এক্সেলে মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং মাস্টার করুন: ধাপে ধাপে ভিজ্যুয়াল গাইড

মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং (MDS) হল বস্তুর মধ্যে সাদৃশ্য (ব্র্যান্ড, পণ্যের বৈশিষ্ট্য ইত্যাদি) ২-মাত্রিক স্কেলে দৃশ্যমানভাবে উপস্থাপনের একটি পদ্ধতি, অর্থাৎ একটি পারপিচুয়াল গ্রাফ। এটি উচ্চ মাত্রিক ডেটাকে XY প্লটে রূপান্তরিত করতে সহায়তা করে। এই নিবন্ধে আমি দেখাবো কিভাবে এক্সেলে মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং সম্পাদন করতে হয়।

মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং কী?

মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং বস্তুর মধ্যে সাদৃশ্য বা অসাদৃশ্যের একটি দৃশ্যমান প্রদর্শন। এখানে 'বস্তু' বলতে অনেক কিছু বোঝাতে পারে। ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপটে বস্তু বলতে ব্র্যান্ড, পণ্যের বৈশিষ্ট্য ইত্যাদিকে বোঝায়।

আপনি যে কোনো ক্ষেত্রে (রাজনীতি, বিজ্ঞান, মিডিয়া ইত্যাদি) থেকে আসেন, মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং-এর মৌলিক ধারণা একই থাকে। যদি আপনি সাদৃশ্য বিবেচনা করেন, তবে অধিক সাদৃশ্যময় বস্তুগুলি গ্রাফে একে অপরের নিকট অবস্থান পাবে।不仅如此, আপনি মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং ব্যবহার করে ভropolit মাত্রা वाले ডেটার মাত্রা কমাতে পারেন।

এক্সেলে মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং সম্পাদনের ধাপসমূহ

এক্সেলে মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং করতে নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করুন।

১ম ধাপ: সার্ভে পরিচালনা করুন এবং প্রাথমিক ডেটা তৈরি করুন

• মান लीজिए, আমরা ৫টি ব্র্যান্ড-এর জন্য তাদের ৬টি বৈশিষ্ট্য বিবেচনা করে মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং করব।
• শুরু করার আগে, এই ব্র্যান্ডগুলোর”上রে কাস্টমার সার্ভে করে রেটিং (১ থেকে ৯) সংগ্রহ করে এক্সেল স্প্রেডশিটে রাখতে হবে।
• এখানে একটি উদাহরণ দেওয়া হলো।

২য় ধাপ: ডেটা বিপরীত করুন (ঐচ্ছিক)

• এটি একটি ঐচ্ছিক ধাপ। আপনি এখন রেটিংগুলোকে ১০ থেকে বিয়োগ করে বিপরীত করতে পারেন। সূত্রটি হবে নিচের মতো।

C7 = পুরানো রেটিং

আরও পড়ুন: এক্সেলে ১ থেকে ১০ স্কেলে ডেটা স্কেল করার পদ্ধতি

৩য় ধাপ: বস্তুর মধ্যে দূরত্ব বের করুন এবং উপযুক্ত স্কেল প্রয়োগ করুন

• এখন "স্কেল্ড ডেটা কম্পैरিজন" নামে আরেকটি সেকশন তৈরি করুন।
• এখানে, K26 সেলে নিচের সূত্রটি প্রয়োগ করুন যেখানে SUMXMY2 ফাংশন ব্যবহার করা হয়েছে।

=SUMXMY2($C$16:$H$16,C17:H17)

• এই সূত্রটি ব্র্যান্ড ১ এবং ২-এর মধ্যে দূরত্ব ফেরত দেবে।
• এই সূত্রটি নিচে ড্র্যাগ করুন।
• সদৃশভাবে, L27 সেলে নিচের সূত্রটি লিখুন।

=SUMXMY2($C$17:$H$17,C18:H18)

• M28 সেলে নিচের সূত্রটি লিখুন।

=SUMXMY2($C$18:$H$18,C19:H19)

• অবশেষে, N29 সেলে নিচের সূত্রটি থাকবে।

=SUMXMY2(C19:H19,C20:H20)

• শেষে, C25 সেলে যান এবং নিচের সূত্রটি লিখুন।

=IF(K25="","",K25*9/MAX($K$25:$O$29))

• এই সূত্রটি ব্র্যান্ডগুলোর মধ্যে দূরত্বকে সর্বোচ্চ দূরত্বের সাপেক্ষে স্কেল করবে।
• গুণক ৯ বাধ্যতামূলক নয়, কোনো উপযুক্ত সংখ্যাও বেছে নেওয়া যাবে।
• সূত্রটি নিচে এবং ডানদিকে ড্র্যাগ করুন।

• সদৃশভাবে, ৬টি বৈশিষ্ট্যের মধ্যে স্কেল্ড দূরত্ব বের করুন। সূত্রগুলো ওয়ার্কবুকে রয়েছে, সেগুলো দেখুন।

৪র্থ ধাপ: সকল দূরত্ব একসাথে সংগ্রহ করুন

• এখন দূরত্বগুলো নিচের ছবির মত একটি পৃথক টেবিলে জমা করুন।

৫ম ধাপ: শুরুর ম্যাপ পয়েন্ট সেট করুন এবং অন্য локаশনে কপি করুন

• নিচের ছবিটি দেখুন। এখানে আমরা কিছু শুরুর পয়েন্ট সেট করেছি। এই দূরত্বগুলো ব্র্যান্ড-১ के সাপেক্ষে বিবেচনা করা হয়েছে।
• উদাহরণস্বরূপ, ব্র্যান্ড-২ ব্র্যান্ড-১ থেকে ৭.৮৪ ইউনিট দূরে। তাই আমরা সেট করলাম (৭.৮৪, ০)।
• অন্য পয়েন্টগুলোর জন্যও একই পদ্ধতি।
• ০ অর্ডিনেটগুলো অল্টারনেট করা হয়েছে যাতে ডেটা নিয়মিতভাবে ছড়িয়ে পড়ে।
• ব্র্যান্ড-১-এর জন্য (০,০) সেট করা হয়েছে। আমরা যেকোনো সংখ্যা নির্দিষ্ট করতে পারতাম কারণ এক্সেল সলভার ব্যবহার করে এই অর্ডিনেটগুলো পরিশোধ করা হবে।
• শেষে, এই মানগুলো কপি করুন (যদি কোনো রেফারেন্সড সেল থাকে, নিশ্চিত করুন যে কপি করা অঞ্চলে কোনো রেফারেন্সড সেল নেই)।

৬ষ্ঠ ধাপ: নতুন দূরত্বের ডেটা বের করুন

• এই ম্যাপ পয়েন্ট থেকে এই ধাপে ব্র্যান্ড এবং বৈশিষ্ট্যগুলোর মধ্যে নতুন দূরত্ব বের করুন। এই দূরত্ব বের করার সূত্রগুলো ওয়ার্কবুকে রয়েছে।

আরও পড়ুন: এক্সেলে ডেটা স্কেল করার পদ্ধতি

৭ম ধাপ: পুরানো এবং নতুন দূরত্বের র‍্যাঙ্ক বের করতে RANK.EQ ফাংশন প্রয়োগ করুন

• এখন এই দূরত্বগুলোর র‍্যাঙ্ক বের করতে RANK.EQ ফাংশন ব্যবহার করুন।
• C87 সেলে নিচের সূত্রটি প্রয়োগ করুন এবং সমস্ত ডেটা টেবিলে কপি করুন।

=IF(C42="","",RANK.EQ(C42,$C$42:$M$52,1))

• সদৃশভাবে, নতুন দূরত্বগুলোর র‍্যাঙ্ক বের করুন।

৮ম ধাপ: পুরানো এবং নতুন দূরত্বের র‍্যাঙ্কের মধ্যে কোরিলেশন বের করুন

• এখন CORREL ফাংশন ব্যবহার করে পুরানো এবং নতুন তৈরি দূরত্বের মধ্যে কোরিলেশন বের করুন।
• G114 সেলে নিচের সূত্রটি প্রয়োগ করুন।

=CORREL(C87:M97,C102:M112)

• কোরিলেশন মাত্র ৩১.২৮%, এর মানে বিদ্যমান দূরত্বগুলো আসলে দূরত্বকে খুব ভালোভাবে প্রকাশ করছে না। তাই পরবর্তী ধাপগুলোতে আমরা সলভার অ্যাড-ইন ব্যবহার করে কোরিলেশন সর্বোচ্চ করব এবং ফাইন্যাল ম্যাপ পয়েন্টগুলোতে পরিবর্তন আনব।

৯ম ধাপ: সলভার অ্যাড-ইন সক্ষম করুন

• যদি আপনার কাছে ইতিমধ্যে সলভার অ্যাড-ইন না থাকে, তবে এটি আরেকটি ঐচ্ছিক ধাপ।
• Alt+F+T চাপুন এবং নিচের উইন্ডোটি দেখাবে।
• অ্যাড-ইন সেকশনে যান এবং এক্সেল অ্যাড-ইন খুঁজে Go বাটন চাপুন।

• এখন সলভার অ্যাড-ইন সিলেক্ট করুন এবং OK চাপুন।

• সলভার অ্যাড-ইন এখন যোগ হয়ে যাবে।

১০ম ধাপ: সলভার ব্যবহার করে কোরিলেশন সর্বোচ্চ করুন

• এখন Data ট্যাবে যান এবং Solver কমান্ডে ক্লিক করুন।

• Solver Parameters ডায়ালগ বক্সে, উদ্দেশ্য হিসেবে কোরিলেশন সেলটি সেট করুন, এখানে G114 সেল।
• Max বাটনে ক্লিক করুন।
• তারপর Final Map Points রেফারেন্স সেলগুলো সিলেক্ট করুন, G57:H67।
• কনস্ট্রেইন্ট সেট করুন।
• Make Unconstrained Variables Non-Negative বক্সে চেক দিন এবং Evolutionary সলভিং মেথড সিলেক্ট করুন।
• তারপর Solve বাটন চাপুন।

• কনস্ট্রেইন্ট যোগ করতে Add-এ ক্লিক করুন, নিচের উইন্ডোটি দেখাবে এবং উপযুক্ত কনস্ট্রেইন্ট সেট করুন।

• সমাধান সম্পূর্ণ হলে, সলভার সমাধান রাখুন এবং OK চাপুন।

• কোরিলেশন মানটি দেখুন, এখন এটি ৯৪.৮৪% যা আগের চেয়ে অনেক বেশি।

• নিচের ছবিটি এক্সেল সলভার সফলভাবে চালানোর পর পরিবর্তিত ফাইন্যাল ম্যাপ পয়েন্ট দেখাচ্ছে।

১১ম ধাপ: পারপিচুয়াল ম্যাপ তৈরি করুন

• শেষে, পারপিচুয়াল ম্যাপ প্লট করতে, ফাইন্যাল ম্যাপ পয়েন্ট সিলেক্ট করুন এবং Insert ট্যাবে যান, তারপর Scatter Charts-এ ক্লিক করে More Scatter Charts চাপুন।

• এখন XY (Scatter)-এ যান এবং ২য় টাইপ সিলেক্ট করুন, তারপর OK চাপুন।

• জেনারেট হওয়া স্ক্যাটার চার্টে ফরম্যাটিং প্রয়োগ করলে নিচের ছবির মত একটি পারপিচুয়াল ম্যাপ পাওয়া যাবে।

অভ্যাস ওয়ার্কবুক ডাউনলোড করুন

উপসংহার

এক্সেল ব্যবহার করে মাল্টিডাইমেনশনাল স্কেলিং করা কখনো সহজ কাজ নয়! তাই এই বিষয় সম্পর্কে আপনার কোনো প্রশ্ন থাকলে নিচে কমেন্ট করুন।

<< স্কেলিং ফর্মুলা ইন এক্সেল | এক্সেল ফর স্ট্যাটিস্টিক্স | লার্ন এক্সেল-এ ফিরে যান

নিঃশুল্ক এডভান্সড এক্সেল এক্সারসাইজ সলিউশনের সাথে পান!