Course (Part 754)

Course: Power Bi - 40+ ঘন্টার প্রিমিয়াম কন্টেন্ট সহ পাওয়ার বিআই মাস্টার করুন

মাইক্রোসফট পাওয়ার বিআই কোর্স — সংক্ষিপ্ত রচনা

মাইক্রোসফট পাওয়ার বি আই একটি শক্তিশালী ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম যা ডেটা থেকে দ্রুত অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সাহায্য করে। এই কোর্সটি শিখিয়ে দেয় কিভাবে ডেটা সোর্সগুলোকে সংযুক্ত করে, পরিষ্কার করে এবং ডেটা মডেল তৈরি করতে হয়। শেখানো হবে পাওয়ার কুয়েরি দিয়ে ডেটা ট্রান্সফর্মেশন, এম-কোড ব্যবহার করে কাস্টম লজিক যোগ এবং বিভিন্ন ফাইল একত্রিত করার পদ্ধতি। এছাড়া আমরা ডিএএক্স (DAX) মুখস্থ করে কাস্টম মেজার, ক্যালকুলেটেড কলাম ও টাইম ইন্টেলিজেন্স বানানো শিখবো। ভিজ্যুয়ালাইজেশনের অংশে ড্যাশবোর্ড ডিজাইন, স্লাইসার কনফিগারেশন এবং ইন্টারেক্টিভ রিপোর্ট তৈরির কৌশল শেখানো হবে। বাস্তব অনুশীলন ফাইল এবং প্রজেক্ট-ভিত্তিক কাজের মাধ্যমে শিক্ষার্থীরা অভিজ্ঞতা সংগৃহীত করবে। কোর্সটি এমনভাবে সাজানো যে শুরু থেকেই প্রয়োগযোগ্য প্রশিক্ষণ দেয় এবং দ্রুত দক্ষতা গঠন করে। বেসিক থেকে উন্নত পর্যায় পর্যন্ত বিষয়গুলো বোঝানো হবে, যেমন টাইম-সিরিজ বিশ্লেষণ, র‍্যাঙ্কিং, এবং কাস্টম ভিউ তৈরির টেকনিক। শিক্ষার্থীরা কিভাবে রিপোর্ট শেয়ার এবং সিকিউরিটি কনফিগার করতে হয় তাও শিখবে। এই কোর্সটি ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণকে তথ্যভিত্তিক করতে সক্ষম করবে এবং বিভিন্ন শিল্পে প্রয়োজনীয় দক্ষতা যোগাবে। প্রস্তুত থাকলে, আপনি ডেটার জগতে একটি ফলপ্রসূ যাত্রা শুরু করতে পারেন।

Lesson: মাইক্রোসফট পাওয়ার বি আই কোর্সের পরিচিতি

Topic: কোর্স পরিচিতি, ডাউনলোড, ইনস্টলেশন ও মূল ধারণা

Learning Outcomes

• Power BI কী এবং কেন ব্যবহার করা হয় তা ব্যাখ্যা করতে পারা।
• Power BI Desktop ডাউনলোড ও ইনস্টলেশন করার ধাপগুলো অনুসরণ করা।
• Power Query দ্বারা ডেটা ইমপোর্ট, ক্লিনিং ও ট্রান্সফরমেশন করা।
• DAX ব্যবহার করে মেজার, ক্যালকুলেটেড কলাম এবং টাইম ইন্টেলিজেন্স তৈরি করা।
• বিভিন্ন ভিজ্যুয়াল তৈরি করে ইন্টারেক্টিভ রিপোর্ট ও মাল্টি-পেজ ড্যাশবোর্ড সাজানো।

Conceptual Explanation

পাওয়ার বিআই হলো একটি এন্ড-টু-এন্ড বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম: ডেটা কানেক্ট → ট্রান্সফর্ম → মডেল → ভিজ্যুয়ালাইজ। Power Query (M language) ডেটা প্রস্তুতি করে, DAX (Data Analysis Expressions) বিশ্লেষণ ও ক্যালকুলেশন সম্পাদন করে, এবং রিপোর্ট ভিউতে ভিজ্যুয়াল ও ইন্টারঅ্যাকশন তৈরি করা হয়। কোর ধারণাগুলো হলো ডেটা সোর্স সংযোগ, ডেটা ক্লিনিং, রিলেশনশিপ স্থাপন, মেজার/কলাম তৈরি, এবং আউটপুট হিসেবে ড্যাশবোর্ড ও রিপোর্ট প্রকাশ। ব্যবসায়িক সমস্যাকে সমাধান করতে আমরা প্রশ্ন (Q&A), টেম্পলেট ও কেস-স্টাডি ব্যবহার করে প্রয়োগশীল শিক্ষা নিশ্চিত করি।

Important Notes

• Power BI Desktop উইন্ডোজ-ভিত্তিক; Mac-এ ভিন্ন উপায় (অনলাইন) ব্যবহার করতে হবে।
• ডেটা সোর্সে সংযোগ করার সময় সঠিক সার্ভার/ক্রেডেনশিয়াল ব্যবহার করুন।
• DAX-এ কনটেক্সট (Row context ও Filter context) বুঝা খুবই গুরুত্বপূর্ণ।
• Power Query-তে একবার ট্রান্সফরমেশন সংরক্ষণ করলে তা রিফ্রেশে পুনরায় প্রয়োগ হয় — নিয়মিত টেস্ট করুন।
• রিপোর্ট শেয়ার করার আগে ডেটা গোপনীয়তা ও সিকিউরিটি সেটিংস পরীক্ষা করুন।

Quick Reference

বিষয়	টেকনিক / টুল	শূর্ণবিন্দু
ডাউনলোড & ইনস্টল	powerbi.microsoft.com → Download	Windows, Microsoft account প্রয়োজন
ডেটা ইম্পোর্ট	Get Data (Excel, CSV, DB, Web, APIs)	Power Query Editor ব্যবহার
ডেটা ট্রান্সফর্ম	Power Query (M language)	Split, Merge, Pivot, Unpivot, Fill
অ্যানালিটিক্স	DAX (SUM, SUMX, RANKX, DATEADD)	Measures, Calculated Columns
ভিজ্যুয়ালাইজেশন	Bar, Line, Pie, Map, Funnel, Matrix	Conditional formatting, Slicers

Exercises

True / False

1. Power BI Desktop শুধুমাত্র Windows-এ চালানো যায়।
   Answer

   True — Power BI Desktop প্রধানত Windows-এ সরাসরি ইনস্টল করে ব্যবহার করা হয়; Mac এ Desktop নেই, অনলাইন সেবা ব্যবহার করতে হবে।

2. DAX-এ FILTER কনটেক্সটকে পরিবর্তন করে ক্যালকুলেটেড মেজার লেখা যায়।
   Answer

   True — CALCULATE ও FILTER ব্যবহার করে ফিল্টার কনটেক্সট পরিবর্তন করা যায়।

3. Power Query-এ একবার রূপান্তর সংরক্ষিত হলে তা পুনরায় চালাতে হয় না।
   Answer

   False — রিফ্রেশ করলে রূপান্তর স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ হয়; কিন্তু নতুন ডেটা আলোষণে রিফ্রেশ করা প্রয়োজন।

Fill in the Blanks

1. Power Query-তে টেক্সটকে সংখ্যায় রূপান্তর করার ফাংশন হলো _______.
   Answer

   উত্তর: Value() বা Text.ToNumber() — Power Query (M) এ Text.ToNumber(), DAX-এ VALUE()।

2. একটি টেবিলের সারি সংখ্যা গণনা করতে DAX-এ ব্যবহার করা হয় _______.
   Answer

   উত্তর: COUNTROWS()

3. দুই তারিখের মধ্যে পার্থক্য মাপার জন্য DAX ফাংশন হচ্ছে _______.
   Answer

   উত্তর: DATEDIFF()

Multiple Choice Questions

1. Power Query এ কোনটি ডেটা ফিল্টার করার জন্য ব্যবহৃত?
   • A. MERGE
   • B. FILTER
   • C. SUMMARIZE
   • D. RANKX
   Answer

   Correct: B — FILTER (Power Query-তে ফিল্টার অপশনের মাধ্যমে সারি নির্বাচন করা হয়)

2. DAX এ কোনটি র‍্যাঙ্কিং করার জন্য ব্যবহৃত?
   • A. SUMX
   • B. RANKX
   • C. DISTINCTCOUNT
   • D. PATH
   Answer

   Correct: B — RANKX()

3. কোনটি Power BI-তে ক্যালেন্ডার টেবিল তৈরির জন্য ব্যবহৃত DAX ফাংশন?
   • A. CALENDAR()
   • B. GENERATESERIES()
   • C. DATEADD()
   • D. CONCATENATE()
   Answer

   Correct: A — CALENDAR()

Matching

Match the DAX function with its purpose:

Function	Purpose
1. SUMX	A. Count blank values
2. COUNTBLANK	B. Row-by-row expression summed
3. FIRSTNONBLANK	C. First non-blank value in column

Answer

1. SUMX — B
2. COUNTBLANK — A
3. FIRSTNONBLANK — C

Descriptive Questions

1. বলুন Power Query ও DAX এর মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী এবং কখন কোনটি ব্যবহার করবেন?
   Answer

   Power Query (M) মূলত ডেটা লোডing ও রূপান্তরের জন্য—ডেটা ক্লিনিং, কলাম ভাগ/জোড়া, পিভট/আনপিভট ইত্যাদি। DAX রিপোর্ট স্তরে বিশ্লেষণ, মেজার ও ক্যালকুলেশন (SUM, SUMX, RANKX, TIME INTELLIGENCE) করার জন্য ব্যবহৃত। সাধারণ নিয়ম: যদি ডেটা প্রস্তুতি লাগবে Power Query; যদি পরিমাপ/রণনীতি বা কন্টেক্সট-ভিত্তিক গণনা লাগবে DAX ব্যবহার করুন।

2. ব্যাখ্যা করুন কেন ক্যালেন্ডার টেবিল ডাটা মডেলে সমান্তরালভাবে থাকা উচিত?
   Answer

   একটি ক্যালেন্ডার টেবিল টাইম-ইন্টেলিজেন্স ফাংশন (YTD, MTD, QTD, SAMEPERIODLASTYEAR) সঠিকভাবে কাজ করার জন্য অপরিহার্য। এটি সম্পর্ক স্থাপন করে সময়ভিত্তিক ফিল্টার কনটেক্সট নিশ্চিত করে এবং ডেটার সময়-ভিত্তিক বিশ্লেষণকে নির্ভুল করে।

Creative / Project Prompt

ডিজাইন একটি ছোট প্রজেক্ট: তিন পাতার ইন্টারেক্টিভ সেলস ড্যাশবোর্ড পরিকল্পনা করুন (Data sources, key measures, visuals per page). এক প্যারায় লিখুন।

Answer

প্রজেক্ট পরিকল্পনা: সোর্স: Excel (Sales transactions), CRM (Customer data), Google Analytics (web traffic)। পেজ ১: Executive overview — KPI cards (Total Sales, YTD Growth, Avg Order Value), Time-series line (Sales by month), Slicer (Region, Product). পেজ ২: Channel analysis — Bar chart (Sales by Channel), Donut (Revenue share), Table with TopN products (USE TOPN via Power Query), Trend by campaign. পেজ ৩: Customers — Cohort / retention visuals, Matrix (Customer segment × Sales), Key influencer visual (to identify drivers). Measures: TotalSales (SUM), YTD_Sales (DATESYTD), AvgOrder, RepeatRate (COUNTROWS/ DISTINCTCOUNT), CumulativeDiscount (running total). Documentation: data refresh schedule, security roles.

Activities, Vocabulary, Homework, Practice Task

Activities

1. Power BI Desktop ইনস্টল করে একটি সিম্পল Excel ফাইল লোড করুন।
2. Power Query Editor-এ দুইটি CSV ফাইল Apped করুন এবং ডুপ্লিকেট সরান।
3. একটি সহজ DAX মেজার তৈরি করে ভিজ্যুয়ালে দেখান (Total Sales)।

Key Vocabulary

• Power Query (M)
• DAX (Measure, Calculated Column)
• Data Model (Relationships, Cardinality)
• TopN, RANKX, CALCULATE, FILTER
• Refresh, Publish, Row context, Filter context

Homework

1. আপনার স্থানীয় সিস্টেমে Power BI Desktop ইনস্টল করে "Get Data" থেকে একটি Excel ফাইল লোড করুন।
2. Power Query এ একটি কাস্টম কলাম তৈরি করুন যা টেক্সট থেকে সংখ্যাগুলি আলাদা করে।
3. একটি নতুন DAX মেজার তৈরি করুন: "Average Sales per Customer" এবং রিপোর্টে দেখান।

Practice Task

অনুশীলন: প্রদত্ত সিমুলেটেড "Sales.csv" ফাইল থেকে প্রতি মাসে Top 5 পণ্যের তালিকা প্রস্তুত করুন (Power Query → GroupBy / TopN) এবং একটি মাল্টি-পেজ রিপোর্ট তৈরি করুন।

Closing

এই লেকচার শীটটি কোর্সের প্রথম পরিচিতি এবং শুরু করার জন্য একটি সংগঠিত রূপরেখা প্রদান করে। প্রশ্ন থাকলে

Answer

আপনি সরাসরি জিজ্ঞাসা করতে পারেন — আমি সাহায্য করব।