
গুগল শিটসের সাথে মেশিন লার্নিং-এ পরিচিতি
গুগল শিটস বিশ্লেষণের জন্য একটি শক্তিশালী টুল, যেখানে আপনি মেশিন লার্নিং-এর মৌলিক কাজগুলো সম্পাদন করতে পারেন। গুগল শিটস বিল্ট-ইন ফাংশন, অ্যড-অন এবং ইন্টিগ্রেশন অফার করে মেশিন লার্নিং কাজগুলো করার জন্য। এই নিবন্ধে আমরা দেখব কীভাবে গুগল শিটসের সাথে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে হয়।
চলুন একটি সেলস ডেটাসেট বিবেচনা করি যাতে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ, শ্রেণিবিন্যাস এবং ট্রেন্ড প্রেডিকশন-जैसे মেশিন লার্নিং ধারণাগুলো গুগল শিটস ব্যবহার করে প্রয়োগ করা যায়।
১. সেলস প্রেডিকশনের জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন
লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা হয় এক বা একাধিক ইনপুট ভেরিয়েবল ভিত্তিক করে টার্গেট ভেরিয়েবল প্রেডিক্ট করার জন্য। আপনি গুগল শিটসের LINEST ফাংশন ব্যবহার করে Units Sold ভিত্তিক করে Total Sales প্রেডিক্ট করতে পারেন।
- Units Sold এবং Total Sales কলামগুলো সিলেক্ট করুন, যেগুলো হবে ইনপুট এবং আউটপুট ভেরিয়েবল।
- একটি সেল সিলেক্ট করুন এবং নিচের ফর্মুলা ইনসার্ট করুন।
ফর্মুলা:
=LINEST(G2:G71, E2:E71, TRUE, TRUE)
এটি Units Sold এবং Total Sales কলাম ভিত্তিক করে রিগ্রেশন পরিসংখ্যানের একটি সেট রিটার্ন করবে।

রিগ্রেশন পরিসংখ্যান সেট:
| মান | ব্যাখ্যা |
|---|---|
| 27.02405783 | রিগ্রেশন লাইনটির ঢাল (m) |
| -42.01697274 | রিগ্রেশন লাইনটির Y-ইন্টারসেপ্ট (b) |
| 1.311552999 | ঢাল (m) এর জন্য স্ট্যান্ডার্ড এরর |
| 1402.109659 | Y-ইন্টারসেপ্ট (b) এর জন্য স্ট্যান্ডার্ড এরর |
| 0.861943111 | নির্ধারণের গুণক (R²) |
| 5864.748017 | Y অনুমানের স্ট্যান্ডার্ড এরর (SEE) |
| 424.5505753 | স্বাধীনতার ডিগ্রি (df) |
| 68 | রিগ্রেশন মডেলের জন্য F-পরিসংখ্যান |
| 14602531370 | রিগ্রেশন স্কোয়ারের যোগফল (SSR) |
| 2338878313 | অবশিষ্ট স্কোয়ারের যোগফল (SSE) |
- প্রথম মান 27.02405783 হলো ঢাল (m)।
- দ্বিতীয় মান -42.01697274 হলো ইন্টারসেপ্ট (b)।
ফলাফল ব্যাখ্যা: রিগ্রেশন সমীকরণটি হলো:
Total Sales = m * Units Sold + b
ফর্মুলা:
এই ফর্মুলা ইউনিট মান এবং রিগ্রেশন ভিত্তিক করে ভবিষ্যতের সেলস মান প্রেডিক্ট করে।

২. ট্রেন্ড বিশ্লেষণ – ভবিষ্যতের সেলস প্রেডিক্ট করা
ট্রেন্ড বিশ্লেষণ সময়ের সাথে ডেটায় প্যাট্রেন চিহ্নিত করার প্রক্রিয়া। এই কেসে, আমরা ইতিহাসগত সেলস ডেটা ভিত্তিক করে ভবিষ্যতের সেলস প্রেডিক্ট করতে পারি।
লাইন চার্ট ইনসার্ট করুন
- আপনার Date এবং Total Sales কলামগুলো সিলেক্ট করুন।
- Insert ট্যাবে যান » Chart সিলেক্ট করুন » Setup-এ থেকে Line Chart সিলেক্ট করুন সেলস ট্রেন্ড ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য।

ট্রেন্ড সেলস করার জন্য ট্রেন্ডলাইন যোগ করুন:
- চার্টে ক্লিক করুন » Chart Editor-এ যান।
- Customize ট্যাবে » Series সিলেক্ট করুন, তারপর Trend line বক্সটি চেক করুন।
- Line Color এবং Line Opacity ফরম্যাট করুন।
- চার্টে একটি ট্রেন্ডলাইন যোগ হবে।

TREND ফাংশন ব্যবহার করুন:
আপনি যদি ভবিষ্যতের সেলস প্রেডিক্ট করতে চান, তবে TREND ফাংশন ব্যবহার করুন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি পরবর্তী দিনের সেলস প্রেডিক্ট করতে এটি ব্যবহার করতে পারেন।
ফর্মুলা:
=TREND(G2:G70, E2:E70, E71)
এই ফর্মুলা Units Sold কলামের পরবর্তী মান (E71) এর জন্য টোটাল সেলস প্রেডিক্ট করে।
৩. Simple ML for Sheets অ্যাড-অন ব্যবহার করুন
আপনি Simple ML ব্যবহার করে একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে পারেন যা Units Sold, Region, বা Product-এর মতো ফিচার ভিত্তিক করে Total Sales প্রেডিক্ট করে। এটি আপনাকে সেলস ট্রেন্ড ফোরকাস্ট করতে বা মূল চালিকাশক্তি চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।
অ্যাড-অন ইনস্টল করুন:
- Extensions ট্যাবে যান » Add-ons » Get add-ons সিলেক্ট করুন।

- সার্চ বারে Simple ML খুঁজুন।
- অ্যাড-অন স্টোর থেকে সিলেক্ট করে Install করুন।

- প্রয়োজনীয় অনুমতিগুলো অনুমোদন করুন,
আপনার শিটে Simple ML ব্যবহার করুন:
মান लीজিয়ে আপনার ডেটাসেটে কিছু মিসিং ভ্যালু আছে। আপনি এই অ্যাড-অন ব্যবহার করে মিসিং ভ্যালুগুলো প্রেডিক্ট করতে পারেন।
- Extensions ট্যাবে যান » Simple ML for Sheets সিলেক্ট করুন » Start-এ ক্লিক করুন।

- Task Pane-এ থেকে » Predict missing values সিলেক্ট করুন।

- আপনার মিসিং ভ্যালুর কলামটি সিলেক্ট করুন (যেমন: Total Sales) » Predict-এ ক্লিক করুন।

মিসিং ভ্যালুগুলো একটি নতুন কলামে শিটে যোগ হবে।

এখন আপনি Simple ML- থেকে উপলব্ধ সকল প্রেডিকশন আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী ব্যবহার করতে পারেন।
৪. গুগল শিটসের জন্য BigML অ্যাড-অন ইনস্টল করুন
- Extensions ট্যাবে যান » Add-ons » Get add-ons সিলেক্ট করুন।
- BigML for Sheets খুঁজুন » Install-এ ক্লিক করুন এবং প্রম্পটগুলো অনুসরণ করে অ্যাড-অনটি অনুমোদন করুন।
গুগল শিটসকে BigML-এ সংযুক্ত করুন:
- Extensions ট্যাবে যান » BigML » Start সিলেক্ট করুন।

- BigML টাস্ক প্যানে প্রদর্শিত হবে।
- আপনার BigML ক্রেডেনশিয়াল ব্যবহার করে লগ ইন করুন বা অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন।
- আপনার গুগল শিটের শিটটি সিলেক্ট করুন এবং Send Data to BigML-এ ক্লিক করুন।
BigML-এ মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দিন:
- একবার আপনার ডেটা BigML-এ আপলোড হলে, BigML ড্যাশবোর্ড খুলুন।
- Sources ট্যাবে যান » 1-CLICK DATASET সিলেক্ট করুন ডেটাসেট তৈরি করতে।

- আপনার মডেল প্রশিক্ষণ দিতে LINEAR SPLIT সিলেক্ট করুন। এটি ৮০% ডেটা ব্যবহার করবে আপনার মডেল প্রশিক্ষণ দিতে।

- এখন আপনি উপলব্ধ প্রেডিকশনগুলো পারফর্ম করতে পারেন।
- লিনিয়ার রিগ্রেশন নিরবচ্ছিন্ন মান প্রেডিক্ট করার জন্য (যেমন: Total Sales)।

আউটপুট:

এখন, আপনি প্রশিক্ষিত মডেলটি ব্যবহার করে নতুন ডেটা পয়েন্টের ফলাফল প্রেডিক্ট করতে পারেন সরাসরি গুগল শিটস থেকে উপলব্ধ অপশনগুলো থেকে।
উপসংহার
যদিও গুগল শিটস মেশিন লার্নিং-এর জন্য পরিচিত নয়, তবে এটি মেশিন লার্নিং ধারণাগুলো হ্যান্ডেল করতে পারে, বিশেষ করে বেগানারদের জন্য। বিল্ট-ইন ফাংশন দিয়ে লিনিয়ার রিগ্রেশন থেকে শুরু করে অ্যাড-অন দিয়ে উন্নত শ্রেণিবিন্যাস পর্যন্ত, আপনি বিশেষ সফ্টওয়্যারের প্রয়োজন ছাড়াই অপরিহার্য কাজগুলো সম্পাদন করতে পারেন। আপনি BigML এবং Simple ML Sheets-এর মতো থার্ড-পার্টি অ্যাড-অনগুলো লিভারেজ করতে পারেন কিছু ধাপ অনুসরণ করে আপনার সেলস ডেটায় অন্তর্দৃষ্টি পাওয়ার জন্য। আরও উন্নত মেশিন লার্নিং টুলসের সাথে গুগল শিটস ইন্টিগ্রেট করে আপনার বিশ্লেষণ বিস্তার করুন।
Get FREE Advanced Excel Exercises with Solutions!