Power Pivot এক্সেলে একটি অত্যন্ত শক্তিশালী টুল যা ব্যবহারকারীদের বড় এবং জটিল ডেটাসেটগুলোর মধ্যে সম্পর্ক তৈরি, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য সহায়তা করে। এটি মূলত ডেটা মডেলিং এবং অ্যাডভান্সড অ্যানালিটিক্স এর জন্য ব্যবহৃত হয়। Power Pivot দিয়ে আপনি একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করে একটি সংহত ডেটা মডেল তৈরি করতে পারেন এবং সেই মডেলটির ওপর গভীর বিশ্লেষণ করতে পারেন।

Power Pivot ব্যবহার করে আপনি একাধিক ডেটা সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে পারেন, ডেটা মডেলিং করতে পারেন, এবং বিভিন্ন DAX (Data Analysis Expressions) ফাংশন ব্যবহার করে আরও উন্নত বিশ্লেষণ করতে পারেন। এখানে Power Pivot দিয়ে ডেটা মডেলিং এর পদ্ধতি এবং কৌশল নিয়ে আলোচনা করা হলো।

Power Pivot চালু করা

Power Pivot এক্সেলের একটি অ্যাড-ইন (add-in) যা আপনার এক্সেল ফাইলের সাথে সংযুক্ত থাকে, তবে এটি ডিফল্টভাবে অফ থাকে। Power Pivot চালু করার জন্য আপনাকে কিছু স্টেপ অনুসরণ করতে হবে:

1. File → Options → Add-ins → COM Add-ins সিলেক্ট করুন।
2. এখানে Microsoft Power Pivot for Excel চেকবক্সে টিক দিন এবং OK ক্লিক করুন।
3. একবার এটি সক্রিয় হলে, আপনি Data ট্যাবের অধীনে Manage Data Model অপশনটি দেখতে পাবেন।

ডেটা মডেল তৈরি করা

Power Pivot দিয়ে ডেটা মডেলিং করার জন্য, আপনাকে প্রথমে একাধিক ডেটা সোর্স (যেমন বিভিন্ন শিট, টেবিল, বা এক্সটার্নাল ডেটাবেস) একত্রিত করতে হবে।

১. ডেটা ইম্পোর্ট করা

Power Pivot-এ ডেটা ইম্পোর্ট করার জন্য:

1. Data ট্যাব থেকে Get Data সিলেক্ট করুন।
2. From Other Sources নির্বাচন করুন এবং আপনার প্রয়োজনীয় সোর্স থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করুন, যেমন Excel ফাইল, SQL ডেটাবেস, বা ওয়েব।
3. Power Pivot-এ ডেটা ইম্পোর্ট করার পর, আপনি এটি আপনার মডেলে যুক্ত করতে পারবেন।

২. ডেটার মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করা

একবার ডেটা মডেল তৈরি হয়ে গেলে, Power Pivot-এ বিভিন্ন টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করতে হবে। এটি আপনাকে ডেটার মধ্যে নির্দিষ্ট সম্পর্ক প্রতিষ্ঠা করতে সাহায্য করবে।

• Diagram View ব্যবহার করে আপনি টেবিলগুলির মধ্যে সম্পর্ক দেখতে এবং নতুন সম্পর্ক তৈরি করতে পারবেন।
• Relationship অপশন থেকে আপনি দুটি টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণ করতে পারেন। সাধারণত, সম্পর্ক একটি Primary Key এবং Foreign Key এর মাধ্যমে তৈরি হয়।

উদাহরণ: যদি আপনার দুটি টেবিল থাকে, একটি Customers এবং অন্যটি Orders, তাহলে আপনি Customer ID (যা Customers টেবিলে রয়েছে) এবং Customer ID (যা Orders টেবিলে রয়েছে) এর মাধ্যমে একটি সম্পর্ক তৈরি করতে পারেন।

DAX (Data Analysis Expressions) ব্যবহার করে উন্নত বিশ্লেষণ

Power Pivot-এ ডেটা মডেলিং করার সময় আপনি DAX ফাংশন ব্যবহার করে আরও জটিল এবং শক্তিশালী বিশ্লেষণ করতে পারবেন। DAX ফাংশন এক্সেলের সাধারণ ফাংশনের চেয়ে বেশি শক্তিশালী এবং এটি বিশেষভাবে কাস্টম ক্যালকুলেশন, মেজার, এবং এগ্রিগেশন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।

১. কাস্টম মেজার তৈরি করা

Measure হলো একটি কাস্টম ক্যালকুলেশন যা Power Pivot-এ ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি Total Sales মেজার তৈরি করতে চান যা বিক্রয়ের মোট পরিমাণ দেখাবে, তবে DAX ফাংশন হবে:

Total Sales = SUM(Sales[Amount])

এটি Sales টেবিলের Amount কলামের মোট যোগফল প্রদর্শন করবে।

২. কাস্টম কলাম তৈরি করা

Calculated Column Power Pivot-এ একটি কাস্টম কলাম তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি Sales টেবিলে একটি নতুন কলাম তৈরি করতে চান যা প্রফিট (লাভ) দেখাবে, তাহলে DAX ফাংশন হবে:

Profit = Sales[Amount] - Sales[Cost]

এটি Sales টেবিলের Amount এবং Cost কলামের মধ্যে পার্থক্য হিসেবে লাভ হিসাব করবে।

৩. সময় সম্পর্কিত ফাংশন (Time Intelligence Functions)

DAX ব্যবহার করে আপনি সময় সম্পর্কিত বিশ্লেষণও করতে পারেন, যেমন বছরের শুরু থেকে বর্তমান সময় পর্যন্ত মোট বিক্রয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি YTD (Year-to-Date) বিক্রয় হিসাব করতে পারেন:

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

এটি Sales টেবিলের Amount কলামের YTD বিক্রয় পরিমাণ হিসাব করবে।

Power Pivot-এ পিভট টেবিল এবং পিভট চার্ট ব্যবহার

Power Pivot ব্যবহারের পর, আপনি Pivot Table বা Pivot Chart তৈরি করতে পারেন যা ডেটা মডেল থেকে শক্তিশালী ভিজ্যুয়াল এবং বিশ্লেষণ উপস্থাপন করবে।

পিভট টেবিল তৈরি করা:

1. Power Pivot-এ আপনার ডেটা মডেল থেকে একটি নতুন পিভট টেবিল তৈরি করতে, Insert ট্যাব থেকে PivotTable সিলেক্ট করুন।
2. পিভট টেবিলের জন্য ডেটা সোর্স হিসেবে Use this workbook’s Data Model সিলেক্ট করুন।
3. পিভট টেবিলের ভিতরে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলো (Fields) টেনে আনুন এবং বিশ্লেষণ শুরু করুন।

পিভট চার্ট তৈরি করা:

পিভট চার্ট তৈরি করতে একই পদ্ধতি অনুসরণ করুন, কিন্তু পিভট টেবিলের পরিবর্তে PivotChart নির্বাচন করুন। এটি আপনাকে ভিজ্যুয়াল হিসেবে ডেটার ট্রেন্ড এবং প্যাটার্ন দেখানোর সুযোগ দিবে।

সারাংশ

Power Pivot এক্সেলে ডেটা মডেলিং এর জন্য একটি অত্যন্ত শক্তিশালী টুল যা আপনাকে একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করে একটি সংহত ডেটা মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে। DAX ফাংশন ব্যবহার করে আপনি কাস্টম ক্যালকুলেশন, মেজার এবং এগ্রিগেশন তৈরি করতে পারেন এবং Power Pivot ব্যবহার করে পিভট টেবিল ও পিভট চার্টের মাধ্যমে ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশন করতে পারেন। এটি বিশ্লেষণকে আরও কার্যকর এবং গভীর করে তোলে, যা ডেটা থেকে শক্তিশালী ইনসাইট বের করতে সহায়তা করে।

এক্সেল একটি শক্তিশালী টুল, যা বিভিন্ন টেবিল বা ডেটাসেটের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করতে সাহায্য করে। এক্সেল ২০১৩ এবং তার পরবর্তী সংস্করণে Power Pivot এবং Data Model ফিচার ব্যবহার করে একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করা যায়। এর মাধ্যমে আপনি একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে জটিল ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন। এই সম্পর্কগুলো ডেটার বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরি করতে সহায়ক হয়।

ডেটা টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করা মানে একাধিক টেবিলের মধ্যে নির্দিষ্ট কলামের মাধ্যমে সংযোগ স্থাপন করা, যাতে এক টেবিলের ডেটা অন্য টেবিলের ডেটার সাথে সম্পর্কিত হতে পারে। এটি পিভট টেবিল, পিভট চার্ট এবং বিভিন্ন ডেটা বিশ্লেষণ টুলসের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ডেটা টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করার জন্য প্রস্তুতি

ডেটা টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করার আগে, আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে প্রতিটি টেবিলের মধ্যে একটি সাধারণ কী কলাম (Key Column) রয়েছে, যার মাধ্যমে সম্পর্ক তৈরি করা সম্ভব। সাধারণত, এই কী কলাম একটি Primary Key এবং অন্য টেবিলের মধ্যে Foreign Key হিসেবে কাজ করে।

উদাহরণ:

• Customers টেবিল: গ্রাহকের তথ্য যেমন CustomerID, CustomerName।
• Orders টেবিল: অর্ডারের তথ্য যেমন OrderID, CustomerID, OrderDate।

এখানে, CustomerID উভয় টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপনের জন্য একটি সাধারণ কী কলাম হবে।

এক্সেলে ডেটা টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করা

১. Power Pivot চালু করা

ডেটা টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করার জন্য প্রথমে আপনাকে Power Pivot ব্যবহার করতে হবে। এটি এক্সেলের একটি অতিরিক্ত ফিচার, যা আপনাকে ডেটা মডেলিং এবং সম্পর্ক তৈরি করতে সহায়তা করে।

1. File ট্যাব থেকে Options এ যান।
2. Add-ins অপশন নির্বাচন করুন এবং নিচে Manage থেকে COM Add-ins নির্বাচন করুন।
3. সেখানে Microsoft Power Pivot for Excel চেকবক্স নির্বাচন করুন এবং OK ক্লিক করুন।

২. টেবিল সিলেক্ট করা

• আপনার ডেটা সিলেক্ট করুন এবং টেবিল হিসাবে কনভার্ট করুন।
• Insert ট্যাবে গিয়ে Table অপশন নির্বাচন করুন এবং নিশ্চিত করুন যে My table has headers চেকবক্সটি নির্বাচিত রয়েছে।

৩. Power Pivot উইন্ডো ওপেন করা

• Power Pivot ট্যাবে গিয়ে Manage অপশন নির্বাচন করুন।
• এটি নতুন একটি উইন্ডো খুলবে, যেখানে আপনি ডেটা মডেল তৈরি এবং সম্পর্ক স্থাপন করতে পারবেন।

৪. টেবিল যোগ করা

• Power Pivot উইন্ডোতে গিয়ে Home ট্যাবে Add to Data Model অপশন ব্যবহার করে আপনার অন্যান্য টেবিল যোগ করুন।

৫. সম্পর্ক তৈরি করা

1. Power Pivot উইন্ডোতে গিয়ে Design ট্যাবের মধ্যে Manage Relationships অপশন নির্বাচন করুন।
2. Create Relationship ক্লিক করুন।
3. Table থেকে প্রথম টেবিল নির্বাচন করুন এবং Column থেকে কী কলাম নির্বাচন করুন।
4. একইভাবে দ্বিতীয় টেবিল থেকে Table এবং Column নির্বাচন করুন।
5. সম্পর্কের ধরন (একেক সম্পর্ক অথবা একাধিক সম্পর্ক) নির্বাচন করুন এবং OK চাপুন।

এভাবে আপনি দুটি টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে পারবেন।

এক্সেলে সম্পর্কের ধরন

এক্সেলে সাধারণত তিনটি ধরনের সম্পর্ক থাকে:

1. One-to-One Relationship: একটি টেবিলের একটি রেকর্ড অন্য টেবিলের একটি রেকর্ডের সাথে সম্পর্কিত। (যেমন, একজন গ্রাহক এবং তাদের একমাত্র অর্ডার)
2. One-to-Many Relationship: একটি টেবিলের একটি রেকর্ড অন্য টেবিলের একাধিক রেকর্ডের সাথে সম্পর্কিত। (যেমন, একটি গ্রাহক এবং তার একাধিক অর্ডার)
3. Many-to-Many Relationship: একাধিক রেকর্ড একাধিক রেকর্ডের সাথে সম্পর্কিত। (যেমন, একাধিক গ্রাহক এবং একাধিক পণ্য)

পিভট টেবিল ব্যবহার করে সম্পর্ক বিশ্লেষণ

একবার আপনি ডেটা টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করলে, আপনি পিভট টেবিল ব্যবহার করে এই সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে পারেন:

1. Insert ট্যাবে গিয়ে PivotTable অপশন নির্বাচন করুন।
2. Use this workbook’s Data Model নির্বাচন করুন।
3. পিভট টেবিল ফিল্ড প্যানেল থেকে আপনি যে টেবিল এবং সম্পর্কিত ফিল্ডগুলো ব্যবহার করতে চান তা সিলেক্ট করুন।
4. সম্পর্কিত ডেটা সহজেই একসাথে ব্যবহার করা যাবে এবং আপনি বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে বিশ্লেষণ করতে পারবেন।

এক্সেল ডেটা মডেলিংয়ের সুবিধা

• বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা একত্রিত করা: একাধিক টেবিল বা সোর্স থেকে ডেটা এনে সম্পর্ক তৈরি করা যায়।
• ডেটার অটোমেটিক আপডেট: সম্পর্কযুক্ত টেবিলগুলোর ডেটা আপডেট হলে, পিভট টেবিল এবং রিপোর্টগুলিও অটোমেটিকভাবে আপডেট হবে।
• সামগ্রিক বিশ্লেষণ: একাধিক টেবিল থেকে ডেটা একত্রিত করে একটি সম্পূর্ণ বিশ্লেষণ তৈরি করা যায়।

সারাংশ

এক্সেলে ডেটা টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষত যখন আপনি একাধিক টেবিল বা সোর্স থেকে ডেটা নিয়ে কাজ করছেন। Power Pivot এবং Data Model ফিচার ব্যবহার করে আপনি বিভিন্ন টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে ডেটার বিশ্লেষণ করতে পারেন। এই সম্পর্কগুলি আপনাকে পিভট টেবিল, ডেটা মডেলিং এবং আরও জটিল বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে, যা দ্রুত এবং সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়ক হয়।

DAX (Data Analysis Expressions) হলো এক্সেল এবং Power BI তে ব্যবহৃত একটি শক্তিশালী প্রোগ্রামিং ভাষা, যা ডেটা বিশ্লেষণ, কাস্টম ক্যালকুলেশন, এবং অটোমেটেড রিপোর্ট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। DAX মূলত সেল রেঞ্জ বা ডেটা মডেল থেকে ডেটা প্রসেস এবং বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করা হয়। এটি এক্সেল এবং Power BI তে পরিসংখ্যান, গাণিতিক, এবং শর্তসাপেক্ষ ফাংশন ব্যবহার করে ডেটার বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে।

DAX এক্সেলে মূলত Power Pivot বা Power Query মডিউলের মাধ্যমে ব্যবহৃত হয়, এবং Power BI তে ডেটা মডেলিংয়ের জন্য এটি অত্যন্ত কার্যকরী। DAX ফর্মুলা ব্যবহার করে আপনি বিভিন্ন ধরনের কাস্টম ফাংশন তৈরি করতে পারেন, যেমন মোট যোগফল, গড়, কাস্টম ক্যালকুলেশন ইত্যাদি।

DAX ফাংশন গুলি কিভাবে কাজ করে?

DAX এর ফাংশনগুলো মূলত দুটি ধরণের হয়:

1. ক্যালকুলেটেড কলাম (Calculated Columns): ডেটা মডেল বা টেবিলের মধ্যে নতুন কলাম যুক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
2. মেজার (Measures): মোট সংখ্যা, গড়, শতাংশ ইত্যাদি কাস্টম ক্যালকুলেশন করতে ব্যবহৃত হয়।

DAX ফাংশন ব্যবহারের কিছু সাধারণ উদাহরণ:

১. SUM ফাংশন

SUM ফাংশন ব্যবহার করে নির্দিষ্ট কলামের মোট যোগফল বের করা যায়। এটি এক্সেলেও ব্যবহৃত সাধারণ ফাংশন, এবং DAX তেও একইভাবে কাজ করে।

ফর্মুলা:

Total Sales = SUM(Sales[Amount])

এটি Sales টেবিলের Amount কলামের সমস্ত মান যোগফল করবে এবং Total Sales নামের একটি নতুন মেজার তৈরি করবে।

২. AVERAGE ফাংশন

AVERAGE ফাংশন ব্যবহার করে একটি কলামের গড় মান বের করা যায়। এটি মোট যোগফল এবং ডেটার সংখ্যা থেকে গড় হিসাব করে।

ফর্মুলা:

Average Sales = AVERAGE(Sales[Amount])

এটি Sales টেবিলের Amount কলামের গড় বের করবে এবং Average Sales নামের একটি মেজার তৈরি করবে।

৩. IF ফাংশন

IF ফাংশন ব্যবহার করে শর্তসাপেক্ষ ফলাফল নির্ধারণ করা যায়। যদি একটি শর্ত পূর্ণ হয় তবে একটি মান প্রদান করা হয়, অন্যথায় অন্য মান প্রদান করা হয়।

ফর্মুলা:

Sales Status = IF(Sales[Amount] > 5000, "High", "Low")

এটি Sales টেবিলের Amount কলামের মান যদি 5000 এর বেশি হয়, তাহলে "High" এবং না হলে "Low" রিটার্ন করবে।

৪. CALCULATE ফাংশন

CALCULATE ফাংশন ব্যবহার করে আপনি কোনো শর্তে নির্দিষ্ট ফাংশন প্রয়োগ করতে পারেন। এটি অন্যান্য ফাংশনকে কাস্টম শর্তের সাথে ব্যবহার করতে সহায়তা করে।

ফর্মুলা:

Total Sales Above 5000 = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Amount] > 5000)

এটি Sales টেবিলের Amount কলামের যোগফল বের করবে যেখানে Amount 5000 এর বেশি। এটি Total Sales Above 5000 নামের একটি মেজার তৈরি করবে।

৫. RELATED ফাংশন

RELATED ফাংশন ব্যবহৃত হয় যখন একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করা হয়। এটি এক টেবিলের ডেটা অন্য টেবিলের সাথে সম্পর্কিত করে এবং সেই ডেটা রিটার্ন করে।

ফর্মুলা:

Total Sales by Category = SUMX(RELATEDTABLE(ProductCategory), Sales[Amount])

এটি ProductCategory টেবিলের সাথে সম্পর্কিত Sales টেবিল থেকে প্রতিটি ক্যাটেগরির মোট বিক্রয় পরিমাণ বের করবে।

৬. DATEADD ফাংশন

DATEADD ফাংশন ব্যবহার করে আপনি একটি নির্দিষ্ট তারিখ থেকে দিন, মাস, বা বছর যোগ বা বিয়োগ করতে পারেন। এটি সময়ের সাথে ডেটা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে।

ফর্মুলা:

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

এটি গত বছরের Sales টেবিলের বিক্রয়ের যোগফল বের করবে।

৭. DISTINCTCOUNT ফাংশন

DISTINCTCOUNT ফাংশন ব্যবহার করে একটি কলামে আলাদা (unique) মানের সংখ্যা বের করা যায়। এটি বিভিন্ন পণ্য বা কাস্টমারের সংখ্যা গণনা করতে ব্যবহৃত হয়।

ফর্মুলা:

Unique Products = DISTINCTCOUNT(Sales[ProductID])

এটি Sales টেবিলের ProductID কলামের অনন্য মান গুণতে সহায়তা করবে এবং Unique Products নামের একটি মেজার তৈরি করবে।

৮. TIME INTELLIGENCE ফাংশন

TIME INTELLIGENCE ফাংশনগুলি ব্যবহৃত হয় যখন আপনি একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ডেটার বিশ্লেষণ করতে চান, যেমন মাসের প্রথম দিন, বছরের শেষ দিন, গত মাসের বিক্রয় ইত্যাদি।

উদাহরণ: YTD (Year to Date) গণনা

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

এটি বর্তমান বছরের Sales টেবিলের বিক্রয় পরিমাণের যোগফল বের করবে।

DAX এর ব্যবহারকারী কৌশল

• টেবিল সম্পর্ক: DAX কৌশল ব্যবহার করার সময় ডেটাবেস টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে DAX ফাংশন ব্যবহার করে জটিল বিশ্লেষণ করা সম্ভব হয়।
• কমপ্লেক্স ক্যালকুলেশন: DAX ফাংশন ব্যবহার করে আপনি খুবই জটিল ক্যালকুলেশন যেমন কাস্টম KPI, সেমিস্টার বা কোয়ার্টারভিত্তিক বিশ্লেষণ করতে পারবেন।
• ফিল্টারিং এবং কন্ডিশনাল ক্যালকুলেশন: DAX ফাংশনগুলির সাহায্যে আপনি ডেটার উপর শর্তসাপেক্ষ ক্যালকুলেশন এবং ফিল্টার প্রয়োগ করতে পারেন, যা রিপোর্টিং এবং বিশ্লেষণে অত্যন্ত কার্যকরী।

উপসংহার

DAX (Data Analysis Expressions) এক্সেল এবং Power BI তে ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ভাষা। এর মাধ্যমে আপনি ডেটার ওপর কাস্টম ক্যালকুলেশন তৈরি করতে পারেন এবং বিভিন্ন মেজার এবং ক্যালকুলেটেড কলাম ব্যবহার করে ডেটার গভীর বিশ্লেষণ করতে পারেন। DAX এর বিভিন্ন ফাংশন যেমন SUM, AVERAGE, CALCULATE, IF, TIME INTELLIGENCE, ইত্যাদি ব্যবহার করে আপনি সহজে বিভিন্ন বিশ্লেষণ ও সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা পেতে সক্ষম হবেন।