এক্সেলে দুটি ডেটাসেট পরিসংখ্যানিকভাবে তুলনা করার পদ্ধতি: ধাপে ধাপে গাইড

এই আর্টিকেলে আমি এক্সেলে দুটি ডেটাসেটের পরিসংখ্যানিক তুলনা নিয়ে আলোচনা করব। স্প্রেডশিটে কাজ করার সময় আমাদের অনেক সময় ডেটাকে পরিসংখ্যানিকভাবে তুলনা করতে হয়। خوشবশত, এক্সেলে ডেটাসেটগুলোর মধ্যে তুলনা করার কিছু বিল্ট-ইন ফাংশন রয়েছে।

প্র্যাকটিস ওয়ার্কবুক ডাউনলোড করুন

আপনি এই আর্টিকেলเตরির জন্য যে প্র্যাকটিস ওয়ার্কবুকটি ব্যবহার করা হয়েছে সেটি ডাউনলোড করতে পারেন।

এক্সেলে দুটি ডেটাসেট পরিসংখ্যানিকভাবে তুলনা করার মূল পদ্ধতি

এক্সেলে দুটি ডেটাসেটের পরিসংখ্যানিক তুলনার পরিচিতি

আমাদের উদাহরণে আমরা স্টীল-কাট ওটস এবং রোল্ড ওটস-এর দুটি মাসিক সেলস ডেটাসেট ব্যবহার করব। এক্সেলের মাধ্যমে পরিসংখ্যানিকভাবে তুলনা করে আমরা বের করব এই দুটি ধরণের ওটসের সেলস কীভাবে সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হয়েছে। এর পাশাপাশি আমরা সেলসকে গ্রাফিক্যালি ও দেখাব। আরও কয়েকটি পরিসংখ্যানিক তুলনার সুবিধার্থে আমরা প্রথমে স্টীল-কাট ওটস মানে রেঞ্জ (C5:C11) এর জন্য Mean, Standard Deviation, Coefficient of Variation, এবং Range বের করব।

ধাপসমূহ:

প্রাথমিকভাবে, স্টীল-কাট ওটসের Mean পেতে নিচের ফর্মুলাটি Cell C12-এ টাইপ করুন।

=AVERAGE(C5:C11)

এখানে, AVERAGE ফাংশন ডেটাসেট C5:C11-এর এরিথমেটিক মিন রিটার্ন করে।

এরপর, আমরা ডেটাসেট C5:C11-এর স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন বের করব। তাই নিচের ফর্মুলাটি Cell C13-এ টাইপ করুন।

=STDEV.S(C5:C11)

এখানে, STDEV.S ফাংশন স্যাম্পলের ভিত্তিতে স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন অনুমান করে (স্যাম্পলে লজিক্যাল ভ্যালু এবং টেক্সট উপেক্ষা করে)।

তারপর, আমরা ডেটাসেট (C5:C11) এর কোইফিশিয়েন্ট অফ ভ্যারিয়েশন (CV) ক্যালকুলেট করব। CV ক্যালকুলেট করার ফর্মুলা হলো:

(Standard Deviation/Mean)*100

উপরের সমীকরণ বিবেচনা করে, স্টীল-কাট ওটসের সেলস পেতে নিচের ফর্মুলাটি টাইপ করুন:

=C13/C12

তবে, নিশ্চিত করুন CV পারসেন্টেজে ক্যালকুলেট করছেন। এর জন্য відповাবক সেল (C14) সিলেক্ট করুন, Home > Number-এ যান।

এখন ভ্যালুকে ১ দশমিক স্থানে রাখুন, এবং OK চাপুন।

এরপর, আমরা ডেটাসেট (C5:C11) এর রেঞ্জ ক্যালকুলেট করব। উপরে উল্লিখিত ডেটাসেটের রেঞ্জ ক্যালকুলেট করার ফর্মুলা হলো:

=MAX(C5:C11)-MIN(C5:C11)

MAX ফাংশন ডেটাসেট C5:C13-র সবচেয়ে বড় ভ্যালু রিটার্ন করে। এবং MIN ফাংশন সেটি রেঞ্জের সবচেয়ে ছোট ভ্যালু রিটার্ন করে। শেষে এই মিনিমাম ভ্যালুকে ম্যাক্সিমাম থেকে বিয়োগ করলে স্টীল-কাট ওটসের রেঞ্জ পাওয়া যাবে।

শেষে Fill Handle (+) টুল ড্র্যাগ ডাউন করুন সকল ফর্মুলা কপি করার জন্য রোল্ড ওটস ডেটাসেটের Mean, STD Deviation, CV, এবং Range ক্যালকুলেট করতে।

এক্সেলে ডেটাসেটগুলোর পরিসংখ্যানিক তুলনা

চলুন উপরের ক্যালকুলেশন থেকে পাওয়া ফলাফলের ভিত্তিতে ডেটাসেটগুলো তুলনা করি।

Mean: Mean হলো একটি ডেটাসেটের এরিথমেটিক গড়। এবং উপরের ক্যালকুলেশন থেকে আমরা দেখতে পাচ্ছি রোল্ড ওটসের সেলস Mean স্টীল-কাট ওটসের চেয়ে বড়। অর্থাৎ, সময়ের সাথে সাথে রোল্ড ওটসের সেলস অন্যটির চেয়ে বেশি।

Standard Deviation: স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন হলো ডেটা পয়েন্ট বা ভ্যালুগুলো তাদের গড় বা মিনের সাপেক্ষে কতটুকু ভিন্ন তা মাপার একটি স্কেল। উদাহরণস্বরূপ, একটি কম স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন বলে যে ভ্যালুগুলো ডেটাসেটের মিনের কাছাকাছি থাকে। অন্যদিকে, একটি বেশি স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন মানে ভ্যালুগুলো একটি وسیত রেঞ্জে ছড়িয়ে আছে। এখানে, আমাদের ফলাফল থেকে স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন রোল্ড ওটসের জন্য বেশি। অতএব, এটি ইঙ্গিত দেয় রোল্ড ওটসের সেলস ভ্যালুগুলো স্টীল-কাট ওটসের চেয়ে وسیত রেঞ্জে ছড়িয়ে আছে।

CV: কোইফিশিয়েন্ট অফ ভ্যারিয়েশন (CV) একটি রিলেটিভ ভ্যারিয়েবিলিটির মাপ যা স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের আকার তার মিনের সাপেক্ষে ইন্ডিকেট করে। আমাদের উপরের ক্যালকুলেশন থেকে আমরা দেখতে পাচ্ছি স্টীল-কাট ওটসের CV কিছুটা বেশি রোল্ড ওটসের চেয়ে। ফলস্বরূপ, আমরা সারসংক্ষেপ করতে পারি রোল্ড ওটসের সেলস ভ্যালুগুলো স্টীল-কাট ওটসের চেয়ে বেশি কনসিস্টেন্ট।

Range: পরিসংখ্যানে, একটি ডেটা সেটের রেঞ্জ হলো সবচেয়ে বড় এবং সবচেয়ে ছোট ভ্যালুর পার্থক্য। ডেটাসেটগুলো থেকে স্পষ্ট হচ্ছে রোল্ড ওটসের রেঞ্জ বেশি। এই ফলাফল ইঙ্গিত দেয় কিছু মাসে রোল্ড ওটসের সেলসের ফ্লাকচুয়েশন স্টীল-কাট ওটসের চেয়ে বেশি।

উপসংহার

উপরের আর্টিকেলে আমি পরিসংখ্যানিক তুলনার পদ্ধতিটি విస্তারিত আলোচনা করার চেষ্টা করেছি। আশা করি এই পদ্ধতি এবং ব্যাখ্যাটি আপনার সমস্যা সমাধান করার জন্য পর্যাপ্ত হবে। আপনার যেকোনো কোয়েরি থাকলে আমাকে জানান।