এক্সেলে ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাক কীভাবে ব্যবহার করবেন (১৩টি দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্য)

যখন আমাদের উন্নত পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করতে হয় তখন ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাক এক্সেলের সেরা বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি। আপনি Excel এ ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাক ব্যবহার করার জন্য কিছু বিশেষ কৌশল খুঁজছেন, আপনি সঠিক জায়গায় এসেছেন। Excel এ ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাক ব্যবহার করার অনেক উপায় আছে। এই নিবন্ধটি এক্সেল ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাক ব্যবহারের তেরটি উপযুক্ত উদাহরণ নিয়ে আলোচনা করবে। আসুন এই সব শিখতে সম্পূর্ণ নির্দেশিকা অনুসরণ করি।

এক্সেলে ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাক সক্ষম করার পদক্ষেপগুলি

এক্সেল ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাকের সমস্ত বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ করার আগে, আমাদের দেখাতে হবে কিভাবে এই টুলপ্যাকটি ইনস্টল করতে হয়। এখানে আমরা প্রদর্শন করতে যাচ্ছি কিভাবে ডেটা অ্যানালাইসিস টুলপ্যাক সক্রিয় করতে হয় এক্সেলে। এটি করার জন্য আপনাকে নিম্নলিখিত প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে হবে।

📌 ধাপ:

• প্রথমে, বিকল্পে যান ফাইল থেকে .

• তারপর, অ্যাড-ইনস-এ যান .
• এখানে, এক্সেল অ্যাড-ইনস নির্বাচন করুন পরিচালনা-এ ড্রপ-ডাউন মেনু।
• এবং যাও এ ক্লিক করুন .

• তারপর, একটি নতুন উইন্ডো আসবে।
• এখানে, চিহ্নিত করুন বিকল্প বিশ্লেষণ টুলপ্যাক। এবং ঠিক আছে এ ক্লিক করুন . এইভাবে আপনি এক্সেল ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাক সক্রিয় করতে সক্ষম হবেন।

• এখন, বিশ্লেষণ-এ যান ডেটা-এ মেনু ট্যাব এখানে আপনি ডেটা বিশ্লেষণ পাবেন বিকল্প।

ডেটা অ্যানালাইসিস টুলপ্যাকের 13 অসাধারণ বৈশিষ্ট্য যা আপনি এক্সেলে ব্যবহার করতে পারেন

এক্সেলে ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাক ব্যবহার করার জন্য আমরা তেরোটি কার্যকরী এবং জটিল উপায় ব্যবহার করব। এখানে, আমরা এক্সেল ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাকের তেরটি বৈশিষ্ট্য প্রদর্শন করব। এই বিভাগটি তেরোটি উপায়ে বিস্তৃত বিবরণ প্রদান করে। আপনি আপনার উদ্দেশ্যের জন্য যেকোনো একটি ব্যবহার করতে পারেন, কাস্টমাইজেশনের ক্ষেত্রে তাদের নমনীয়তার বিস্তৃত পরিসর রয়েছে। আপনি এই সব শিখতে এবং প্রয়োগ করা উচিত, কারণ তারা আপনার চিন্তা ক্ষমতা এবং এক্সেল জ্ঞান উন্নত. আমরা Microsoft Office 365 ব্যবহার করি এখানে সংস্করণ, কিন্তু আপনি আপনার পছন্দ অনুযায়ী অন্য কোনো সংস্করণ ব্যবহার করতে পারেন।

1. আনোভা বিশ্লেষণ

আনোভা প্রথম সুযোগ প্রদান করে তা নির্ধারণ করার জন্য যে কোন ফ্যাক্টরগুলি ডেটার একটি সেটের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলে। বিশ্লেষণ শেষ হওয়ার পরে, একজন বিশ্লেষক পদ্ধতিগত কারণগুলি নিয়ে অতিরিক্ত বিশ্লেষণ করেন যা ডেটা সেটের অসামঞ্জস্যপূর্ণ প্রকৃতিকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে। এবং তিনি f-test-এ আনোভা বিশ্লেষণের ফলাফল ব্যবহার করেন আনুমানিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণের সাথে প্রাসঙ্গিক অতিরিক্ত ডেটা তৈরি করার জন্য . ANOVA বিশ্লেষণ একই সাথে অনেক ডেটা সেটের সাথে তুলনা করে তাদের মধ্যে কোনো যোগসূত্র আছে কিনা তা দেখতে। ANOVA হল একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি যা একটি ডেটাসেটের মধ্যে পরিলক্ষিত বৈচিত্রকে দুটি বিভাগে বিভক্ত করে বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়:1) পদ্ধতিগত কারণ এবং 2) এলোমেলো কারণগুলি

আনোভার সূত্র:

F=MSE / MST

এখানে:

F =আনোভা সহগ

MST =চিকিত্সার কারণে বর্গক্ষেত্রের গড় যোগফল

MSE =ত্রুটির কারণে বর্গক্ষেত্রের গড় যোগফল

আনোভা দুই প্রকার:একক ফ্যাক্টর এবং দুই ফ্যাক্টর। পদ্ধতিটি ভিন্নতা বিশ্লেষণের সাথে সম্পর্কিত।

• দুটি ফ্যাক্টরে, একাধিক নির্ভরশীল ভেরিয়েবল আছে এবং একটি ফ্যাক্টরে, একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল থাকবে।
• একক-ফ্যাক্টর আনোভা একটি একক চলকের উপর একটি একক ফ্যাক্টরের প্রভাব গণনা করে। এবং এটি পরীক্ষা করে যে সমস্ত নমুনা ডেটা সেট একই রকম কি না৷
• একক-ফ্যাক্টর আনোভা সেই পার্থক্যগুলি চিহ্নিত করে যা অসংখ্য ভেরিয়েবলের গড় উপায়ের মধ্যে পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ।

1.1 একক ফ্যাক্টর আনোভা বিশ্লেষণ

এখানে, আমরা প্রদর্শন করব কিভাবে একটি একক ফ্যাক্টর আনোভা বিশ্লেষণ করতে হয়। আসুন প্রথমে আপনাকে আমাদের এক্সেল ডেটাসেটের সাথে পরিচয় করিয়ে দিই যাতে আপনি বুঝতে সক্ষম হন যে আমরা এই নিবন্ধটি দিয়ে কী অর্জন করার চেষ্টা করছি। আমাদের কাছে ফ্যাক্টর গ্রুপ দেখানো একটি ডেটাসেট আছে। আসুন একটি একক ফ্যাক্টর আনোভা বিশ্লেষণ করার জন্য ধাপগুলি দিয়ে চলুন।

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান উপরের রিবনে ট্যাব।
• তারপর, ডেটা বিশ্লেষণ  নির্বাচন করুন টুল।

• যখন ডেটা বিশ্লেষণ উইন্ডো প্রদর্শিত হবে, আনোভা:একক ফ্যাক্টর  নির্বাচন করুন বিকল্প।
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• এখন, আনোভা:একক ফ্যাক্টর উইন্ডো খুলবে।
• ইনপুট পরিসরে ডেটা প্রদান করুন বক্স, যে আপনি কলাম বা সারি টেনে আনোয়া বিশ্লেষণ নির্ধারণ করতে চান৷
• চেক করুন প্রথম সারিতে লেবেল নামের বাক্স .
• আউটপুট পরিসরে বক্সে, কলাম বা সারির মাধ্যমে টেনে এনে আপনার গণনাকৃত ডেটা সংরক্ষণ করতে চান এমন ডেটা পরিসর প্রদান করুন। অথবা আপনি নতুন ওয়ার্কশীট প্লাই নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কশীটে আউটপুট দেখাতে পারেন এবং আপনি নতুন ওয়ার্কবুক নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কবুকে আউটপুট দেখতে পারেন .
• এরপর, আপনাকে প্রথম সারিতে লেবেলগুলি চেক করতে হবে৷ যদি আপনি লেবেল সহ ইনপুট ডেটা পরিসর নির্বাচন করেন।
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• ফলে, আনোভা ফলাফল নিচে দেখানো হবে।

ফলাফলের ব্যাখ্যা:

• সারাংশ সারণীতে, আপনি প্রতিটি গ্রুপের গড় এবং বৈচিত্রগুলি খুঁজে পাবেন। এখানে আপনি গড় দেখতে পারেন স্তর হল 60.4 গ্রুপ a এর জন্য কিন্তু ভ্যারিয়েন্স হল 315.15 যা অন্যান্য দলের তুলনায় খুবই কম। তার মানে, গ্রুপে সদস্যরা কম মূল্যবান।
• এখানে, আনোভা ফলাফলগুলি ততটা তাৎপর্যপূর্ণ নয় কারণ আপনি শুধুমাত্র বৈচিত্রগুলি গণনা করছেন৷
• এখানে, P-মানগুলি কলামগুলির মধ্যে সম্পর্ককে ব্যাখ্যা করে এবং মানগুলি 0.05 এর বেশি তাই এটি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ নয়। এবং কলামগুলির মধ্যেও সম্পর্ক থাকা উচিত নয়।

1.2 আনোভা:প্রতিলিপি সহ দুটি ফ্যাক্টর

এখানে, আমরা প্রতিলিপি আনোভা বিশ্লেষণের সাথে দুই-ফ্যাক্টর প্রদর্শন করতে যাচ্ছি। ধরুন আপনার কাছে একটি স্কুলের বিভিন্ন পরীক্ষার স্কোরের কিছু ডেটা আছে। ওই স্কুলে দুই শিফট। একটি সকালের শিফটের জন্য অন্যটি দিনের শিফটের জন্য। আপনি দুটি শিফটের শিক্ষার্থীদের মার্কের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে পেতে প্রস্তুত ডেটার ডেটা বিশ্লেষণ করতে চান। আসুন প্রতিলিপি বিশ্লেষণের সাথে একটি দ্বি-ফ্যাক্টর আনোভা করার জন্য ধাপগুলি দিয়ে চলুন৷

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান উপরের রিবনে ট্যাব।
• তারপর, ডেটা বিশ্লেষণ  নির্বাচন করুন টুল।

• যখন ডেটা বিশ্লেষণ উইন্ডোটি প্রদর্শিত হবে, আনোভা:প্রতিলিপি সহ টু-ফ্যাক্টর নির্বাচন করুন বিকল্প।
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• এখন, একটি নতুন উইন্ডো প্রদর্শিত হবে।
• ইনপুট পরিসরে ডেটা প্রদান করুন বক্স, যে আপনি কলাম বা সারি টেনে আনোয়া বিশ্লেষণ নির্ধারণ করতে চান৷
• এরপর, প্রতি নমুনা সারিতে 4 ইনপুট করুন আপনার 4 হিসাবে বক্স করুন প্রতি শিফটে সারি।
• আউটপুট পরিসরে বক্সে, কলাম বা সারির মাধ্যমে টেনে এনে আপনার গণনাকৃত ডেটা সংরক্ষণ করতে চান এমন ডেটা পরিসর প্রদান করুন। অথবা আপনি নতুন ওয়ার্কশীট প্লাই নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কশীটে আউটপুট দেখাতে পারেন এবং আপনি নতুন ওয়ার্কবুক নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কবুকে আউটপুট দেখতে পারেন .
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• ফলে, আপনি একটি নতুন ওয়ার্কশীট তৈরি দেখতে পাবেন৷
৷
• এবং, দ্বিমুখী আনোভা ফলাফল এই ওয়ার্কশীটে দেখানো হয়েছে৷

ফলাফলের ব্যাখ্যা:

এখানে, প্রথম টেবিল, সেখানে স্থানান্তর সারাংশ দেখাচ্ছে. সংক্ষেপে:

• সকালে গড় স্কোর গণিত স্কোরে শিফট হল65.5 কিন্তু দিনে শিফট হল 83.75
• কিন্তু যখন রসায়ন পরীক্ষায়, গড় স্কোর সকালে শিফট হল 87.25, কিন্তু দিনে শিফট হল 77.25 .
• সকালে 91-এ ভ্যারিয়েন্স খুব বেশি গণিত পরীক্ষায় শিফট করুন।
• আপনি সারসংক্ষেপে ডেটার সম্পূর্ণ ওভারভিউ পাবেন।

একইভাবে, আপনি আনোভা অংশে মিথস্ক্রিয়া এবং পৃথক প্রভাবগুলিকে সংক্ষিপ্ত করতে পারেন। সংক্ষেপে:

• P- মান কলামের হল 0 .037 যা পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ তাই আপনি বলতে পারেন যে পরীক্ষায় শিক্ষার্থীদের পারফরম্যান্সের উপর পরিবর্তনের প্রভাব রয়েছে। কিন্তু মান কাছাকাছি 0.05 এর আলফা মান তাই প্রভাবটিকম তাৎপর্যপূর্ণ .
• কিন্তু ইন্টারঅ্যাকশনের P-মান হল 0.000967 যা আলফা মানের থেকে অনেক কম তাই এটি অনেক পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য এবং আপনি বলতে পারেন যে উভয় পরীক্ষায় শিফটের প্রভাব খুব বেশি।

1.3 আনোভা:প্রতিলিপি ছাড়াই দুটি ফ্যাক্টর

এখন, আমরা রেপ্লিকেশন আনোভা অ্যানালাইসিস ছাড়াই দুটি ফ্যাক্টরের পদ্ধতি অনুসরণ করে ভিন্নতা বিশ্লেষণ করতে যাচ্ছি। আমরা মনে করি আপনার কাছে একটি স্কুলের বিভিন্ন পরীক্ষার স্কোরের কিছু ডেটা আছে। ওই স্কুলে দুই শিফট। একটি সকালের শিফটের জন্য অন্যটি দিনের শিফটের জন্য। আপনি দুটি শিফটের শিক্ষার্থীদের মার্কের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে পেতে প্রস্তুত ডেটার ডেটা বিশ্লেষণ করতে চান। আসুন প্রতিলিপি বিশ্লেষণ ছাড়াই ডটটু ফ্যাক্টর ANOVA-এর ধাপগুলো নিয়ে চলুন।

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান উপরের রিবনে ট্যাব।
• তারপর, ডেটা বিশ্লেষণ  নির্বাচন করুন টুল।

• যখন ডেটা বিশ্লেষণ উইন্ডোটি প্রদর্শিত হবে, "আনোভা:প্রতিলিপি ছাড়াই দ্বি-ফ্যাক্টর নির্বাচন করুন ” বিকল্প।
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• এখন, একটি নতুন উইন্ডো প্রদর্শিত হবে।
• ইনপুট পরিসরে ডেটা প্রদান করুন বক্স, যে আপনি কলাম বা সারি টেনে আনোয়া বিশ্লেষণ নির্ধারণ করতে চান৷
• আউটপুট পরিসরে বক্সে, কলাম বা সারির মাধ্যমে টেনে এনে আপনার গণনাকৃত ডেটা সংরক্ষণ করতে চান এমন ডেটা পরিসর প্রদান করুন। অথবা আপনি নতুন ওয়ার্কশীট প্লাই নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কশীটে আউটপুট দেখাতে পারেন এবং আপনি নতুন ওয়ার্কবুক নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কবুকে আউটপুট দেখতে পারেন .
• এরপর, আপনাকে লেবেলগুলি চেক করতে হবে৷ যদি লেবেল সহ ইনপুট ডেটা পরিসীমা।
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• ফলে, আপনি একটি নতুন ওয়ার্কশীট তৈরি দেখতে পাবেন৷
৷
• এর ফলস্বরূপ, আপনি নীচে দেখানো হিসাবে দ্বিমুখী আনোভা ফলাফল পাবেন।

ফলাফলের ব্যাখ্যা:

• সকালে গড় স্কোর গণিত স্কোরে শিফট হল 65 .5 কিন্তু দিনে শিফট হল 83.75
• কিন্তু যখন রসায়ন পরীক্ষায়, গড় স্কোর সকালে শিফট হল 87 কিন্তু দিনে শিফট হল 77.25।
• P- মান কলামের হল 0.24 যা পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ তাই আপনি বলতে পারেন যে পরীক্ষায় শিক্ষার্থীদের পারফরম্যান্সের উপর পরিবর্তনের প্রভাব রয়েছে। কিন্তু মান কাছাকাছি 0.05 এর আলফা মান তাই প্রভাবটিকম তাৎপর্যপূর্ণ .

আরো পড়ুন: এক্সেলে ডেটা বিশ্লেষণ কীভাবে যোগ করবেন (2টি দ্রুত পদক্ষেপ সহ)

2. পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ

এখন, আমরা একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ডেটা বিশ্লেষণ করতে যাচ্ছি যা এক্সেল ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাকের একটি দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্য। পরিসংখ্যানে, পারস্পরিক সম্পর্ক বা পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ হল একটি পরামিতি যা দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে অপরটির ক্রমাগত ওঠানামাকারী রাশির প্রতিক্রিয়ায় সামঞ্জস্য প্রদর্শন করে। এর মান -1 থেকে পরিসীমা +1-এ . অতএব, এটি পরিবর্তনশীল সম্পর্ক সংজ্ঞায়িত করার তিনটি অবস্থা আছে। তারা হল:

• -1 একটি নেতিবাচক সম্পর্ক নির্দেশ করে যার মানে ভেরিয়েবলগুলি বিপরীত দিকে পরিবর্তিত হয়।
• +1 একটি ইতিবাচক সম্পর্ক নির্দেশ করে যার মানে ভেরিয়েবল একই দিকে পরিবর্তিত হয়।
• 0 কোন পারস্পরিক সম্পর্ক নির্দেশ করে না যার অর্থ অন্য ভেরিয়েবলের মান পরিবর্তন করার পরে একটি ভেরিয়েবলের কোন দিকে কোন আপাত গতিবিধি নেই।

এখানে, আমাদের কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যেখানে বিভিন্ন সময়ের মধ্যে দুটি স্টকের দাম রয়েছে। আসুন একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য ধাপগুলি দিয়ে চলুন।

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান উপরের রিবনে ট্যাব।
• তারপর, ডেটা বিশ্লেষণ  নির্বাচন করুন টুল।

• যখন ডেটা বিশ্লেষণ উইন্ডো প্রদর্শিত হবে, সম্পর্ক  নির্বাচন করুন বিকল্প।
• এরপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• এখন, একটি নতুন উইন্ডো প্রদর্শিত হবে।
• ইনপুট পরিসরে ডেটা প্রদান করুন বক্স, যা আপনি কলাম বা সারি দিয়ে টেনে নিয়ে পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করতে চান।
• এখন, আপনাকে কলামগুলি চেক করতে হবে গোষ্ঠীবদ্ধ -এ বিকল্প বিকল্প।
• আউটপুট পরিসরে বক্সে, কলাম বা সারির মাধ্যমে টেনে এনে আপনার গণনাকৃত ডেটা সংরক্ষণ করতে চান এমন ডেটা পরিসর প্রদান করুন। অথবা আপনি নতুন ওয়ার্কশীট প্লাই নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কশীটে আউটপুট দেখাতে পারেন এবং আপনি নতুন ওয়ার্কবুক নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কবুকে আউটপুট দেখতে পারেন .
• এরপর, আপনাকে প্রথম সারিতে লেবেলগুলি চেক করতে হবে৷ যদি লেবেল সহ ইনপুট ডেটা পরিসীমা।
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• ফলে, আপনি নিম্নলিখিত পারস্পরিক সম্পর্ক ফলাফল পাবেন।

উপরের গণনা থেকে, আমরা একটি ইতিবাচক সম্পর্ক দেখতে পাচ্ছি যার মানে ভেরিয়েবল একই দিকে পরিবর্তিত হয়।

আরো পড়ুন: এক্সেলে কীভাবে টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ করবেন (সহজ পদক্ষেপ সহ)

3. সহভক্তি বিশ্লেষণ

এখন, আমরা কোভেরিয়েন্স ডেটা বিশ্লেষণ করতে যাচ্ছি যা Excel ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাকের একটি দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্য। স্পষ্টতই, এটি দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে বিচ্যুতির একটি প্রয়োজনীয় মূল্যায়ন। উপরন্তু, ভেরিয়েবল, একে অপরের উপর নির্ভরশীল হতে হবে না. চলুন কোভ্যারিয়েন্স ডেটা বিশ্লেষণ করার ধাপগুলো নিয়ে চলুন।

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান উপরের রিবনে ট্যাব।
• তারপর, ডেটা বিশ্লেষণ  নির্বাচন করুন টুল।

• যখন ডেটা বিশ্লেষণ উইন্ডো প্রদর্শিত হবে, Covariance  নির্বাচন করুন বিকল্প।
• তারপর, এন্টার টিপুন .
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• এখন, একটি নতুন উইন্ডো প্রদর্শিত হবে।
• ইনপুট পরিসরে ডেটা প্রদান করুন বক্স, যা আপনি কলাম বা সারি দিয়ে টেনে নিয়ে কোভেরিয়েন্স গণনা করতে চান।
• এখন, আপনাকে কলামগুলি চেক করতে হবে গোষ্ঠীবদ্ধ -এ বিকল্প বিভাগ।
• আউটপুট পরিসরে বক্সে, কলাম বা সারির মাধ্যমে টেনে এনে আপনার গণনাকৃত ডেটা সংরক্ষণ করতে চান এমন ডেটা পরিসর প্রদান করুন। অথবা আপনি নতুন ওয়ার্কশীট প্লাই নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কশীটে আউটপুট দেখাতে পারেন এবং আপনি নতুন ওয়ার্কবুক নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কবুকে আউটপুট দেখতে পারেন .
• এরপর, আপনাকে প্রথম সারিতে লেবেলগুলি চেক করতে হবে৷ যদি লেবেল সহ ইনপুট ডেটা পরিসীমা।
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• ফলে, আপনি নিম্নলিখিত কোভেরিয়েন্স ফলাফল পাবেন।

ফলাফলের ব্যাখ্যা:

পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স আমাদের একাধিক ভেরিয়েবল এবং একক ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক মূল্যায়ন করতে দেয়। নিম্নলিখিত চিত্রের হাইলাইট বিভাগটি প্রতিটি বিষয়ের জন্য ভিন্নতা নির্দেশ করে।

• গণিতের ভিন্নতা হল 154.9375 এবং পদার্থবিদ্যার পার্থক্য হল 76.484375 . এরপরে, রসায়নের ভিন্নতা হল 154.9375।

নিম্নলিখিত চিত্রের হাইলাইট বিভাগটি দুটি বিষয়ের মধ্যে পার্থক্যের মান নির্দেশ করে। গণিত এবং পদার্থবিদ্যা, গণিত এবং রসায়ন, এবং পদার্থবিদ্যা এবং ইতিহাসের যথাক্রমে 60.9375 একটি ভিন্নতা রয়েছে , 3.65625, এবং 8.8125। এই ক্ষেত্রে যখন কোভেরিয়েন্স ধনাত্মক হয়, তখন এটি নির্দেশ করে যে ভেরিয়েবলগুলি আনুপাতিক, যার অর্থ হল যখন একটি বাড়ে, অন্যটি তার পাশাপাশি বাড়তে থাকে।

আরো পড়ুন: [স্থির:] ডেটা বিশ্লেষণ এক্সেলে দেখানো হচ্ছে না (2 কার্যকরী সমাধান)

4. বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ

এখন, আমরা একটি বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ কিভাবে করতে হবে তা প্রদর্শন করতে যাচ্ছি। এক্সেল ডেটা বিশ্লেষণ টুলপ্যাক আমাদের একটি বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করতে দেয় যাতে একটি ডেটাসেট বিশ্লেষণ করে এর বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করা যায়। এখানে, আমাদের কাছে প্রতিটি শিক্ষার্থীর জন্য পদার্থবিদ্যার স্কোর ধারণকারী একটি ডেটাসেট আছে। আসুন একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য ধাপগুলি দিয়ে চলুন।

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান উপরের রিবনে ট্যাব।
• তারপর, ডেটা বিশ্লেষণ  নির্বাচন করুন টুল।

• যখন ডেটা বিশ্লেষণ উইন্ডো প্রদর্শিত হবে, বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান  নির্বাচন করুন বিকল্প।
• তারপর, ঠিক আছে এ ক্লিক করুন .

• এখন, একটি নতুন উইন্ডো প্রদর্শিত হবে।
• ইনপুট পরিসরে ডেটা প্রদান করুন বক্স, যা আপনি কলাম বা সারি দিয়ে টেনে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান গণনা করতে চান।
• এখন, আপনাকে কলামগুলি চেক করতে হবে গোষ্ঠীবদ্ধ -এ বিকল্প বিভাগ।
• আউটপুট পরিসরে বক্সে, কলাম বা সারির মাধ্যমে টেনে এনে আপনার গণনাকৃত ডেটা সংরক্ষণ করতে চান এমন ডেটা পরিসর প্রদান করুন। অথবা আপনি নতুন ওয়ার্কশীট প্লাই নির্বাচন করে নতুন ওয়ার্কশীটে আউটপুট দেখাতে পারেন and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• Then, check the Summary statistics .
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the following covariance result.

• The above result gives us the characteristics of two variables, i.e. mean, median, standard deviation, and maximum and minimum value of the dataset, which are respectively 77.25, 80, 19.088, 45, and 100.

আরো পড়ুন: How to Use Analyze Data in Excel (5 Easy Methods)

5. Exponential Smoothing Analysis

Now, we are going to demonstrate how to do an exponential smoothing analysis. The Excel data analysis toolpak allows us to do exponential smoothing in order to make appropriate decisions regarding business volume. Here, we have a dataset containing a number of items sold in different weeks by a manufacturing company. Let’s walk through the steps to do an exponential smoothing data analysis.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the Exponential Smoothing option.
• Then, click on OK .

• Now, a new window প্রদর্শিত হবে।
• Provide data in the Input Range box, that you want to calculate the exponential smoothing by dragging through the column or row.
• Now, you have to enter 0.9 in the Damping factor বাক্স Here, we damping 1-alpha
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• Next, you have to check the Labels if the input data range with the label.
• Then, check the Chat Output .
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the following exponential smoothing result and chart for 0.1 alpha.

Here, from the above result, we can say that Excel can not provide data for the first value in this method. If we use a large damping factor, we will get more smooth peaks and valleys.

6. F-Test Two-Sample for Variances Analysis

Now, we are going to do an F-test for two sample variances.  Using the variance of two variables, the F-test provides statistical analysis in Excel. Here, we have a dataset containing two items’ sales prices in different weeks by a manufacturing company. Let’s walk through the steps to do an f-test for two sample variances.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the F-Test Two-Sample for Variances  বিকল্প।
• Then, click on OK .

• Now, a new window প্রদর্শিত হবে।
• Provide data in the Input Range box, that you want to calculate the F-test by dragging through the column or row.
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• Next, you have to check the Labels if the input data range with the label.
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the following result of an F-test for two sample variances.

Explanation of the Result:

• From the above data, we can see that the mean value of variable 2 is greater than variable 1.
• We also know that if the value F is greater than F Critical one-tail value, in this case, we can say it doesn’t follow null hypothesis. In the above data, the value of F is .8016 and the value of F Critical one-tail is 0.3145 which indicates F is much greater than F critical one-tail. In other words, the variances between two variables don’t match.

7. Moving Average Analysis

Now, we are going to do a moving average analysis which is one of the best features of Excel data analysis toolpak.. The moving average means the time period of the average is the same but it keeps moving when new data is added. Am moving average smooths out any irregularities (peaks and valleys) from data to easily recognize trends. The larger the interval period is to calculate the moving average, the more fluctuations smoothing occurs. As more data points are included in each calculated average. Here, we have a dataset containing a number of items sold in different weeks by a manufacturing company. Let’s walk through the steps to do a moving average analysis.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the Moving Average  বিকল্প।
• Then, click on OK .

In the Moving Average pop-up box,

• Provide data in the Input Range box, that you want to calculate the moving average by dragging through the column or row.
• Write the number of intervals the Interval .
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• If you want to see the trendline of your data with a chart then check the Chart Output otherwise leave it.
• Next, you have to check the Labels in the first row if the input data range with the label.
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the moving average of the data along with an Excel trendline showing both the original data and the moving average value with smoothed fluctuations.

একই রকম পড়া

• How to Analyze Quantitative Data in Excel (with Easy Steps)
• Analyze Large Data Sets in Excel (6 Effective Methods)
• এক্সেলে লাইকার্ট স্কেল ডেটা কীভাবে বিশ্লেষণ করবেন (দ্রুত পদক্ষেপ সহ)
• এক্সেলের একটি প্রশ্নাবলী থেকে গুণগত ডেটা বিশ্লেষণ করুন

8. Random Number Generation

Now, we are going to generate a random number. The Excel data analysis toolpak allows us to generate random numbers with different criteria. Let’s walk through the steps to do a moving average analysis.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the Descriptive Statistics  বিকল্প।
• Then, click on OK .

In the Random Number Generation pop-up box,

• Provide data on the Number of Variables which indicates the number of columns of random numbers that you want in your worksheet. Here, we enter 2 as we want 2 columns.
• Next, you have to provide data in the Number of Random Numbers which refers to the number of rows that you want in your worksheet. Here, enter 7 which means we want 7 rows in our worksheet.
• Then, select the uniform in the Distribution Here, Distribution means which kinds of distribution of random numbers you want.
• Here, parameters indicate the boundaries of your distribution. In this example, we 40 to 60.
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will be able to generate random numbers with some specified criteria as shown below.

9. Rank and Percentile Analysis

Now, we are going to do rank and percentile analysis. Here, we have a dataset containing students’ ID and their Math exam scores. We are going to calculate the rank and percentile of each student’s math exam score. Let’s walk through the steps to do rank and percentile analysis.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the Rank and Percentile  বিকল্প।
• Then, click on OK .

In the Rank and Percentile pop-up box,

• Provide data in the Input Range box, that you want to calculate the moving average by dragging through the column or row.
• Now, you have to check the Columns option in the Grouped By  বিভাগ।
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• Next, you have to check the Labels in the first row if the input data range with the label.
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the rank and percentile for each student’s exam score as shown below.

From the above result, we can see that we are able to calculate the rank and percentile of each student’s mark. Here, the Rank 1 mark is 100 which is ID-5’s math score, and the last rank mark is 45 which is ID-6’s math score.

10. Regression Analysis

Now, we are going to do regression analysis. Regression analysis is a part of statistics that helps to predict values depending on two or more variables. Here, we have a dataset containing the player name, the number of matches played by each player, and the number of goals given by each player. Let’s walk through the steps to do regression analysis.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the Regression  বিকল্প।
• Then, click on OK .

In the Regression pop-up box,

• Provide data in the Input Range box, and provide the data ranges in the Input X Range and Input Y Range  boxes.
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• Next, you have to check the Labels if the input data range with the label.
• You also have to check the Residuals option to get the output value.
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the following result of the regression analysis.

Explanation of the Regression Analysis Result:

Regression Statistics:

Regression statistics is an array of various parameters that describe how well the measured linear regression is.

• Multiple R is a correlation coefficient parameter that indicates the correlation between variables. Its value ranges from -1 to +1. The bigger the value, the stronger the correlative relationships are.
• R Square symbolizes the coefficient of determination. It indicates the scale by how well the data model fits the regression analysis.
• The adjusted R square is used in multiple variables in regression analysis.
• Standard Error is another parameter that shows a healthy fit of any regression analysis. The smaller the standard error the more accurate the linear regression equation. It shows the average distance of data points from the linear equation.

Anova:

It analyses the variance of the data model.

• Here, df represents the degree of freedom.
• SS( sum of squares) symbolizes the good-to-fit parameter.
• MS means the Mean Square.
• F refers to the Null Hypothesis. It tests the overall significance of the regression model
• Significance of F means the P-value of F.

Co-efficient Outcome:

It helps to determine Y values easily.

Residual Output:

So, it compares the estimated value with the calculated value.

11. t-Test Analysis

Now, we are going to do a T-Test analysis of the dataset. The T-Test is of three types:

• Paired two samples for means
• Two samples assuming equal variances
• Two- samples using unequal variances

This section provides extensive details on the three types of t-Test analysis. You can use either one for your purpose, they have a wide range of flexibility when it comes to customization.

11.1 t-Test:Paired Two Sample for Means

Now, we are going to do a t-Test:Paired Two Sample for Means. Here, we have a dataset containing the Students’ IDs and each student’s Math and Physics scores. Let’s walk through the steps to do a t-Test:Paired Two Sample for Means analysis.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the t-Test:Paired Two Samples for Means  বিকল্প।
• Then, click on OK .

In the t-Test:Paired Two Sample for Means pop-up box,

• Provide data in the Input box, and provide the data ranges in the Variable 1 Range and Variable 2 Range  boxes.
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• Next, you have to check the Labels if the input data range with the label.
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the following result of the t-Test:Paired Two Sample for Means .

Explanation of the Result:

• Here, we can see that the Mean Value of the Math Score is greater than the mean value of the Physics Score.
• The variance of the Math Score is also greater than the variance of the Physics Score.
• If t Stat is greater than t Critical two-tail, in this condition we can’t eliminate null hypothesis. In the above calculation, we can see that t Stat is and t Critical two-tail value is respectively 1.603 and 2.36464 . That means 1.603<2.36464 , it doesn’t match the null hypothesis. In other words, the variances between two variables don’t match.

11.2 t-Test Two-Sample Assuming Equal Variances

Now, we are going to do a t-Test:Two-Sample Equal Variances . Here, we have a dataset containing the Students’ IDs and each student’s Math and Physics scores. Here, equal variance means that we have taken our data from regular distribution populations. Let’s walk through the steps to do a t-Test:Two-Sample Equal Variances analysis.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the t-Test:Two-Sample Equal Variances  বিকল্প।
• Then, click on OK .

In the t-Test:Paired Two Sample Equal Variances pop-up box,

• Provide data in the Input box, and provide the data ranges in the Variable 1 Range and Variable 2 Range  boxes.
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• Next, you have to check the Labels if the input data range with the label.
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the following result of the t-Test:Two-Sample Equal Variances .

Explanation of the Result:

• Here, we can see that the Mean Value of the Math Score is greater than the mean value of the Physics Score.
• The variance of the Math Score is also greater than the variance of the Physics Score.
• If t Stat is greater than t Critical two-tail, in this condition we can’t eliminate the null hypothesis. In the above calculation, we can see that t Stat is and t Critical two-tail value is respectively 1.48 and 2.144 . That means 1.48<2.144 , it doesn’t match the null hypothesis. In other words, the variances between two variables don’t match.

11.3 t-Test:Two-Sample Assuming Unequal Variances

Now, we are going to do a t-Test:Two-Sample Unequal Variances. Here, we have a dataset containing the Students’ IDs and each student’s Math and Physics scores. Here, unequal variance means that we have taken our data from irregular distribution populations. Let’s walk through the steps to do a t-Test:Two-Sample Unequal Variances analysis.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the t-Test:Two-Sample Unequal Variances  বিকল্প।
• Then, click on OK .

In the t-Test:Paired Two Sample Unequal Variances pop-up box,

• Provide data in the Input box, and provide the data ranges in the Variable 1 Range and Variable 2 Range  boxes.
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• Next, you have to check the Labels if the input data range with the label.
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the following result of the t-Test:Two-Sample Unequal Variances.

Explanation of the Result:

• Here, we can see that the Mean Value of the Math Score is greater than the mean value of the Physics Score.
• From the above result, we can see the variance of the Math Score is also greater than the variance of the Physics Score.
• If t Stat is greater than t Critical two-tail, in this condition we can’t eliminate null hypothesis. In the above calculation, we can see that t Stat is and t Critical two-tail value is respectively 79 and 2.131 . That means 1.79<2.131 , it doesn’t match the null hypothesis. In other words, the variances between two variables don’t match.

12. z-Test:Two Sample for Means

Now, we are going to do a z-Test:Two-Sample Means. Here, we have a dataset containing the Students’ IDs and each student’s Math and Physics scores. Here we will use the VAR.P function to calculate the variance of both variables of the following dataset. Let’s walk through the steps to do a z-Test:Two-Sample Means analysis.

📌 ধাপ:

• First of all, to calculate the variance of the Math score, we will use the following formula in the cell D14:

=VAR.P(C5:C12)

• তারপর, এন্টার টিপুন .
• As a consequence, you will get the following variance of Match Score.

• Next, to calculate the variance of the Physics score, we will use the following formula in the cell D15:

=VAR.P(D5:D12)

• তারপর, এন্টার টিপুন .
• As a consequence, you will get the following variance of Physics Score.

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the z-Test:Two-Sample Means  বিকল্প।
• Then, click on OK .

In the z-Test:Two-Sample Means pop-up box,

• Provide data in the Input box, and provide the data ranges in the Variable 1 Range and Variable 2 Range  boxes.
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• You have to enter the value variance of Math and Physics Score respectively in the Variable 1 Variance (known) and Variable 2 Variance (known)
• Next, you have to check the Labels if the input data range with the label.
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the following result of the z-Test:Two-Sample Means  বিকল্প।

Explanation of the Result:

• Here, we can see that the Mean Value of the Math Score is greater than the mean value of the Physics Score.
• From the above result, we can see the variance of the Math Score is also greater than the variance of the Physics Score.
• If Z is less than Z critical two-tall, in this condition we can’t eliminate null hypothesis. In the above calculation, we can see that z and z Critical two-tail value is respectively 52 and 1.95 . That means 1.52 <1.95 , which matches the null hypothesis. In other words, the variances between two variables match.

আরো পড়ুন: How to Perform Case Study Using Excel Data Analysis

13. Sampling Analysis

Now, we are going to do a sampling analysis which is one of the best features of the Excel data analysis toolpak. Here, we have a dataset containing two items individual sales and total sales value for different time periods. Let’s walk through the steps to do sampling analysis.

📌 ধাপ:

• প্রথমে, ডেটা-এ যান tab in the top ribbon.
• Then, select the Data Analysis  টুল।

• When the Data Analysis window appears, select the Sampling  বিকল্প।
• Then, click on OK .

In the Sampling pop-up box,

• Provide data in the Input Range box, that you want to calculate the moving average by dragging through the column or row.
• In the Output Range box, provide the data range that you want your calculated data to store by dragging through the column or row. Or you can show the output in the new worksheet by selecting New Worksheet Ply and you can also see the output in the new workbook by selecting New Workbook .
• You have to enter data in the Number of Samples  বিকল্প।
• Next, you have to check the Labels if the input data range with the label.
• Then, click on OK .

• As a consequence, you will get the following result of the Sampling  analysis. In the following picture, we are able to pick up six samples from the Total Sales কলাম If you want to pick up more sample data from this column, you have to enter more numbers in the Number of Samples box when the Sampling উইন্ডো প্রদর্শিত হয়।

আরো পড়ুন: How to Analyze Sales Data in Excel (10 Easy Ways)

উপসংহার

এটাই আজকের অধিবেশনের সমাপ্তি। Here, we demonstrate thirteen suitable examples to use the data analysis toolpak. I strongly believe that from now, you may be able to use data analysis toolpak in Excel. আপনার যদি কোন প্রশ্ন বা সুপারিশ থাকে, তাহলে অনুগ্রহ করে নিচের মন্তব্য বিভাগে সেগুলি শেয়ার করুন৷

আমাদের ওয়েবসাইট Exceldemy.com চেক করতে ভুলবেন না এক্সেল সম্পর্কিত বিভিন্ন সমস্যা এবং সমাধানের জন্য। নতুন পদ্ধতি শিখতে থাকুন এবং বাড়তে থাকুন!

সম্পর্কিত প্রবন্ধ

• How to Analyze Data in Excel Using Pivot Tables (9 Suitable Examples)
• Analyze Time-Scaled Data in Excel (With Easy Steps)
• How to Analyze Qualitative Data in Excel (with Easy Steps)
• Analyze qPCR Data in Excel (2 Easy Methods)
• এক্সেলে টেক্সট ডেটা কীভাবে বিশ্লেষণ করবেন (5টি উপযুক্ত উপায়)