Home How to Create a Simple Date Table in Power BI

How to Create a Simple Date Table in Power BI

Data Modeling Basics

June 27, 2025

পাওয়ার বিআই-তে একটি সহজ ডেট টেবিল তৈরি করা কি খুব কঠিন মনে হচ্ছে? একদম না! আপনি যদি বাংলাদেশের একজন ডেটা বিশ্লেষক হন এবং পাওয়ার বিআই নিয়ে কাজ করেন, তাহলে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ডেট টেবিলের গুরুত্ব আপনি নিশ্চয়ই জানেন। এটি আপনার ডেটা মডেলকে আরও শক্তিশালী করে তোলে এবং সময়ের সাথে সাথে ডেটা কীভাবে পরিবর্তিত হচ্ছে তা বুঝতে সাহায্য করে। ধরুন, আপনি আপনার ব্যবসার মাসিক বিক্রয় ডেটা বিশ্লেষণ করছেন। কিন্তু তারিখগুলো এলোমেলোভাবে সাজানো, কোনো নির্দিষ্ট ফরম্যাট নেই। তখন ডেট টেবিলই আপনার ত্রাতা হয়ে আসে!

আজ আমরা সহজভাবে দেখব কিভাবে পাওয়ার বিআই-তে একটি ডেট টেবিল তৈরি করতে হয়, যা আপনার ডেটা বিশ্লেষণকে আরও সহজ করে তুলবে। মনে রাখবেন, এই বিষয়টি কঠিন মনে হলেও, ধাপে ধাপে এগোলে এটি আপনার জন্য খুবই সহজ হয়ে যাবে। চলুন, তাহলে শুরু করা যাক!

Table of Contents

পাওয়ার বিআই-তে ডেট টেবিল কেন এত গুরুত্বপূর্ণ?

আপনি কি কখনো ভেবেছেন, কেন একটি ডেট টেবিল এত জরুরি? এর বেশ কিছু কারণ আছে। বাংলাদেশে অনেক প্রতিষ্ঠান, বিশেষ করে এসএমই (SME) গুলো, তাদের ডেটা বিশ্লেষণ করার সময় তারিখ সংক্রান্ত সমস্যায় ভোগে। একটি ডেট টেবিল এই সমস্যাগুলো সমাধান করে এবং ডেটা মডেলকে আরও কার্যকরী করে তোলে।

ডেট টেবিলের মূল সুবিধাগুলো:

সময়-ভিত্তিক বিশ্লেষণ: একটি ডেট টেবিল আপনাকে বছর, মাস, দিন, সপ্তাহ ইত্যাদি সময়-ভিত্তিক ডেটা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি জানতে পারবেন ঈদের আগে আপনার পণ্যের বিক্রি কত বেড়েছে।
ফিল্টারিং এবং স্লাইসিং: ডেট টেবিলের মাধ্যমে আপনি নির্দিষ্ট তারিখ বা সময়ের রেঞ্জে ডেটা ফিল্টার করতে পারবেন, যা আপনাকে দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে।
DAX ফাংশন ব্যবহার: পাওয়ার বিআই-এর DAX (Data Analysis Expressions) ফাংশনগুলো ডেট টেবিলের সাথে চমৎকারভাবে কাজ করে। যেমন, TOTALYTD (Year-to-Date Total), SAMEPERIODLASTYEAR ইত্যাদি ফাংশন ব্যবহার করে আপনি গত বছরের একই সময়ের সাথে বর্তমান সময়ের ডেটার তুলনা করতে পারবেন।
ডেটা মডেলের পরিচ্ছন্নতা: এটি আপনার ডেটা মডেলকে সুসংগঠিত রাখে এবং ডেটার গুণগত মান উন্নত করে।

ধরুন, আপনি আপনার অনলাইন শপের ডেটা বিশ্লেষণ করছেন। একটি ডেট টেবিল না থাকলে আপনি সহজে গত কোরবানির ঈদের বিক্রির সাথে এই বছরের বিক্রির তুলনা করতে পারবেন না। কিন্তু একটি ডেট টেবিল থাকলে এই কাজটি কয়েক ক্লিকেই সম্ভব।

একটি ডেট টেবিল তৈরির পদ্ধতি

পাওয়ার বিআই-তে একটি ডেট টেবিল তৈরির বেশ কয়েকটি পদ্ধতি আছে। আমরা সবচেয়ে সহজ এবং কার্যকরী দুটি পদ্ধতি নিয়ে আলোচনা করব।

পদ্ধতি ১: DAX ব্যবহার করে একটি স্বয়ংক্রিয় ডেট টেবিল তৈরি (New Table)

এই পদ্ধতিটি খুবই জনপ্রিয় এবং কার্যকরী। এটি আপনাকে DAX ফাংশন ব্যবহার করে একটি নতুন টেবিল তৈরি করতে সাহায্য করবে।

ধাপ ১: পাওয়ার বিআই ডেস্কটপ খুলুন

প্রথমে আপনার কম্পিউটারে পাওয়ার বিআই ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশনটি খুলুন।

ধাপ ২: "New Table" অপশনটি নির্বাচন করুন

Enhanced Content Image

পাওয়ার বিআই ডেস্কটপে, রিবন মেনু থেকে "Modeling" ট্যাবে যান।
"Calculations" গ্রুপে "New Table" অপশনটি ক্লিক করুন।

ধাপ ৩: DAX কোড লিখুন

"New Table" অপশনটি ক্লিক করার পর একটি ফর্মুলা বার আসবে। সেখানে নিচের DAX কোডটি পেস্ট করুন:

DateTable =
ADDCOLUMNS (
    CALENDAR ( MIN ( Sales[OrderDate] ), MAX ( Sales[OrderDate] ) ),
    "Year", YEAR ( [Date] ),
    "MonthNum", MONTH ( [Date] ),
    "Month", FORMAT ( [Date], "MMM" ),
    "Quarter", "Q" & FORMAT ( [Date], "Q" ),
    "Day", DAY ( [Date] ),
    "DayOfWeek", FORMAT ( [Date], "dddd" ),
    "WeekNum", WEEKNUM ( [Date] )
)

কোডটির ব্যাখ্যা:

DateTable =: এটি আপনার নতুন ডেট টেবিলের নাম। আপনি আপনার পছন্দমতো নাম দিতে পারেন।
CALENDAR ( MIN ( Sales[OrderDate] ), MAX ( Sales[OrderDate] ) ): এই অংশটি আপনার Sales টেবিলের OrderDate কলামের সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ তারিখের উপর ভিত্তি করে একটি তারিখের তালিকা তৈরি করে। গুরুত্বপূর্ণ: আপনার ডেটা মডেলে যে তারিখ কলামটি ব্যবহার করছেন, তার নাম Sales[OrderDate] এর পরিবর্তে সেই কলামের নাম লিখুন।
ADDCOLUMNS (...): এটি CALENDAR ফাংশন দ্বারা তৈরি তারিখ কলামে নতুন কলাম যোগ করে।
"Year", YEAR ( [Date] ): এটি তারিখ থেকে বছর বের করে "Year" নামের একটি নতুন কলাম তৈরি করে।
"MonthNum", MONTH ( [Date] ): এটি মাস সংখ্যা (যেমন, ১, ২, ৩) বের করে।
"Month", FORMAT ( [Date], "MMM" ): এটি মাসের সংক্ষিপ্ত নাম (যেমন, Jan, Feb) বের করে। আপনি যদি পূর্ণ নাম (January, February) চান, তাহলে MMMM ব্যবহার করতে পারেন।
"Quarter", "Q" & FORMAT ( [Date], "Q" ): এটি কোয়ার্টার (যেমন, Q1, Q2) বের করে।
"Day", DAY ( [Date] ): এটি তারিখ থেকে দিন সংখ্যা বের করে।
"DayOfWeek", FORMAT ( [Date], "dddd" ): এটি সপ্তাহের দিনের নাম (যেমন, Sunday, Monday) বের করে।
"WeekNum", WEEKNUM ( [Date] ): এটি বছরের কোন সপ্তাহ তা বের করে।

ধাপ ৪: মডেল ভিউতে সম্পর্ক স্থাপন করুন

ডেট টেবিল তৈরি হওয়ার পর, পাওয়ার বিআই-এর "Model view" (বাম পাশের আইকন) এ যান।
আপনার DateTable এর Date কলামটিকে আপনার মূল ডেটা টেবিলের (যেমন, Sales টেবিল) তারিখ কলামের সাথে 1:Many (এক থেকে অনেক) সম্পর্ক স্থাপন করুন।

টেবিল কলাম সম্পর্ক

DateTable Date 1

Sales OrderDate Many

এই সম্পর্ক স্থাপন করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এর মাধ্যমেই আপনার ডেটা বিশ্লেষণ সঠিক হবে।

টেবিল	কলাম	সম্পর্ক
`DateTable`	`Date`	`1`
`Sales`	`OrderDate`	`Many`

পদ্ধতি ২: পাওয়ার কোয়েরি ব্যবহার করে ডেট টেবিল তৈরি (Power Query)

যারা পাওয়ার কোয়েরি এডিটর ব্যবহার করতে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেন, তাদের জন্য এই পদ্ধতিটি বেশ সুবিধাজনক।

Enhanced Content Image

ধাপ ১: পাওয়ার কোয়েরি এডিটর খুলুন

পাওয়ার বিআই ডেস্কটপে, রিবন মেনু থেকে "Home" ট্যাবে যান।
"Queries" গ্রুপে "Transform Data" ক্লিক করুন। এটি পাওয়ার কোয়েরি এডিটর খুলবে।

ধাপ ২: একটি ব্ল্যাঙ্ক ক্যোয়ারী তৈরি করুন

পাওয়ার কোয়েরি এডিটরে, বাম পাশে "Queries" প্যানেলে রাইট ক্লিক করুন।
"New Query" > "Blank Query" নির্বাচন করুন।

ধাপ ৩: M কোড লিখুন

ব্ল্যাঙ্ক ক্যোয়ারীর "Advanced Editor" এ যান (Home Tab > Advanced Editor) এবং নিচের M কোডটি পেস্ট করুন:

let
    StartDate = #date(2023, 1, 1), // আপনার ডেটার শুরুর তারিখ
    EndDate = #date(2024, 12, 31), // আপনার ডেটার শেষ তারিখ
    DateList = List.Dates(StartDate, Duration.Days(EndDate - StartDate) + 1, #duration(1, 0, 0, 0)),
    #"Converted to Table" = Table.FromList(DateList, Splitter.None, null, null, ExtraValues.Error),
    #"Renamed Columns" = Table.RenameColumns(#"Converted to Table",{{"Column1", "Date"}}),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Renamed Columns",{{"Date", type date}}),
    #"Added Year" = Table.AddColumn(#"Changed Type", "Year", each Date.Year([Date]), type number),
    #"Added MonthNum" = Table.AddColumn(#"Added Year", "MonthNum", each Date.Month([Date]), type number),
    #"Added MonthName" = Table.AddColumn(#"Added MonthNum", "Month", each Date.ToText([Date], "MMM"), type text),
    #"Added Quarter" = Table.AddColumn(#"Added MonthName", "Quarter", each "Q" & Text.From(Date.QuarterOfYear([Date])), type text),
    #"Added Day" = Table.AddColumn(#"Added Quarter", "Day", each Date.Day([Date]), type number),
    #"Added DayOfWeek" = Table.AddColumn(#"Added Day", "DayOfWeek", each Date.DayOfWeekName([Date]), type text),
    #"Added WeekNum" = Table.AddColumn(#"Added DayOfWeek", "WeekNum", each Date.WeekOfYear([Date]), type number)
in
    #"Added WeekNum"

গুরুত্বপূর্ণ: StartDate এবং EndDate পরিবর্তন করে আপনার ডেটার প্রয়োজন অনুযায়ী তারিখ সেট করুন।

ধাপ ৪: "Close & Apply" করুন

কোড লেখার পর, "Home" ট্যাবে গিয়ে "Close & Apply" ক্লিক করুন। এটি আপনার ডেট টেবিলকে পাওয়ার বিআই ডেটা মডেলে লোড করবে।

ধাপ ৫: মডেল ভিউতে সম্পর্ক স্থাপন করুন

DAX পদ্ধতির মতোই, পাওয়ার বিআই-এর "Model view" এ গিয়ে আপনার নতুন ডেট টেবিলের Date কলামটিকে আপনার মূল ডেটা টেবিলের তারিখ কলামের সাথে 1:Many সম্পর্ক স্থাপন করুন।

Enhanced Content Image

ডেট টেবিলের একটি নমুনা:

নিচে একটি ডেট টেবিলের কিছু কলামের উদাহরণ দেওয়া হলো:

Date	Year	MonthNum	Month	Quarter	Day	DayOfWeek	WeekNum
2023-01-01	2023	1	Jan	Q1	1	Sunday	1
2023-01-02	2023	1	Jan	Q1	2	Monday	1
2023-01-03	2023	1	Jan	Q1	3	Tuesday	1
2023-03-15	2023	3	Mar	Q1	15	Wednesday	11
2023-07-01	2023	7	Jul	Q3	1	Saturday	26

এই কলামগুলো ব্যবহার করে আপনি সহজেই আপনার ডেটা বিশ্লেষণকে আরও গভীর করতে পারবেন।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন (FAQ)

প্রশ্ন ১: ডেট টেবিল কি সবসময় প্রয়োজন?

উত্তর: হ্যাঁ, যদি আপনার ডেটা বিশ্লেষণে তারিখ বা সময় সম্পর্কিত ফিল্টারিং, স্লাইসিং, বা সময়-ভিত্তিক হিসাব-নিকাশের প্রয়োজন হয়, তাহলে ডেট টেবিল অপরিহার্য। এটি আপনার ডেটা মডেলকে সুসংগঠিত রাখে এবং DAX ফাংশনগুলো ব্যবহার করা সহজ করে তোলে। বিশেষ করে যদি আপনার ডেটা সেটে তারিখের ধারাবাহিকতা না থাকে বা কিছু তারিখ অনুপস্থিত থাকে, তাহলে একটি ডেট টেবিল আপনাকে নিখুঁত ফলাফল পেতে সাহায্য করবে।

প্রশ্ন ২: আমি কি একাধিক ডেট টেবিল তৈরি করতে পারি?

উত্তর: সাধারণত, একটি ডেটা মডেলে একটি প্রধান ডেট টেবিল থাকাই যথেষ্ট। তবে, যদি আপনার ডেটা সেটে একাধিক তারিখ কলাম থাকে (যেমন, Order Date, Ship Date, Delivery Date) এবং আপনি সেগুলোকে আলাদাভাবে বিশ্লেষণ করতে চান, তাহলে আপনি একাধিক ডেট টেবিল তৈরি করতে পারেন। এক্ষেত্রে প্রতিটি ডেট টেবিলকে তার সংশ্লিষ্ট তারিখ কলামের সাথে আলাদাভাবে সম্পর্ক স্থাপন করতে হবে।

প্রশ্ন ৩: ডেট টেবিলের কলামগুলো কি কাস্টমাইজ করা যায়?

উত্তর: অবশ্যই! আপনি আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী ডেট টেবিলের কলামগুলো কাস্টমাইজ করতে পারেন। DAX বা পাওয়ার কোয়েরি কোডে নতুন কলাম যোগ করতে পারেন, যেমন:

DayOfYear (বছরের কোন দিন)
IsWeekend (সপ্তাহান্ত কিনা)
FinancialYear (আর্থিক বছর, যা বাংলাদেশে জুলাই-জুন হতে পারে)
BanglaDate (বাংলা তারিখ, যদিও এটি কিছুটা জটিল হতে পারে)
আপনার ব্যবসার প্রয়োজন অনুযায়ী আপনি কলাম তৈরি করতে পারেন।

প্রশ্ন ৪: আমার ডেটা সেট যদি খুব বড় হয়, তাহলে কি ডেট টেবিল পারফরম্যান্সে প্রভাব ফেলবে?

উত্তর: একটি সঠিকভাবে তৈরি ডেট টেবিল সাধারণত পারফরম্যান্সে নেতিবাচক প্রভাব ফেলে না, বরং অনেক ক্ষেত্রে এটি ডেটা মডেলের পারফরম্যান্স উন্নত করে। কারণ এটি তারিখ সম্পর্কিত গণনার জন্য একটি সুসংগঠিত কাঠামো সরবরাহ করে। তবে, যদি আপনার ডেট টেবিল মিলিয়ন মিলিয়ন তারিখ নিয়ে গঠিত হয় (যা সাধারণত হয় না), তাহলে সামান্য প্রভাব পড়তে পারে।

প্রশ্ন ৫: আমি যদি আর্থিক বছর (Financial Year) অনুযায়ী ডেটা বিশ্লেষণ করতে চাই, তাহলে কি করব?

উত্তর: DAX বা পাওয়ার কোয়েরি কোডে আপনি একটি কাস্টম কলাম যোগ করতে পারেন, যা আপনার আর্থিক বছরকে প্রতিফলিত করবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার আর্থিক বছর জুলাই মাসে শুরু হয়, তাহলে আপনি DAX এ এমন একটি কলাম যোগ করতে পারেন:

"FinancialYear", IF(MONTH([Date]) >= 7, YEAR([Date]) + 1, YEAR([Date]))

এটি জুলাই থেকে ডিসেম্বর মাসকে পরের বছরের আর্থিক বছর হিসেবে দেখাবে।

প্রশ্ন ৬: ডেট টেবিল এবং ডেটা মডেলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন না করলে কী হবে?

উত্তর: সম্পর্ক স্থাপন না করলে আপনার ডেট টেবিলটি আপনার মূল ডেটা টেবিলের সাথে সংযুক্ত থাকবে না। এর ফলে, আপনি ডেট টেবিলের কলামগুলো ব্যবহার করে আপনার ডেটা ফিল্টার বা স্লাইস করতে পারবেন না। DAX টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশনগুলোও সঠিকভাবে কাজ করবে না, কারণ তারা ডেট টেবিলের সাথে মূল ডেটা টেবিলের সম্পর্কের উপর নির্ভরশীল। তাই সম্পর্ক স্থাপন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

কী টেকওয়েস (Key Takeaways)

ডেট টেবিলের গুরুত্ব: পাওয়ার বিআই-তে সময়-ভিত্তিক বিশ্লেষণের জন্য ডেট টেবিল অপরিহার্য। এটি ডেটা মডেলকে সুসংগঠিত করে এবং শক্তিশালী DAX ফাংশনগুলো ব্যবহার করা সহজ করে।
দুটি প্রধান পদ্ধতি: DAX (New Table) এবং পাওয়ার কোয়েরি (Blank Query) ব্যবহার করে ডেট টেবিল তৈরি করা যায়। DAX পদ্ধতিটি বেশি স্বয়ংক্রিয় এবং দ্রুত, অন্যদিকে পাওয়ার কোয়েরি ডেটা লোডের আগেই ডেট টেবিল তৈরি করতে সাহায্য করে।
কাস্টমাইজেশন: আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী ডেট টেবিলের কলামগুলো (যেমন, আর্থিক বছর, সপ্তাহের দিন) কাস্টমাইজ করতে পারবেন।
সম্পর্ক স্থাপন: ডেট টেবিল তৈরি করার পর, আপনার মূল ডেটা টেবিলের সাথে 1:Many সম্পর্ক স্থাপন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, অন্যথায় ডেটা বিশ্লেষণ সঠিকভাবে কাজ করবে না।
দক্ষতা বৃদ্ধি: ডেট টেবিল ব্যবহার করে আপনি আপনার পাওয়ার বিআই রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডগুলোকে আরও কার্যকর ও ব্যবহারকারী-বান্ধব করে তুলতে পারবেন।

আশা করি, এই ব্লগ পোস্টটি আপনাকে পাওয়ার বিআই-তে একটি সহজ ডেট টেবিল তৈরি করতে সাহায্য করবে। এখন আপনার ডেটা বিশ্লেষণ হবে আরও সহজ এবং কার্যকর! আপনার যদি আরও কোনো প্রশ্ন থাকে, তাহলে কমেন্ট করে জানাতে ভুলবেন না।