এই ফ্রি কোর্সে, আপনি শিখবেন:

  • কিভাবে একটি ডাটাবেস থেকে পিভট টেবিল তৈরি করতে হয়।
  • কিভাবে ডাটাবেস মূল্যায়ন এবং বিশ্লেষণ.
  • মোট, গড় এবং যোগফল সহ ডেটা কীভাবে প্রদর্শন করবেন।
  • শতাংশ হিসাবে ডেটা কীভাবে উপস্থাপন করবেন।
  • কিভাবে ডেটা আপডেট করবেন।
  • এই ভিডিওটি সহজ, পরিষ্কার ভাষা ব্যবহার করেছে যা যে কেউ বুঝতে পারে।

এক্সেলে একটি পিভট টেবিল কি?

একটি পিভট টেবিল হল একটি এক্সেল (বা অন্যান্য স্প্রেডশীট) টুল যা ডেটার একটি সেট (উৎস ডেটা) বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।

এই টেবিলগুলিতে ডেটা রয়েছে যা দ্রুত এবং সহজে গোষ্ঠীভুক্ত, তুলনা এবং একত্রিত করা যেতে পারে।

"ডাইনামিক" উপসর্গের অর্থ হল ডাটাবেস পরিবর্তিত হলে সম্পূর্ণ টেবিলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয়, তাই এটি সর্বদা আপ টু ডেট থাকে।

প্রতিটি ডাটাবেস কলাম একটি পিভট টেবিলের অংশ, এবং একটি পিভট টেবিলের একটি সূত্র (গাণিতিক গণনা) মিলিত কলামগুলিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

অন্য কথায়, একটি পিভট টেবিল হল একটি ডাটাবেসের একটি সংক্ষিপ্ত সারণী যা সূত্রগুলিকে ধন্যবাদ পড়া এবং ব্যাখ্যা করা সহজ এবং দ্রুত।

পিভট টেবিল কি জন্য ব্যবহৃত হয়?

পিভট টেবিলগুলি প্রায়ই রিপোর্ট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। পিভট টেবিলের প্রধান সুবিধা হল তারা অনেক সময় বাঁচায়। এর মানে আপনাকে জটিল সূত্র তৈরি করতে হবে না বা ডাটাবেসে সারি এবং কলাম লুকাতে হবে না। এই টুলের সাহায্যে, আপনি মাত্র কয়েকটি ক্লিকে একটি টেবিল তৈরি করতে পারেন।

পড়ুন  আপনার নগদ পরিচালনা করুন

বড় ডাটাবেস এইভাবে বুঝতে এবং ব্যবহার করা সহজ.

পিভট টেবিলের সাহায্যে, আপনি সহজেই টেবিল তৈরি ও বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং ডাটাবেসের সময়কাল পরিবর্তন করে প্রবণতা অনুসরণ করতে পারেন (উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি কোনো দোকানে পোশাক বিক্রির বিশ্লেষণ করেন, তাহলে আপনি এক ক্লিকেই দেখতে পারবেন কোন সময়কাল সেরা)।

পিভট টেবিল ব্যবহার করার আসল উদ্দেশ্য হল যত তাড়াতাড়ি সম্ভব সিদ্ধান্ত নেওয়া। আপনার কাজ হল একটি ভাল-পরিকল্পিত টেবিল এবং সূত্র তৈরি করা যা আপনার প্রয়োজন মেটাতে পারে।

ছোট এবং মাঝারি আকারের ব্যবসার জন্য পিভট টেবিল: তারা কি জন্য ভাল?

TCD প্রায়ই নিম্নলিখিত উদ্দেশ্যে এই ধরনের ছোট কাঠামো ব্যবহার করা হয়:

  • চার্ট এবং পূর্বাভাস ড্যাশবোর্ড তৈরি করুন।
  • ব্যবসা বা বিক্রয় সম্পর্কিত ডেটা ট্র্যাক এবং বিশ্লেষণ করুন।
  • কর্মচারী সময় এবং কাজ ট্র্যাক.
  • নগদ প্রবাহ ট্র্যাক করুন এবং বিশ্লেষণ করুন।
  • ইনভেন্টরি লেভেল ম্যানেজ করুন।
  • বৃহৎ পরিমানে বোঝা কঠিন ডেটা বিশ্লেষণ করুন।

 

মূল সাইটে নিবন্ধ পড়া চালিয়ে যান →