পাওয়ার পিভটের সাথে জটিল ডেটা মডেল এবং টেবিল সম্পর্ক আয়ত্ত করা

পাওয়ার পিভট একটি শক্তিশালী এক্সেল অ্যাড-ইন যা ব্যবহারকারীদের জটিল ডেটা মডেল এবং টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করতে দেয়। এটি উন্নত ডেটা গণনা করার জন্য শক্তিশালী ডেটা মডেল তৈরি করে। এটি বহিরাগত সফ্টওয়্যার প্রয়োজন ছাড়াই গতিশীল, বড় আকারের ডেটা মডেল তৈরি করতে সক্ষম করে এক্সেলের ক্ষমতাকে প্রসারিত করে। এই প্রবন্ধে, আমরা দেখাব কিভাবে জটিল ডেটা মডেল এবং পাওয়ার পিভটের সাথে সম্পর্ক তৈরি করতে হয় বাস্তব উদাহরণ সহ।

পাওয়ার পিভট কি?

পাওয়ার পিভট হল এক্সেলের একটি শক্তিশালী অ্যাড-ইন যা ব্যবহারকারীদের করতে সক্ষম করে:

• এটি একাধিক উৎস থেকে বড় ডেটাসেট আমদানি করে।
• কী/প্রাথমিক ক্ষেত্র ব্যবহার করে টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করে।
• ডেটা অ্যানালাইসিস এক্সপ্রেশন (DAX) দিয়ে উন্নত গণনা করে।
• দক্ষ, ইন্টারেক্টিভ ড্যাশবোর্ড এবং PivotTables তৈরি করে।

পাওয়ার পিভট ট্যাব সক্ষম করুন:৷

• ফাইল-এ যান ট্যাব>> বিকল্প নির্বাচন করুন>> অ্যাড-ইনস নির্বাচন করুন এক্সেল বিকল্পগুলি থেকে .
• পরিচালনা-এ বক্স>> COM অ্যাড-ইনস নির্বাচন করুন>> যাও ক্লিক করুন .
• COM অ্যাড-ইন থেকে ডায়ালগ বক্স>> এক্সেলের জন্য মাইক্রোসফ্ট পাওয়ার পিভট নির্বাচন করুন>> ঠিক আছে ক্লিক করুন .

1. পাওয়ার পিভটের জন্য আপনার ডেটা প্রস্তুত করা হচ্ছে

পাওয়ার পিভটে জটিল ডেটা মডেল এবং সম্পর্ক তৈরি করার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনার ডেটাসেটের প্রতিটি টেবিলের একটি অনন্য শনাক্তকারী আছে অথবা প্রাথমিক কী প্রতিটি সত্তার জন্য।

আসুন একটি বিক্রয় ডেটা সেট বিবেচনা করি যেখানে আপনার প্রয়োজন হবে:

• বিক্রয় :SaleID (প্রতিটি বিক্রয়ের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী)
• পণ্য :ProductID (প্রতিটি পণ্যের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী)
• গ্রাহক :CustomerID (প্রতিটি গ্রাহকের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী)
• অঞ্চল :RegionID (প্রতিটি অঞ্চলের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী)
• তারিখ :তারিখ (প্রতিদিনের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী)

নিশ্চিত করুন যে এই ক্ষেত্রগুলির প্রতিটি টেবিল জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ, বিশেষ করে যেগুলি সম্পর্ক তৈরির জন্য ব্যবহার করা হবে, যেমন ProductID, CustomerID, এবং RegionID৷

2. পাওয়ার পিভটে ডেটা লোড হচ্ছে

পাওয়ার পিভটে ডেটা আমদানি করতে আপনি আপনার ডেটা প্রকারের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন বিকল্প ব্যবহার করতে পারেন।

অন্যান্য উত্স থেকে ডেটা আমদানি করতে, এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

• পাওয়ার পিভটে যান ট্যাব>> পরিচালনা এ ক্লিক করুন পাওয়ার পিভট উইন্ডো খুলতে।
• পাওয়ার পিভট উইন্ডোতে>> বহিরাগত ডেটা পান ক্লিক করুন>> অন্যান্য উৎস থেকে নির্বাচন করুন আপনার ডেটা আমদানি করতে।

বিদ্যমান এক্সেল ওয়ার্কবুক থেকে ডেটা আমদানি করতে:

• ডেটা পরিসর নির্বাচন করুন।
• সন্নিবেশ এ যান ট্যাব>> টেবিল নির্বাচন করুন .

• আপনার প্রতিটি টেবিলের নাম দিন যেমন বিক্রয় , পণ্য , গ্রাহক , অঞ্চল , এবং তারিখ .

• পাওয়ার পিভটে যান ট্যাব>> ডেটা মডেল যোগ করুন নির্বাচন করুন পাওয়ার পিভট এডিটর খুলতে .

এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে, আপনি আপনার ডেটা আমদানি করতে পারেন৷

3. সম্পর্ক তৈরি করা

এখন যেহেতু আপনার ডেটা লোড হয়েছে, আপনাকে এই টেবিলগুলির মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে হবে৷

• পাওয়ার পিভট উইন্ডোতে, ডিজাইন-এ যান ট্যাব>> সম্পর্ক তৈরি করুন নির্বাচন করুন .
• সম্পর্ক তৈরি করুন ডায়ালগ বক্স পপ আপ হবে,
• "টেবিল এবং কলাম নির্বাচন করুন যা একে অপরের সাথে সম্পর্কিত"।
• নিম্নলিখিত ম্যাপিংগুলি একে একে ব্যবহার করে সম্পর্কগুলিকে সংজ্ঞায়িত করুন:
  • বিক্রয়[ProductID] -> পণ্য[ProductID] :প্রতিটি বিক্রয়কে তার সংশ্লিষ্ট পণ্যের সাথে সংযুক্ত করে।
  • বিক্রয়[CustomerID] -> গ্রাহক[CustomerID] :প্রতিটি বিক্রয়কে তার সংশ্লিষ্ট গ্রাহকের সাথে সংযুক্ত করে।
  • বিক্রয়[তারিখ] -> তারিখ[তারিখ] :প্রতিটি বিক্রয়কে তার সংশ্লিষ্ট তারিখের সাথে সংযুক্ত করে।
  • গ্রাহক[RegionID] -> অঞ্চল[RegionID] :প্রতিটি গ্রাহককে তাদের সংশ্লিষ্ট অঞ্চলের সাথে সংযুক্ত করুন।

সম্পর্ক:

বিকল্প:ডায়াগ্রাম ভিউ থেকে

• ডায়াগ্রাম ভিউ-এ স্যুইচ করুন পাওয়ার পিভটে।
• টেনে আনুন ProductID বিক্রয় থেকে পণ্যের টেবিল টেবিল।
• টেনে আনুন CustomerID বিক্রয় থেকে গ্রাহকদের টেবিল টেবিল।
• তারিখ টেনে আনুন বিক্রয় থেকে তারিখের টেবিল টেবিল।
• টেনে আনুন RegionID গ্রাহকদের থেকে অঞ্চলে টেবিল টেবিল।

4. গণনাকৃত কলাম এবং পরিমাপ তৈরি করা হচ্ছে

আপনি সম্পর্ক তৈরি করার সাথে সাথে আপনি গণনা এবং বিশ্লেষণ করা শুরু করতে পারেন। পাওয়ার পিভট আপনাকে গণনা করা কলাম এবং গভীর অন্তর্দৃষ্টির জন্য পরিমাপ তৈরি করতে দেয়৷

উদাহরণ:গণনা করা কলাম

চলুন বিক্রয়-এ একটি গণনা করা কলাম তৈরি করি লাভ গণনা করার জন্য টেবিল প্রতিটি বিক্রয় থেকে:

• পাওয়ার পিভটে উইন্ডো>> বিক্রয় নির্বাচন করুন টেবিল।
• ক্লিক করুন কলাম যোগ করুন এবং লাভ গণনা করতে নিম্নলিখিত সূত্রটি সন্নিবেশ করান।

এই গণনা করা কলামটি এখন বিক্রয়-এ প্রদর্শিত হবে লাভের মান সহ টেবিল। আপনি কলামের নাম পরিবর্তন করে লাভ করতে পারেন।

উদাহরণ:পরিমাপ গণনা করুন

পরিমাপ 1:মোট রাজস্ব

সমস্ত বিক্রয় জুড়ে মোট আয় গণনা করতে, আপনি পাওয়ার পিভটে একটি পরিমাপ তৈরি করতে পারেন:

• সেলে টেবিল, গণনা এলাকা-এ যান .
• মোট রাজস্ব তৈরি করতে নিম্নলিখিত DAX সূত্রটি টাইপ করুন পরিমাপ:

এই পরিমাপটি আপনার ডেটা মডেলে প্রয়োগ করা যেকোনো ফিল্টার বা স্লাইসারের উপর ভিত্তি করে সামঞ্জস্য করে মোট আয়ের গতিশীলভাবে গণনা করবে।

পরিমাপ 2:মোট লাভ

মোট মুনাফা গণনা করতে, গণনার ক্ষেত্রে নিম্নলিখিত DAX সূত্রটি সন্নিবেশ করুন৷

পরিমাপ 3:গড় গ্রাহক আয়

গড় গ্রাহক আয় গণনা করতে, গণনার ক্ষেত্রে নিম্নলিখিত DAX সূত্রটি সন্নিবেশ করুন৷

= AVERAGE(Customers[Income])

আউটপুট:

5. উন্নত বিশ্লেষণ:সময় বুদ্ধিমত্তা

তারিখ সহ টেবিল, আপনি সময়-ভিত্তিক বিশ্লেষণ করতে পারেন, যেমন সময়ের সাথে বিক্রয় প্রবণতা গণনা করা। পাওয়ার পিভট সময় বুদ্ধিমত্তা সমর্থন করে ফাংশন, যেমন TOTALYTD (ইয়ার-টু-ডেট) এবং SAMEPERIODLASTYEAR, যা আপনাকে বিভিন্ন সময়কালের কর্মক্ষমতা তুলনা করতে দেয়।

বছর-থেকে-তারিখ আয় গণনা করতে , আপনি এই মত একটি পরিমাপ তৈরি করতে পারেন:

=TOTALYTD(SUM(Sales[Revenue]),Dates[Date])

এই পরিমাপটি বছরের শুরু থেকে নির্বাচিত তারিখ পর্যন্ত ক্রমবর্ধমান রাজস্ব গণনা করবে।

বছর-বছরের আয় গণনা করতে বৃদ্ধি, নিম্নলিখিত DAX সূত্র সন্নিবেশ করান৷

=DIVIDE(
SUM(Sales[Revenue]) -
CALCULATE(SUM(Sales[Revenue]), SAMEPERIODLASTYEAR(Dates[Date])),
CALCULATE(SUM(Sales[Revenue]), SAMEPERIODLASTYEAR(Dates[Date])),
0)

এটি গত বছরের একই সময়ের তুলনায় শতাংশ বৃদ্ধির হিসাব করে।

6. ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য পিভট টেবিল তৈরি করা হচ্ছে

একবার আপনার সম্পর্ক এবং গণনা ঠিক হয়ে গেলে, আপনি ডেটা বিশ্লেষণ করতে PivotTables এবং PivotCharts তৈরি করা শুরু করতে পারেন৷

• সন্নিবেশ এ যান ট্যাব>> পিভটটেবল নির্বাচন করুন .
• পিভট টেবিল তৈরি করুন-এ ডায়ালগ>> ডেটা মডেল থেকে নির্বাচন করুন .
• পিভটটেবল ফিল্ড তালিকায়, আপনি ডেটা মডেলে যোগ করা সমস্ত টেবিল এবং ক্ষেত্র দেখতে পাবেন। আপনার টেবিল থেকে সারিতে ক্ষেত্রগুলি টেনে আনুন , কলাম , এবং মান বিভিন্ন বিশ্লেষণ সঞ্চালনের জন্য এলাকা।

মডেল থেকে উন্নত অন্তর্দৃষ্টি:

• বিশ্লেষণ করতে পণ্য দ্বারা মোট আয়;
  • টেনে আনুন পণ্যের নাম পণ্য থেকে টেবিলে সারি এলাকা এবং মোট রাজস্ব মান পরিমাপ করুন এলাকা।
• বিশ্লেষণ করতে অঞ্চল অনুসারে রাজস্ব;
  • টেনে আনুন অঞ্চলের নাম অঞ্চল থেকে টেবিলে সারি এলাকা এবং মোট রাজস্ব মান পরিমাপ করুন এলাকা।

আপনি আরও ভাল মিথস্ক্রিয়া জন্য স্লাইসার যোগ করতে পারেন. উদাহরণস্বরূপ, আপনি মাস এর জন্য একটি স্লাইসার যোগ করতে পারেন বিভিন্ন মাস দ্বারা ডেটা ফিল্টার করতে।

উপসংহার

একটি ব্যবহারিক ডেটাসেটের সাথে, আমরা পাওয়ার পিভটে জটিল ডেটা মডেল এবং সম্পর্ক তৈরির প্রক্রিয়া দেখিয়েছি। এটি আপনাকে পরিশীলিত বিশ্লেষণগুলি সম্পাদন করতে সহায়তা করে যা শুধুমাত্র ঐতিহ্যগত এক্সেল ফাংশনগুলির সাথে অর্জন করা কঠিন হবে। সম্পর্কিত সারণী লিঙ্ক করে এবং গণনা করা কলাম এবং পরিমাপ ব্যবহার করে, আপনি আপনার ডেটাতে গভীর অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারেন, যেমন পণ্য, অঞ্চল বা গ্রাহক জনসংখ্যার দ্বারা বিক্রয় কর্মক্ষমতা বোঝা।