Google शीट्स में डेटा को सामान्य कैसे करें?

यदि आप Google पत्रक में बड़े डेटा सेट के साथ काम कर रहे हैं, तो चर मानों की तुलना करना एक कठिन प्रक्रिया हो सकती है। सौभाग्य से, सामान्यीकरण एक सांख्यिकीय विधि है जो जटिल मानों को तुलना में आसान डेटा सेट में सॉर्ट करने में आपकी सहायता करेगी।

यह लेख समझाएगा कि सामान्यीकरण क्या है और आप सांख्यिकीय लाभों के लिए Google पत्रक में डेटा को कैसे सामान्य कर सकते हैं।

Google शीट्स में डेटा को सामान्य कैसे करें?

मान लीजिए हमारे पास A2 से A50 तक की कोशिकाओं में कुछ संख्यात्मक मान हैं। उस सीमा को X और Y के बीच के मानों में सामान्य करने के लिए, आपको यहाँ क्या करने की आवश्यकता है:

1. यदि आपका पहला डेटा बिंदु A2 में है, तो पहला सामान्यीकृत मान इस सूत्र का उपयोग करके पाया जा सकता है:
   
   (YX) * ((A2-MIN ($ A $ 2: $ A $ 50)) / (MAX ($ A $ 2: $ A $ 50) -MIN ($ A $ 2: $ A $ 50))) + Y
   
   सीधे एक्स और वाई के लिए संख्यात्मक मानों का प्रयोग करें।
   
   
2. एक बार जब आप पहली संख्या के लिए सूत्र डाल देते हैं, तो माउस कर्सर को सेल के निचले भाग में तब तक ले जाएँ जब तक कि वह क्रॉस न हो जाए। फिर, शेष पंक्तियों को सूत्र से भरने के लिए कर्सर को नीचे की ओर दबाएं और खींचें। Google पत्रक स्वचालित रूप से शेष कोशिकाओं के लिए संबंधित पंक्ति संख्या के साथ A2 को बदल देगा, जबकि $ प्रतीकों के पीछे सब कुछ नहीं बदलेगा।
   
   
3. यदि आप शीट में अन्य कक्षों से X और Y के मानों को संदर्भित करना चाहते हैं, तो आपको उन कक्षों की पंक्ति और स्तंभ से पहले $s लगाने होंगे जिनमें मान हैं (उदाहरण के लिए, $D), या सूत्र की प्रतिलिपि आपको एक पार्सिंग त्रुटि या गलत परिणाम दे सकता है।
   
   
4. आपका डेटा अब X और Y मानों के बीच सामान्य हो जाएगा।
   
   

अलग-अलग न्यूनतम और अधिकतम मान वाले दो डेटा सेट के बीच अंतर को मापने के लिए अपने डेटा को सामान्य बनाना एक शानदार तरीका है।

डेटाबेस के रूप में Google पत्रक का उपयोग कैसे करें

प्रत्येक डेटाबेस अनिवार्य रूप से एक बड़ी तालिका (या कई कनेक्टेड टेबल) होती है, जो डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली द्वारा शासित होती है। यदि आप अपेक्षाकृत छोटे डेटा सेट के साथ काम कर रहे हैं जिसे बहुत अधिक स्केल करने की आवश्यकता नहीं है, तो Google पत्रक का उपयोग आपके डेटाबेस के रूप में किया जा सकता है।

ज़ूम में ब्रेकआउट रूम कैसे सक्षम करें

यदि आप अपने डेटाबेस के रूप में Google पत्रक का उपयोग शुरू करना चाहते हैं, तो आपको मूल प्रोग्रामिंग में एक पृष्ठभूमि की आवश्यकता होगी। शीट को SQL और Python के साथ संगत बनाने के लिए आपको एक API की भी आवश्यकता होगी। जबकि Google अपनी सेवाओं के लिए एक व्यापक एपीआई प्रदान करता है, इसे संभालना थोड़ा अधिक हो सकता है। इसलिए, हम अनुशंसा करते हैं शीट२एपी या ऑटोकोड एपीआई की जरूरत को हल करने के लिए। एपीआई सेवाएं आपके Google पत्रक को आपके डेटाबेस के रूप में जोड़ने के लिए आवश्यक कनेक्शन और प्रमाणीकरण प्रदान करेंगी और उचित डेटाबेस वर्कफ़्लो को सक्षम करने के लिए पर्याप्त समापन बिंदु प्रदान करेंगी।

डेटाबेस के रूप में Google पत्रक का उपयोग करने का मुख्य लाभ यह है कि आप हमेशा सभी डेटा का एक दृश्य अवलोकन कर सकते हैं। चूंकि Google पत्रक मोबाइल उपकरणों के लिए एक ऐप के रूप में उपलब्ध है और अधिकांश ब्राउज़रों और ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ संगत है, इसलिए आपके डेटाबेस को दुनिया में कहीं से भी एक्सेस किया जा सकता है। आप परिवर्तन करने के लिए डेटाबेस के माध्यम से एक क्वेरी चलाने के लिए कोड का उपयोग करने के बजाय, सीधे शीट में ही डेटा का अवलोकन और संपादन कर सकते हैं।

हालाँकि, डेटाबेस प्रबंधन पर Google पत्रक की अपनी सीमाएँ हैं। एक के लिए, संबंधपरक कार्यों की एक अलग कमी है। डेटाबेस आमतौर पर एक दूसरे के साथ संवाद करने के लिए विदेशी कुंजियों का उपयोग करके कई तालिकाओं से बना होता है, एक ऐसी प्रक्रिया जो केवल एक स्प्रेडशीट में मौजूद नहीं होती है।

यदि आप एक उदाहरण देखना चाहते हैं, तो अपनी कंपनी के विभागों पर विचार करें। स्प्रैडशीट में, ये आमतौर पर केवल टाइप-आउट स्ट्रिंग्स होंगे। हालाँकि, बड़े डेटा सेट के लिए यह नासमझी है। डेटाबेस में, आपके पास कंपनी विभागों के लिए एक अलग तालिका होगी, जिसके अनुसार प्रत्येक विभाग को क्रमांकित किया जाएगा। फिर आप एक विदेशी कुंजी का उपयोग करके, किसी कर्मचारी के बारे में डेटा में विभाग की संख्या का संदर्भ देंगे। एक अलग विभाग तालिका होने से आप संपूर्ण डेटाबेस के माध्यम से परिवर्तनों को चलाए बिना स्वयं विभागों में सीधे परिवर्तन कर सकते हैं।

इसके अतिरिक्त, Google पत्रक एक बार में केवल पाँच मिलियन सेल ही संग्रहीत कर सकता है। हालांकि यह एक बड़ी संख्या की तरह लग सकता है, यहां तक ​​​​कि मध्यम आकार की कंपनियों के पास ऐसे डेटाबेस हो सकते हैं जो इस सीमा से अधिक हों। इसके अलावा, सेल सीमा तक पहुंचने से पहले आप प्रदर्शन के मुद्दों तक बहुत तेजी से पहुंचेंगे। कोशिकाओं की संख्या और प्रदर्शन के बीच एक रैखिक स्केलिंग के साथ, आपको 100 हजार कोशिकाओं वाले डेटाबेस के साथ काम करते समय महत्वपूर्ण देरी होगी।

अतिरिक्त अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या आप Google पत्रक में डेटा सम्मिलित कर सकते हैं?

Google का निगमित API आपको फ़ाइलों से सीधे तालिका सम्मिलित करने की अनुमति देता है। फ़ाइल आयात उपकरण निम्नलिखित एक्सटेंशन का समर्थन करता है:

• .xls

• .xlsx

• .xlsm

• .xlt

• .xltx

• .xltm

• .ods

• .csv

• ।टेक्स्ट

• .tsv

• .टैब

इसके अतिरिक्त, तृतीय-पक्ष सॉफ़्टवेयर में आमतौर पर Google पत्रक के साथ एकीकरण होता है। शीट्स२एपी और ऑटोकोड, जिनके बारे में हमने पहले चर्चा की थी, दोनों में मौजूदा तालिकाओं में डेटा प्रविष्टि प्रदान करने के लिए एपीआई समाधान हैं।

आप एक Google शीट से दूसरे में डेटा डालने के लिए IMPORTRANGE फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं।

Google के पास स्प्रैडशीट में सामग्री लिखने के लिए स्क्रिप्टिंग निर्देश भी हैं।

यदि आप एक एपीआई समाधान खोजने में कामयाब होते हैं जो आपके लिए काम करता है, तो आप इसे अपने प्लेटफॉर्म से कनेक्ट करने के बाद आसानी से Google शीट्स में डेटा डाल सकते हैं।

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मैं Google पत्रक में डेटा कैसे साफ़ करूँ?

Google पत्रक डेटा को साफ करने और क्रमबद्ध करने के लिए कई समाधान प्रदान करता है।

यदि आप सर्वेक्षण परिणाम एकत्र करने के लिए Google फ़ॉर्म का उपयोग कर रहे हैं, तो आप डेटा को मैन्युअल रूप से चिपकाने के बजाय स्वचालित रूप से प्रतिक्रियाओं को स्प्रेडशीट में पेस्ट करने के लिए प्रपत्र सेट कर सकते हैं।

Google पत्रक में डेटा सत्यापन सुविधा भी है। यदि आप डेटा> डेटा सत्यापन पर जाते हैं, तो आप गलत मानों को रोकने के लिए सत्यापन सुविधाएँ सेट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप उन मदों की एक सूची बना सकते हैं जिन्हें किसी विशेष कॉलम में रखा जा सकता है, और कुछ और डालने का प्रयास करने से एक त्रुटि होगी।

Google पत्रक में डुप्लिकेट निकालें और व्हॉट्सएप विकल्प ट्रिम करें। यह आपकी पंक्तियों और कक्षों से कोई अतिरिक्त मान और रिक्त स्थान निकाल देगा।

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यदि आप ऑनलाइन पृष्ठों से अधिक व्यवस्थित डेटा पेस्ट करना चाहते हैं, तो अतिरिक्त अव्यवस्था के बिना, वेबपेज से आपको आवश्यक जानकारी प्राप्त करने के लिए IMPORTHTML या IMPORTXML का उपयोग करें।

डेटा को सामान्य करने का क्या मतलब है?

आंकड़ों में, डेटा को सामान्य करने से आप विभिन्न डेटा सेट को अधिक तुलनीय बना सकते हैं।

जब आप डेटा को सामान्य करते हैं, तो आप मूल संख्यात्मक मान श्रेणी को अपनी पसंद की श्रेणी में बदल सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप विभिन्न स्कोरिंग विधियों को एक ही मान श्रेणी में एक दूसरे से तुलना करने के लिए सामान्य कर सकते हैं।

एक श्रेणी (y,z) से एक श्रेणी (a,b) तक आने वाले मान x को सामान्य बनाना निम्न सूत्र द्वारा किया जाता है:

एक्स_सामान्यीकृत = (बी - ए) * ((एक्स - वाई) / (जेड - वाई)) + ए

जब आपके मूल डेटासेट में साफ़ मान नहीं होते हैं, तो डेटा को सामान्य करना उपयोगी होता है। उदाहरण के लिए, श्रेणियों को (0,100) तक मानकीकृत करने से स्कोर के अधिकतम मूल्य से स्वतंत्र स्कोर का त्वरित अवलोकन प्रदान करने में मदद मिल सकती है।

डेटा मूल्यांकन में एक अतिरिक्त सांख्यिकीय पद्धति मानकीकरण है। यह मूल संख्यात्मक मानों को 0 का माध्य और 1 का मानक विचलन रखता है। मानकीकृत मानों को अक्सर z स्कोर कहा जाता है।

Google पत्रक में एक फ़ंक्शन है जो आपको डेटा सेट को मानकीकृत करने की अनुमति देता है। STANDARDIZE(x, mean, standard_dev) फ़ंक्शन संख्यात्मक मान, x को उसके मानकीकृत रूप में रखेगा। आप तालिका में अपने डेटा का औसत मान प्राप्त करने के लिए औसत (रेंज) फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं और डेटासेट के मानक विचलन की गणना करने के लिए ST_DEV (रेंज) फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

मानकीकृत डेटा की व्याख्या करना थोड़ा अलग है। उदाहरण के लिए, -1.5 की एक मानकीकृत संख्या का अर्थ है कि मूल मान सेट के मानक विचलन के औसत से 1.5 गुना छोटा है।

मानकीकरण विभिन्न डेटा सेटों के मूल्यों की विभिन्न अपेक्षाओं और साधनों के साथ तुलना करने के लिए उपयोगी हो सकता है। चूंकि मानकीकरण हमेशा माध्य को 0 और विचलन को 1 पर रखता है, डेटासेट में प्रस्तुत वास्तविक मान तुलना में हस्तक्षेप नहीं करेंगे।

सांख्यिकीय विश्लेषण किसी विशेष वितरण के अनुरूप डेटासेट को भी बदल सकता है, लेकिन यह एक उन्नत सांख्यिकीय विशेषता है जिसे इस गाइड में शामिल नहीं किया जाएगा।

नया सामान्य

डेटा विश्लेषण में डेटासेट को सामान्य बनाना एक अविश्वसनीय रूप से उपयोगी उपकरण है, और Google पत्रक संख्यात्मक डेटा को सामान्य करने के लिए एक त्वरित समाधान प्रदान करता है। इसके अलावा, यदि आप अपने काम के लिए असाधारण मात्रा में डेटासेट के साथ काम नहीं करते हैं, तो आप Google शीट्स को एक छोटे डेटाबेस के रूप में उपयोग कर सकते हैं। Google पत्रक में तृतीय-पक्ष सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकरण इसे उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयुक्त बनाता है। हालांकि, उचित डेटाबेस बहुत अधिक स्केलेबल होंगे।

आप आमतौर पर Google पत्रक में किस प्रकार की जानकारी को सामान्य करते हैं? क्या आप अपने डेटाबेस के लिए Google पत्रक का उपयोग कर रहे हैं? नीचे टिप्पणी अनुभाग में हमें बताएं।