ের পরিমাণ হিসাব করবে।

2. QTD (Quarter-to-Date): Quarter-to-Date ফাংশন দিয়ে আপনি বর্তমান ত্রৈমাসিকের মোট ডেটা নির্ধারণ করতে পারেন।

   Formula:

   Sales QTD = TOTALQTD(SUM(Sales[Amount]), Sales[Date])
   

   এই ফাংশনটি বর্তমান ত্রৈমাসিকের মোট বিক্রয়ের পরিমাণ বের করবে।

3. MTD (Month-to-Date): Month-to-Date ফাংশন ব্যবহার করে আপনি বর্তমান মাসের শুরু থেকে মোট ডেটা নির্ধারণ করতে পারেন।

   Formula:

   Sales MTD = TOTALMTD(SUM(Sales[Amount]), Sales[Date])
   

   এই ফাংশনটি বর্তমান মাসের শুরু থেকে মোট বিক্রয় পরিমাণ দেখাবে।

4. SamePeriodLastYear (সাম প্রিয়ড লাস্ট ইয়ার): এই ফাংশনটি গত বছরের একই সময়ের তুলনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

   Formula:

   Sales Last Year = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR(Sales[Date]))
   

   এটি গত বছরের একই সময়ে বিক্রয়ের পরিমাণ দেখাবে।

5. DATEADD: DATEADD ফাংশনটি সময়ের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ যোগ বা বাদ দেয়। এটি মাস, ত্রৈমাসিক, বছর ইত্যাদি ভিত্তিতে কাজ করতে পারে।

   Formula:

   Sales 1 Month Ago = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), DATEADD(Sales[Date], -1, MONTH))
   

   এটি পূর্ববর্তী এক মাসের বিক্রয়ের পরিমাণ দেখাবে।

Date Functions:

Power BI তে Date Functions ব্যবহার করে আপনি তারিখের বিভিন্ন অংশ যেমন দিন, মাস, বছর, সপ্তাহের নাম, ইত্যাদি বের করতে পারেন। DAX তে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ Date Functions রয়েছে, যা ডেটার উপর বিভিন্ন ধরনের বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।

Date Functions এর কিছু উদাহরণ:

1. YEAR, MONTH, DAY: এই ফাংশনগুলো তারিখ থেকে বছর, মাস এবং দিন বের করতে ব্যবহৃত হয়।

   Formula:

   Year = YEAR(Sales[Date])
   Month = MONTH(Sales[Date])
   Day = DAY(Sales[Date])
   

2. DATE: DATE ফাংশনটি একটি তারিখ তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।

   Formula:

   Custom Date = DATE(2023, 5, 15)
   

   এটি ১৫ মে ২০২৩ তারিখ তৈরি করবে।

3. TODAY, NOW: TODAY ফাংশনটি বর্তমান তারিখ দেয়, আর NOW ফাংশনটি বর্তমান তারিখ এবং সময় দেয়।

   Formula:

   Current Date = TODAY()
   Current DateTime = NOW()
   

4. WEEKDAY: WEEKDAY ফাংশনটি কোনো তারিখের সপ্তাহের দিন বের করতে ব্যবহৃত হয়।

   Formula:

   Weekday = WEEKDAY(Sales[Date], 2)
   

   এখানে 2 মানে সোমবারকে ১ এবং রবিবারকে ৭ হিসেবে গণ্য করা হবে।

5. MONTHNAME, DAYNAME: MONTHNAME এবং DAYNAME ফাংশনগুলো নির্দিষ্ট তারিখের মাসের নাম এবং দিনের নাম বের করে।

   Formula:

   Month Name = FORMAT(Sales[Date], "MMMM")
   Day Name = FORMAT(Sales[Date], "dddd")
   

6. DATEDIFF: DATEDIFF ফাংশনটি দুটি তারিখের মধ্যে পার্থক্য বের করে (যেমন দিন, মাস, বা বছর হিসেবে)।

   Formula:

   Date Difference = DATEDIFF(Sales[Start Date], Sales[End Date], DAY)
   

   এটি শুরু এবং শেষ তারিখের মধ্যে দিন হিসেবে পার্থক্য বের করবে।

Time Intelligence এবং Date Functions এর মধ্যে পার্থক্য:

সারাংশ:

Power BI তে Time Intelligence এবং Date Functions আপনাকে সময় এবং তারিখ ভিত্তিক বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। Time Intelligence এর মাধ্যমে আপনি Year-to-Date, Quarter-to-Date, Month-to-Date ইত্যাদি হিসাব করতে পারেন, যা সময়ের বিভিন্ন পরিসরে ডেটা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। অন্যদিকে, Date Functions দিয়ে আপনি তারিখের বিভিন্ন অংশ বের করতে পারেন, যেমন দিন, মাস, বছর, অথবা দুইটি তারিখের মধ্যে পার্থক্য। এই ফাংশনগুলির মাধ্যমে আপনি আপনার ডেটাকে আরও গভীরভাবে বিশ্লেষণ এবং উপস্থাপন করতে পারবেন।

Time Intelligence Functions Power BI তে DAX (Data Analysis Expressions) ফাংশনগুলির মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা ডেটার সময় সম্পর্কিত বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। এই ফাংশনগুলি ব্যবহার করে আপনি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ডেটার পারফরম্যান্স ট্র্যাক করতে পারেন, যেমন গত মাস, বছরের প্রথম তিন মাস, বা কোনো নির্দিষ্ট সময়ের তুলনায় বর্তমান সময়ের পারফরম্যান্স। Time Intelligence Functions ব্যবহার করে আপনি সময়ের ভিত্তিতে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং এতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে গতকাল, গত সপ্তাহ, বা চলতি মাসের মতো গুরুত্বপূর্ণ তথ্য পাওয়া যায়।

Time Intelligence Functions কী?

Time Intelligence Functions হলো এমন DAX ফাংশন, যা তারিখের ভিত্তিতে হিসাব করতে সক্ষম এবং বিশেষ করে সময়ের সাথে সম্পর্কিত বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। যেমন, আপনি গত বছর, এই ত্রৈমাসিক, গত মাস, বা নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ডেটার মোট সংখ্যা, গড় মান, পার্সেন্টেজ পরিবর্তন ইত্যাদি সহজেই গণনা করতে পারবেন।

এগুলো সাধারণত সময়ের সাথে সংশ্লিষ্ট হিসাব করতে ব্যবহৃত হয় যেমন:

• Year-to-Date (YTD) (বছরের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত)
• Month-to-Date (MTD) (মাসের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত)
• Quarter-to-Date (QTD) (ত্রৈমাসিকের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত)
• Previous Year, Previous Quarter (গত বছর, গত ত্রৈমাসিক)
• Moving Averages (চলন্ত গড়)

Time Intelligence Functions এর উদাহরণ:

Power BI তে Time Intelligence Functions এর বেশ কিছু জনপ্রিয় উদাহরণ রয়েছে:

১. TOTALYTD (Year-to-Date): এই ফাংশনটি ব্যবহার করে আপনি বছরের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত মোট সংগ্রহ বা পরিমাণ জানতে পারবেন।

উদাহরণ:

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

এখানে, Sales[Sales Amount] হলো বিক্রয় পরিমাণ এবং Date[Date] হলো ডেটার কলাম। এই ফাংশনটি বছরের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত মোট বিক্রয় হিসাব করবে।

২. TOTALMTD (Month-to-Date): এটি মাসের প্রথম থেকে এখন পর্যন্ত মোট মূল্য বা পরিমাণ হিসাব করতে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ:

Sales MTD = TOTALMTD(SUM(Sales[Sales Amount]), Date[Date])

এই ফাংশনটি মাসের শুরু থেকে মোট বিক্রয় পরিমাণ গণনা করবে।

৩. SAMEPERIODLASTYEAR (Previous Year): এই ফাংশনটি গত বছর একই সময়ের তুলনায় বর্তমান বছরের মান নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ:

Sales LY = SAMEPERIODLASTYEAR(SUM(Sales[Sales Amount]))

এটি বর্তমান বছরের বিক্রয় পরিমাণের সাথে গত বছরের একই সময়ের বিক্রয় পরিমাণ তুলনা করতে সাহায্য করবে।

৪. DATESYTD (Year-to-Date Date Range): এই ফাংশনটি বছরের শুরু থেকে তারিখ অনুযায়ী ডেটা রেঞ্জ নির্ধারণ করে।

উদাহরণ:

Sales YTD = DATESYTD(Date[Date])

এই ফাংশনটি বছরের শুরু থেকে নির্দিষ্ট তারিখ পর্যন্ত সমস্ত ডেটাকে নির্বাচিত করবে।

৫. PARALLELPERIOD (Previous Quarter/Month): এই ফাংশনটি পূর্ববর্তী সময়কালের তুলনায় ডেটার মান গণনা করতে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ:

Sales Prev Quarter = PARALLELPERIOD(Date[Date], -1, QUARTER)

এটি বর্তমান ত্রৈমাসিকের বিক্রয়ের তুলনায় গত ত্রৈমাসিকের বিক্রয় পরিমাণ দেখাবে।

৬. MOVINGAVERAGE (Moving Average): চলন্ত গড় গণনা করতে Moving Average ফাংশন ব্যবহৃত হয়, যা ডেটার মধ্যে সময়ের সাথে পরিবর্তন বা গড় পরিবর্তন প্রদর্শন করে।

উদাহরণ:

Moving Average = AVERAGEX(LASTN(12, Sales), Sales[Sales Amount])

এই ফাংশনটি ১২ মাসের চলন্ত গড় বিক্রয় পরিমাণ গণনা করবে।

Time Intelligence Functions এর সুবিধা:

• স্বয়ংক্রিয় সময় ভিত্তিক বিশ্লেষণ: Time Intelligence Functions ব্যবহার করে আপনি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন, যেমন YTD, MTD, গত বছর বা গত ত্রৈমাসিক ইত্যাদি।
• ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা: এই ফাংশনগুলি আপনাকে অতীতের পারফরম্যান্সের সাথে বর্তমান পারফরম্যান্স তুলনা করতে সহায়তা করে, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে।
• সহজ এবং দ্রুত বিশ্লেষণ: Time Intelligence Functions দিয়ে সময় ভিত্তিক বিশ্লেষণ করা সহজ এবং দ্রুত হয়, এবং এটি আপনাকে একে অপরের তুলনায় সঠিক তথ্য প্রদান করে।

Time Intelligence Functions এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের সুবিধা:

1. দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণ: Time Intelligence Functions দিয়ে দ্রুত বিভিন্ন সময়সীমার মধ্যে পারফরম্যান্স তুলনা করা যায়।
2. চলন্ত গড় এবং প্রবণতা: এটি চলন্ত গড় হিসাব করতে সাহায্য করে, যা ডেটার মধ্যে প্রবণতা বা প্যাটার্ন বোঝাতে কার্যকরী।
3. ভবিষ্যত পূর্বাভাস: Time Intelligence Functions আপনার গত বছরের বা গত মাসের পরিসংখ্যানের তুলনায় বর্তমান সময়ের বিশ্লেষণ সহজ করে তোলে, যা ভবিষ্যতের পূর্বাভাস তৈরি করতে সাহায্য করে।

সারাংশ:
Power BI তে Time Intelligence Functions অত্যন্ত শক্তিশালী ফিচার, যা সময় ভিত্তিক বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। Year-to-Date (YTD), Month-to-Date (MTD), Previous Year, Moving Averages, এবং অন্যান্য সময় সম্পর্কিত ফাংশনগুলি ব্যবহার করে আপনি ডেটার বিভিন্ন সময় ভিত্তিক ইনসাইট পেতে পারেন, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ। Time Intelligence Functions আপনাকে সময়ের মধ্যে পারফরম্যান্স ট্র্যাক করতে এবং ভবিষ্যৎ প্রবণতা বুঝতে সাহায্য করে।

Power BI তে SAMEPERIODLASTYEAR, DATESYTD, এবং PREVIOUSMONTH হল টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশন, যা ব্যবহারকারীদের ডেটার উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন টাইম পিরিয়ডের মধ্যে তুলনা এবং বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। এই ফাংশনগুলি আপনাকে সময়ের সাথে পরিবর্তন বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে, যেমন গত বছরের তুলনা, বছরের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত এবং গত মাসের তুলনা।

নিচে এই তিনটি ফাংশনের ব্যবহারের বিস্তারিত ব্যাখ্যা দেওয়া হলো।

SAMEPERIODLASTYEAR:

SAMEPERIODLASTYEAR ফাংশন ব্যবহারকারীদের একই সময়ের আগের বছর (গত বছরের সেই সময়) এর ডেটা দেখতে সাহায্য করে। এটি সাধারণত ব্যবহৃত হয় যখন আপনি বর্তমান বছর এবং গত বছরের পারফরম্যান্সের তুলনা করতে চান। এই ফাংশনটি মাস, ত্রৈমাসিক, বা বছরের জন্য ব্যবহৃত হতে পারে।

ব্যবহার:

SAMEPERIODLASTYEAR ফাংশন সাধারণত CALCULATE ফাংশনের সাথে ব্যবহার করা হয়, যেখানে আপনি গত বছরের একই সময়ের ডেটা প্রাপ্তি করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি বর্তমান বছরের এবং গত বছরের বিক্রয়ের তুলনা করতে চান:

Sales Last Year = CALCULATE(SUM('Sales'[Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR('Sales'[Date]))

এখানে, 'Sales'[Amount] কলামের মোট মান এবং 'Sales'[Date] কলামের তারিখ ব্যবহার করে গত বছরের একই সময়ের বিক্রয় নির্ধারণ করা হয়েছে।

SAMEPERIODLASTYEAR এর ব্যবহারিক উদাহরণ:

• যদি আপনি Sales পরিসংখ্যানের তুলনা করতে চান, তবে আপনি গত বছরের বিক্রয়ের সংখ্যা দেখতে পারেন এবং তা বর্তমান বছরের বিক্রয়ের সাথে তুলনা করতে পারবেন।

DATESYTD:

DATESYTD ফাংশন ব্যবহার করা হয় "Year-to-Date" (YTD) গণনা করতে, অর্থাৎ বছরের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত মোট ফলাফল দেখতে। এটি সাধারণত নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে মোট বিক্রয়, লাভ, বা অন্যান্য পরিসংখ্যান দেখতে ব্যবহার করা হয়।

ব্যবহার:

DATESYTD ফাংশনটি CALCULATE ফাংশনের সাথে ব্যবহার করা হয়, এবং এটি আপনাকে বছরের শুরু থেকে বর্তমান তারিখ পর্যন্ত ডেটা প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি বছরের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত মোট বিক্রয় দেখতে চান:

Sales YTD = CALCULATE(SUM('Sales'[Amount]), DATESYTD('Sales'[Date]))

এখানে, 'Sales'[Amount] কলামের মোট মান এবং 'Sales'[Date] কলামের তারিখ ব্যবহার করে বছরের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত মোট বিক্রয় হিসাব করা হয়েছে।

DATESYTD এর ব্যবহারিক উদাহরণ:

• Sales YTD: আপনি যদি বছরের প্রথম দিন থেকে বর্তমান তারিখ পর্যন্ত মোট বিক্রয় দেখতে চান, তবে এটি ব্যবহার করতে পারেন।

• Profit YTD: একইভাবে, আপনি লাভের পরিমাণও YTD হিসাব করতে পারেন, যেমন:

  Profit YTD = CALCULATE(SUM('Sales'[Profit]), DATESYTD('Sales'[Date]))
  

PREVIOUSMONTH:

PREVIOUSMONTH ফাংশন ব্যবহার করে আপনি গত মাসের ডেটা পেতে পারেন। এটি সাধারণত মাসিক বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং পূর্ববর্তী মাসের পারফরম্যান্স দেখতে সাহায্য করে।

ব্যবহার:

PREVIOUSMONTH ফাংশনটি CALCULATE ফাংশনের সাথে ব্যবহার করা হয়, যেখানে আপনি পূর্ববর্তী মাসের ডেটা দেখতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি গত মাসের বিক্রয় পরিসংখ্যান দেখতে চান:

Sales Previous Month = CALCULATE(SUM('Sales'[Amount]), PREVIOUSMONTH('Sales'[Date]))

এখানে, 'Sales'[Amount] কলামের মোট মান এবং 'Sales'[Date] কলামের তারিখ ব্যবহার করে পূর্ববর্তী মাসের বিক্রয় হিসাব করা হয়েছে।

PREVIOUSMONTH এর ব্যবহারিক উদাহরণ:

• Sales Previous Month: আপনি যদি গত মাসের বিক্রয় এবং বর্তমান মাসের বিক্রয়ের তুলনা করতে চান, তবে এটি ব্যবহার করা হবে।

• Profit Previous Month: আপনি পূর্ববর্তী মাসের লাভও দেখতে পারেন, যেমন:

  Profit Previous Month = CALCULATE(SUM('Sales'[Profit]), PREVIOUSMONTH('Sales'[Date]))
  

SAMEPERIODLASTYEAR, DATESYTD, এবং PREVIOUSMONTH এর মধ্যে পার্থক্য:

সারাংশ:

Power BI তে SAMEPERIODLASTYEAR, DATESYTD, এবং PREVIOUSMONTH ফাংশনগুলি টাইম ইন্টেলিজেন্স বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত কার্যকরী। SAMEPERIODLASTYEAR ব্যবহার করে আপনি গত বছরের একই সময়ের ডেটা দেখতে পারেন, DATESYTD ব্যবহার করে আপনি বছরের শুরু থেকে এখন পর্যন্ত ডেটা দেখতে পারেন, এবং PREVIOUSMONTH ব্যবহার করে আপনি গত মাসের ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন। এই ফাংশনগুলির মাধ্যমে আপনি আপনার ডেটা বিশ্লেষণ আরও গভীরভাবে করতে পারবেন এবং সময়সীমার মধ্যে তুলনা করতে পারবেন।

Power BI তে Time-based Analysis এবং Trends Visualization খুবই গুরুত্বপূর্ণ ফিচার, যা সময়ের সাথে সম্পর্কিত ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রবণতা (trends) চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়। এই ফিচারগুলির মাধ্যমে আপনি সময়ের মধ্যে ডেটার পরিবর্তন, গতি, এবং ভবিষ্যত প্রবণতা বিশ্লেষণ করতে পারবেন, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য অত্যন্ত কার্যকরী।

Time-based Analysis:

Time-based Analysis এর মাধ্যমে আপনি ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন যাতে আপনি সময়ের সাথে পরিবর্তন এবং প্রবণতাগুলি বুঝতে পারেন। Power BI তে টাইম-বেসড বিশ্লেষণ করার জন্য, Date/Time ফিল্ডের সাথে কাজ করা হয়, এবং এটি Time Intelligence ফাংশন ব্যবহার করে করা হয়। Power BI তে টাইম-বেসড বিশ্লেষণ করতে কিছু সাধারণ কৌশল এবং ফিচার রয়েছে:

Time Intelligence Functions:

Power BI তে DAX এর মাধ্যমে টাইম-বেসড বিশ্লেষণ করার জন্য বিভিন্ন টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশন ব্যবহার করা হয়। এর মধ্যে কিছু জনপ্রিয় টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশন হল:

1. YEAR-TO-DATE (YTD):
   • এটি ব্যবহার করে আপনি বছরের শুরু থেকে বর্তমান তারিখ পর্যন্ত ডেটার মোট মান বের করতে পারেন।
   • উদাহরণ:
     YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[Amount]), 'Date'[Date])
2. MONTH-TO-DATE (MTD):
   • এটি ব্যবহার করে আপনি মাসের প্রথম দিন থেকে বর্তমান তারিখ পর্যন্ত ডেটার মোট মান বের করতে পারেন।
   • উদাহরণ:
     MTD Sales = TOTALMTD(SUM(Sales[Amount]), 'Date'[Date])
3. SAMEPERIODLASTYEAR:
   • এটি গত বছরের একই সময়ের ডেটা তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়।
   • উদাহরণ:
     Sales LY = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date]))
4. PARALLELPERIOD:
   • এটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে পূর্ববর্তী বা পরবর্তী সময়ের ডেটা তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়।
   • উদাহরণ:
     Sales Previous Quarter = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), PARALLELPERIOD('Date'[Date], -1, QUARTER))

Time-based Analysis ব্যবহার করার উপায়:

1. Time Slicer ব্যবহার করা: Power BI তে Time Slicer ব্যবহার করে আপনি ডেটার নির্দিষ্ট সময়সীমার উপর ভিত্তি করে ফিল্টার করতে পারেন। আপনি Relative Date Slicer ব্যবহার করে দিন, সপ্তাহ, মাস বা বছর অনুযায়ী ডেটা সিলেক্ট করতে পারেন।
2. Time-based Trends Visualization: Time-based Analysis এর মাধ্যমে আপনি একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে ডেটার প্রবণতা বা ট্রেন্ড বিশ্লেষণ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি line charts, area charts, বা bar charts ব্যবহার করে মাসের পর মাস বা বছরের পর বছর বিক্রয়ের পরিবর্তন দেখতে পারেন।
3. Monthly, Quarterly, Yearly Comparison: আপনি টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশন ব্যবহার করে বিভিন্ন সময়ের মধ্যে পার্থক্য বিশ্লেষণ করতে পারেন, যেমন month-over-month (MoM) বা year-over-year (YoY) প্রবণতা।

Trends Visualization:

Trends Visualization হল ডেটার পরিবর্তন এবং প্রবণতা দেখানোর জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল। এটি সাধারণত line charts, area charts, scatter plots, এবং slope graphs ব্যবহার করে ডেটার প্রবণতা এবং আচরণ বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। Power BI তে ট্রেন্ড ভিজ্যুয়ালাইজেশন খুবই কার্যকরী হতে পারে, বিশেষ করে যখন আপনি সময়ের সাথে ডেটার বৃদ্ধি, হ্রাস বা অন্যান্য পারফরম্যান্স ট্র্যাক করতে চান।

Types of Trend Visualizations:

1. Line Charts:
   • Line charts সময়ের সাথে ডেটার পরিবর্তন দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি একটি এক্স-অ্যাক্সিসে সময় এবং ওয়াই-অ্যাক্সিসে পরিমাণ বা অন্যান্য মান নিয়ে কাজ করে।
   • উদাহরণ: আপনি monthly sales trends দেখতে পারেন, যেখানে এক্স-অ্যাক্সিসে মাস এবং ওয়াই-অ্যাক্সিসে বিক্রয়ের পরিমাণ থাকবে।
2. Area Charts:
   • Area charts line charts এর মতোই কাজ করে, তবে এটি ডেটার মধ্যে পরিবর্তন দেখানোর জন্য একটি পরিসর তৈরি করে। এটি ব্যবহারকারীদের ডেটার সুষম এবং যথাযথ ভিজ্যুয়াল প্রদর্শন করতে সহায়তা করে।
   • উদাহরণ: আপনি quarterly profit trends দেখতে পারেন, যেখানে প্রতি কোয়ার্টারের লাভের পরিবর্তন দেখানো হবে।
3. Scatter Plots:
   • Scatter plots দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক দেখতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি ভালো উপায় হতে পারে যখন আপনি ডেটার মধ্যে কোনো ধরনের প্রবণতা বা সম্পর্ক চিহ্নিত করতে চান।
   • উদাহরণ: আপনি advertising spend এবং sales performance এর মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে পারেন।
4. Slope Graphs:
   • Slope graphs দিয়ে আপনি দুটি সময়ে ডেটার মধ্যে পার্থক্য বা পরিবর্তন দেখতে পারেন। এটি বিশেষভাবে কার্যকরী, যখন আপনি দুটি নির্দিষ্ট পিরিয়ডের মধ্যে ডেটার তুলনা করতে চান।
   • উদাহরণ: আপনি year-over-year sales growth দেখাতে পারেন, যেখানে এক বছরের বিক্রয় এবং পরবর্তী বছরের বিক্রয় তুলনা করা হবে।

Trends Visualization তৈরি করার ধাপ:

1. Power BI Desktop ওপেন করুন এবং ডেটা লোড করুন।
2. Visualizations প্যানেল থেকে উপযুক্ত চার্ট নির্বাচন করুন। উদাহরণস্বরূপ, Line Chart বা Area Chart।
3. এক্স-অ্যাক্সিসে সময়ের ফিল্ড (যেমন, Date, Month, Year) যোগ করুন এবং ওয়াই-অ্যাক্সিসে পরিমাণ বা মাপ যোগ করুন।
4. চিত্রের মধ্যে প্রবণতা এবং পরিবর্তন দেখানোর জন্য আপনার পছন্দসই ফিল্টার এবং ফাংশন প্রয়োগ করুন।

Time-based Analysis এবং Trends Visualization এর সুবিধা:

• ইনসাইট তৈরি করা: টাইম-বেসড বিশ্লেষণ এবং ট্রেন্ড ভিজ্যুয়ালাইজেশন আপনাকে ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন এবং প্রবণতা চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।
• ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তে সহায়তা: টাইম-বেসড ট্রেন্ডস বুঝতে পারলে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়া সহজ হয়, যেমন বিক্রয়ের বৃদ্ধির জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ গ্রহণ করা।
• ডেটার পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ: সঠিক সময়ের মধ্যে ডেটার পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ করার মাধ্যমে আপনি ভবিষ্যতের জন্য পরিকল্পনা করতে পারবেন।
• ভবিষ্যদ্বাণী: টাইম-বেসড বিশ্লেষণ এবং ট্রেন্ড ভিজ্যুয়ালাইজেশন আপনাকে ভবিষ্যতের প্রবণতা পূর্বাভাস দেওয়ার সুযোগ তৈরি করে।

সারাংশ: Power BI তে Time-based Analysis এবং Trends Visualization আপনাকে সময়ের সাথে ডেটার পরিবর্তন বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশন এবং বিভিন্ন ধরনের ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলস ব্যবহার করে, আপনি ডেটার প্রবণতা, বৃদ্ধি এবং হ্রাস ট্র্যাক করতে পারেন, যা সঠিক এবং কার্যকরী ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়ক।

Power BI তে Custom Date Tables তৈরি করা একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া যা আপনাকে ডেটার সাথে টাইম ইন্টেলিজেন্স বিশ্লেষণ করার জন্য সাহায্য করে। Power BI এ টাইম ইন্টেলিজেন্স ফিচারগুলো কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে হলে, আপনাকে একটি ডেটা টেবিলের প্রয়োজন হয় যা দিনের, মাসের, বছরের মতো বিভিন্ন টাইম-ভিত্তিক ডেটার উপর ভিত্তি করে কাজ করবে। Custom Date Table ব্যবহার করে আপনি সঠিক সময়ে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারবেন এবং বিশেষভাবে মাসিক, ত্রৈমাসিক, বা বার্ষিক বিশ্লেষণ সহজে করতে পারবেন।

Custom Date Table তৈরি করার উপকারিতা:

1. টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশন ব্যবহার করতে সাহায্য করে: যেমন, YTD (Year to Date), QTD (Quarter to Date), MTD (Month to Date) ইত্যাদি।
2. পোর্টফোলিও বা সেলস রিপোর্টে টাইম ভিত্তিক বিশ্লেষণ সহজ করে।
3. পূর্ববর্তী বছরের ডেটার সাথে তুলনা বা পূর্বাভাস নির্ধারণে সাহায্য করে।
4. ডেটা ফিল্টার এবং স্লাইসিং সহজ করে।

Custom Date Table তৈরি করার পদ্ধতি:

Power BI তে Custom Date Table তৈরি করার জন্য DAX (Data Analysis Expressions) ব্যবহার করা হয়। নিচে এটি তৈরি করার জন্য কিছু ধাপ দেওয়া হলো:

ধাপ 1: DAX ফর্মুলার মাধ্যমে Custom Date Table তৈরি করা

1. Power BI Desktop ওপেন করুন এবং আপনার ডেটাসেট লোড করুন।
2. "Modeling" ট্যাব থেকে New Table বাটনে ক্লিক করুন।

3. DAX ফর্মুলা বারটি ওপেন হবে যেখানে আপনি আপনার কাস্টম ডেটা টেবিলের জন্য ফর্মুলা লিখবেন।

   ফর্মুলা উদাহরণ:

   DateTable = CALENDAR(DATE(2020, 1, 1), DATE(2030, 12, 31))
   

   এখানে, CALENDAR ফাংশনটি ২০২০ সালের জানুয়ারি ১ থেকে ২০৩০ সালের ডিসেম্বর ৩১ পর্যন্ত একটি ডেটা টেবিল তৈরি করবে। আপনি আপনার প্রয়োজন অনুসারে তারিখের পরিসর নির্ধারণ করতে পারেন।

ধাপ 2: অতিরিক্ত কলাম যোগ করা (Year, Month, Quarter, Day, Week, etc.)

একটি Custom Date Table তৈরি করার পর, আপনাকে অতিরিক্ত কলাম যোগ করতে হবে যেমন Year, Month, Day, Quarter ইত্যাদি, যাতে টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশনগুলো ব্যবহার করা সহজ হয়।

উদাহরণ: আপনি কিছু অতিরিক্ত কলাম যোগ করতে পারেন এইভাবে:

• Year Column:

  Year = YEAR(DateTable[Date])
  

• Month Column:

  Month = FORMAT(DateTable[Date], "MMMM")
  

• Month Number:

  MonthNumber = MONTH(DateTable[Date])
  

• Quarter Column:

  Quarter = "Q" & QUARTER(DateTable[Date])
  

• Day Column:

  Day = DAY(DateTable[Date])
  

• Weekday Column:

  Weekday = WEEKDAY(DateTable[Date], 2)
  

এভাবে, আপনি আপনার কাস্টম ডেটা টেবিলের জন্য প্রয়োজনীয় অতিরিক্ত কলাম যোগ করতে পারেন যা ডেটা বিশ্লেষণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

ধাপ 3: Relationship তৈরি করা

একটি কাস্টম ডেটা টেবিল তৈরি করার পর, আপনাকে এটি মূল ডেটা টেবিলের সাথে সম্পর্ক স্থাপন করতে হবে। সাধারণত, DateTable টেবিলটি আপনার অন্যান্য ডেটা টেবিলের Date ফিল্ডের সাথে সম্পর্কিত থাকবে।

1. "Modeling" ট্যাব থেকে Manage Relationships বাটনে ক্লিক করুন।
2. সেখানে আপনি DateTable এর Date কলাম এবং আপনার ডেটা টেবিলের Date কলামের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করুন।

এটি নিশ্চিত করবে যে আপনি টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশনগুলো এবং স্লাইসারের মাধ্যমে সঠিকভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারবেন।

ধাপ 4: স্লাইসিং এবং টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশন ব্যবহার করা

কাস্টম ডেটা টেবিল তৈরি করার পর, আপনি সহজেই টাইম-ভিত্তিক স্লাইসিং করতে পারবেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি Month, Year, Quarter ইত্যাদি স্লাইসার ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারবেন।

এছাড়াও, DAX ফাংশন যেমন YTD, QTD, MTD, SAMEPERIODLASTYEAR ইত্যাদি টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশনগুলো ব্যবহার করতে পারবেন।

• Year-to-Date (YTD) Calculation:

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

• Month-to-Date (MTD) Calculation:

  MTD Sales = TOTALMTD(SUM(Sales[Amount]), DateTable[Date])
  

• Quarter-to-Date (QTD) Calculation:

  QTD Sales = TOTALQTD(SUM(Sales[Amount]), DateTable[Date])
  

সারাংশ:

Power BI তে Custom Date Tables তৈরি করা আপনার ডেটা বিশ্লেষণ এবং টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশন ব্যবহারের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। DAX ফর্মুলা এবং কাস্টম ডেটা টেবিল তৈরি করার মাধ্যমে আপনি ডেটাকে সময় অনুযায়ী শ্রেণিবদ্ধ করতে পারেন এবং এতে বিভিন্ন টাইম-বেসড বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হবেন। এটি Power BI রিপোর্টে ডেটা বিশ্লেষণকে আরও কার্যকরী এবং ইন্টারেকটিভ করে তোলে।