Excel में फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन की गणना करने की एक व्यापक मार्गदर्शिका

फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन, जिसे अक्सर फ़्रीक्वेंसी हिस्टोग्राम से दर्शाया जाता है, डेटा बिंदुओं को निर्धारित रेंजों में व्यवस्थित करता है, जिससे यह समझना आसान हो जाता है कि प्रत्येक मान कितनी बार आता है। यह तकनीक पैटर्न, रुझान और संभावित आउटलायर पहचानने के लिए महत्वपूर्ण है और डेटा में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।

यह ट्यूटोरियल फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन, उनके डेटा विश्लेषण में महत्व, और उन्हें कैसे बनाया जाए, इन सब पर चर्चा करेगा। Microsoft Excel के साथ, हम वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर चरण-दर-चरण मार्गदर्शन से फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन बनाएँगे और सार्थक अंतर्दृष्टि पाने के लिए परिणामों की व्याख्या करेंगे।

त्वरित उत्तर: Excel में फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन कैसे बनाएँ

Excel में फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन बनाने के लिए FREQUENCY() फ़ंक्शन का उपयोग करें। यह फ़ंक्शन निर्दिष्ट रेंजों—जिन्हें बिन्स कहा जाता है—में मान कितनी बार आते हैं, यह गणना करता है।

इन चरणों का पालन करें:

• अपना डेटा एक कॉलम में दर्ज करें।
• किसी दूसरे कॉलम में अपने बिन्स परिभाषित करें।
• एक नई सेल में =FREQUENCY(data_array, bins_array) टाइप करें, जहाँ data_array आपके डेटा सेल्स की रेंज है और bins_array आपके बिन्स की रेंज है।
• उदाहरण: =FREQUENCY(A2:A16, B2:B6)।
• फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन पाने के लिए Enter दबाएँ।

FREQUENCY() फ़ंक्शन से फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन की गणना. चित्र: लेखक

फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन क्यों महत्वपूर्ण हैं

फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन एक सांख्यिकीय तकनीक है जो डेटा को श्रेणियों या अंतरालों में व्यवस्थित करती है। आम तौर पर, परिणाम एक तालिका होती है जो दिए गए अंतराल के लिए अवलोकनों की संख्या दिखाती है।

फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन कई तरीकों से सहायक हैं:

• डेटा का सार: फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन बड़े डेटासेट को सुव्यवस्थित और समझने योग्य तरीके से संक्षेपित करते हैं। इससे हमें मानों के वितरण का त्वरित अवलोकन मिलता है।
• दृश्य निरूपण: फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन को आसानी से हिस्टोग्राम और पाई चार्ट के रूप में दर्शाया जा सकता है, जिससे डेटा की दृश्य समझ मिलती है।
• पैटर्न, रुझान और आउटलायर की पहचान: ये डेटा में शिखर, क्लस्टर और आउटलायर जैसे पैटर्न उजागर करते हैं। यह डेटा के आकार और विशेषताओं को और अधिक समझने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण में उपयोगी है।
• डेटा की तुलना: मानों का वितरण आपको विभिन्न डेटासेट की तुलना करने और समानताओं व भिन्नताओं को समझने में सक्षम बनाता है।
• संचार: फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन डेटा से मिली अंतर्दृष्टि को निर्णय-निर्माताओं सहित व्यापक दर्शकों तक सरल और प्रभावी ढंग से पहुँचाने का साधन हैं।
• निर्णय-निर्माण: वितरण और उसके पैटर्न की स्पष्ट समझ निर्णय लेने में मदद करती है। उदाहरण के लिए, मौसम के अनुसार वस्तुओं की आपूर्ति समझना यह तय करने में सहायक होता है कि खरीदारी कब करनी है।

अब जब हमने फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन और उनके महत्व को समझ लिया है, तो Microsoft Excel में उन्हें बनाने की कुछ विधियों में डुबकी लगाते हैं।

Excel में फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन बनाने की विधियाँ

कल्पना करें कि आप एक कॉस्मेटिक कंपनी के लिए काम करते हैं जो विभिन्न आयु समूहों के लिए उत्पाद प्रदान करती है। अब वे उन उत्पादों में विशेषज्ञता हासिल करना चाहते हैं जो कुछ विशिष्ट आयु समूहों, जिनमें अधिक ग्राहक हैं, को लक्षित करते हों। इसे समझने के लिए, आपको आयु समूह के अनुसार ग्राहकों का विश्लेषण करने का कार्य सौंपा गया है।

इसे संबोधित करने के लिए, उन्होंने ग्राहक डेटाबेस से ग्राहक आयु पर सैंपल डेटा लिया है। आपको निम्न तालिका दी गई है:

Customer Age डेटासेट. चित्र: लेखक

ग्राहक आयु समूह के अनुसार माँग का विश्लेषण करते समय, आपने महसूस किया कि फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन की गणना एक अच्छी शुरुआत होगी। यहाँ Microsoft Excel का उपयोग करके फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन निकालने की चार विधियाँ दी गई हैं।

विधि 1: FREQUENCY() फ़ंक्शन का उपयोग करना

FREQUENCY() फ़ंक्शन दिए गए डेटा का फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन गणना करता है और एक सूची लौटाता है जो दिए गए अंतरालों पर मानों की आवृत्ति दर्शाती है।

यहाँ FREQUENCY() फ़ंक्शन का सिंटैक्स है:

=FREQUENCY(data_array, bins_array)संचालित द्वारा

यह फ़ंक्शन दो पैरामीटर लेता है:

1. data_array: उन मानों के सेट का एक ऐरे या संदर्भ, जिनकी आप आवृत्ति गिनना चाहते हैं। यदि data_array में कोई मान नहीं है, तो FREQUENCY() शून्यों का ऐरे लौटाता है।
2. bins_array: वे अंतरालों का ऐरे या संदर्भ, जिनमें आप data_array के मानों को समूहित करना चाहते हैं। यदि bins_array में कोई मान नहीं है, तो FREQUENCY() data_array में तत्वों की संख्या लौटाता है।

फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन की गणना करने के लिए दोनों पैरामीटर आवश्यक हैं। आपको केवल data_array दिया गया है, जो कि Customer Age है। इसलिए, आपको स्वयं bins_array परिभाषित करना होगा।

इस उपयोग-प्रकरण के लिए, हम बिन्स को <20, 20–30, 30–40, 40–50, 50–60 और >60 परिभाषित कर सकते हैं। नीचे दिखाए अनुसार अपनी वर्कशीट में कॉलम B भरें।

FREQUENCY() फ़ंक्शन से फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन का सूत्र। चित्र: लेखक

data_array और bins_array तैयार करने के बाद, सेल C2 में फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन निकालने का फ़ॉर्मूला लिखें।

=FREQUENCY(A2:A16, B2:B6)संचालित द्वारा

उपरोक्त फ़ॉर्मूला के निष्पादन से निकला आउटपुट निम्न जैसा दिखेगा:

FREQUENCY() फ़ंक्शन का उपयोग करते हुए फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन. चित्र: लेखक

ऊपर के फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन को देखते हुए, हम पाते हैं:

• कंपनी के पास 20 वर्ष से कम आयु का केवल एक ग्राहक है।
• 20–30 और 30–40 आयु वर्ग में पाँच-पाँच ग्राहक हैं।
• 40–50 आयु वर्ग में तीन ग्राहक हैं।
• 50–60 आयु वर्ग में एक ग्राहक है।
• 60 से अधिक आयु का कोई ग्राहक नहीं है।

फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन से आप समझते हैं कि अधिकांश ग्राहक 20 से 40 वर्ष के बीच हैं।

विधि 2: पिवट टेबल्स का उपयोग

पिवट टेबल्स बड़े पैमाने पर डेटा को संक्षेपित और विश्लेषित करने का तेज़ और आसान तरीका हैं। पिवट टेबल्स एग्रीगेशन, ग्रूपिंग और स्लाइसर जैसी सुविधाएँ प्रदान करती हैं।

पिवट टेबल्स से फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन निकालने के लिए, मेनू से Insert पर क्लिक करें और PivotTable चुनें।

PivotTable सम्मिलित करें. चित्र: लेखक

उस डेटा रेंज को निर्दिष्ट करें जिसके लिए आप पिवट टेबल बनाना चाहते हैं। आपके मामले में डेटा रेंज A2:A16 है। आउटपुट नए शीट में पाने के लिए New Worksheet चुनें।

डेटा रेंज निर्दिष्ट करने के बाद, OK दबाएँ।

पिवट टेबल पैरामीटर्स निर्दिष्ट करना. चित्र: लेखक

OK पर क्लिक करने के बाद, विंडो के दाएँ तरफ PivotTable Fields पैन दिखाई देगा। Customer Age के लिए पिवट टेबल बनाने हेतु, Customer Age को Rows और Values के अंतर्गत ड्रैग और ड्रॉप करें।

पिवट टेबल अनुकूलित करें. चित्र: लेखक

Customer Age फ़ील्ड ड्रैग और ड्रॉप करने के बाद, दायाँ पैन नीचे जैसा दिखेगा:

अनुकूलित पिवट टेबल. चित्र: लेखक

बनी हुई पिवट टेबल इस प्रकार दिखेगी:

Customer Age का पिवट टेबल. चित्र: लेखक

यदि आप ऊपर के पिवट टेबल को देखें, तो यह वह नहीं है जो आप चाहते थे। उपयोग-प्रकरण आयु समूह के अनुसार ग्राहकों की संख्या का विश्लेषण करना है।

हम दो बातों से चूक रहे हैं:

1. Customer Age कॉलम समूहित नहीं है।
2. हम प्रत्येक समूह में ग्राहकों की संख्या चाहते हैं, न कि उनकी आयु का योग।

आइए इसे ठीक करें।

किसी पंक्ति मान पर राइट-क्लिक करें और Group चुनें।

पिवट टेबल में पंक्ति मानों को समूहित करें. चित्र: लेखक

ग्रूपिंग पैरामीटर्स भरें। हमारे उदाहरण में, हमने बिन्स 20, 30, 40, 50 और 60 चुने थे। इसलिए, हम 20 से शुरू करते हैं और 60 पर समाप्त करते हैं, 10 की वृद्धि के साथ।

पिवट टेबल की ग्रूपिंग. चित्र: लेखक

ग्रूपिंग के बाद, आउटपुट इस प्रकार दिखेगा:

समूहित पिवट टेबल. चित्र: लेखक

अगला, हमें Sum को Count में बदलना है। इसे बदलने के लिए, Sum of Customer Age सेल पर राइट-क्लिक करें और Value Field Settings चुनें।

पिवट टेबल में वैल्यू फ़ील्ड सेटिंग्स. चित्र: लेखक

पॉपअप डायलॉग में, Summarize Values By के अंतर्गत, Sum to Count में बदलें और OK दबाएँ।

वैल्यू फ़ील्ड सेटिंग्स. चित्र: लेखक

जैसे ही आप इसे अपडेट करेंगे, आउटपुट इस प्रकार दिखेगा:

पिवट टेबल का उपयोग करते हुए फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन. चित्र: लेखक

आप इसी आउटपुट की तलाश में थे—आपको Customer Age के अनुसार फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन मिल गया है।

विधि 3: Data Analysis ToolPak का उपयोग

Data Analysis ToolPak Microsoft Excel के लिए एक अतिरिक्त ऐड-इन है, जो डेटा एनालिटिक्स कार्यों में सामान्यतः उपयोग होने वाले मेट्रिक्स की गणना में मदद करता है।

यह ऐड-इन डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम नहीं होता। इसलिए, अपने Excel वर्कबुक के Data टैब के अंतर्गत दाएँ ऊपर Data Analysis आइकन देखें।

Excel में Data Analysis ToolPak. चित्र: लेखक

यदि आपको ऊपर दिखाया गया आइकन नहीं दिखता, तो ऐड-इन सक्षम नहीं है। इसे सक्षम करने के लिए, मेनू से File पर क्लिक करें और Options चुनें।

File टैब से Options चुनना. चित्र: लेखक

Excel Options डायलॉग बॉक्स खुलने पर Add-ins चुनें।

Excel Options डायलॉग बॉक्स से Add-ins चुनें. चित्र: लेखक

इसके बाद, नीचे Manage बॉक्स में Excel Add-ins चुनें और Go पर क्लिक करें।

Excel ऐड-इन्स का प्रबंधन. चित्र: लेखक

Add-Ins डायलॉग बॉक्स खुलने पर Analysis ToolPak पर टिक करें और OK क्लिक करें।

Data Analysis ToolPak सक्षम करना. चित्र: लेखक

अब Data टैब के अंतर्गत Data Analysis आइकन दिखाई देगा, और आपको यह प्रक्रिया दोहराने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि ऐड-इन को सक्षम करना एक बार का कार्य है।

फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन निकालने के लिए कॉलम हेडर सहित डेटा रेंज चुनें। Data Analysis आइकन पर क्लिक करें। एक डायलॉग बॉक्स पॉप अप होगा। उसमें से Histogram चुनें और OK क्लिक करें।

Data Analysis ToolPak ऐड-इन को सक्रिय करना. चित्र: लेखक

आपको नीचे दिखाए अनुसार एक डायलॉग बॉक्स मिलेगा।

हिस्टोग्राम पैरामीटर्स अनुकूलित करें. चित्र: लेखक

Input रेंज में Customer Age डेटा रेंज और Bin Range में Bins भरें।

• आपके पास Customer Age डेटा सेल्स A2:A16 में है।
• आपके पास Bins डेटा सेल्स B2:B6 में है।
• Output विकल्पों में, आउटपुट नए वर्कशीट में पाने के लिए New Worksheet चुनें।
• OK क्लिक करें।

आप नए वर्कशीट में नीचे दिखाए जैसा फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन देखेंगे।

Data Analysis ToolPak का उपयोग करते हुए फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन. चित्र: लेखक

लोजी! आपने Data Analysis ToolPak का उपयोग करते हुए आयु समूह के अनुसार फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन बना लिया है।

विधि 4: COUNTIF() और COUNTIFS() फ़ंक्शंस का उपयोग

COUNTIF() फ़ंक्शन किसी एक मापदंड के पूरा होने की संख्या गिनता है। COUNTIFS() फ़ंक्शन कई मापदंडों को पूरा करने वाली कोशिकाओं की संख्या गिनता है।

प्रत्येक आयु समूह के लिए फ़्रीक्वेंसी निकालने हेतु, नीचे दिए गए फ़ॉर्मूलों को क्रमशः सेल्स D2 से D7 में दर्ज करें।

# In cell D2
=COUNTIF(A2:A16, "<=20")
# In cell D3
=COUNTIFS(A2:A16, ">20", A2:A16, "<=30")
# In cell D4
=COUNTIFS(A2:A16, ">30", A2:A16, "<=40")
# In cell D5
=COUNTIFS(A2:A16, ">40", A2:A16, "<=50")
# In cell D6
=COUNTIFS(A2:A16, ">50", A2:A16, "<=60")
# In cell D7
=COUNTIF(A2:A16, ">60")संचालित द्वारा

यहाँ सेल्स में फ़ॉर्मूला जोड़ने का एक उदाहरण है। जब आप सभी की गणना कर लेते हैं, तो आउटपुट इस प्रकार दिखेगा:

COUNTIF() फ़ंक्शन का उपयोग करके फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन की गणना करें. चित्र: लेखक

अन्य विधियों की तुलना में, COUNTIF() का उपयोग करने की एक सीमा यह है कि इसमें समीकरण के भीतर पूर्व-परिभाषित बिन रेंज की आवश्यकता होती है।

फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन टेबल बनाने की सबसे सामान्य विधि FREQUENCY() फ़ंक्शन का उपयोग करना है। 

हालाँकि, जिस भी विधि में आपको सहजता हो, उसका उपयोग करें। उदाहरण के लिए, यदि आप विश्लेषण के हिस्से के रूप में अन्य सांख्यिकीय माप जैसे skewness, ANOVA, या correlation matrix भी गणना कर रहे हैं, तो Data Analysis ToolPak का उपयोग अधिक उपयुक्त हो सकता है।

अंतिम विचार

इस ट्यूटोरियल में, हमने फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन का महत्व और Microsoft Excel का उपयोग करके इसे कैसे गणना करें, यह सीखा। वास्तविक उदाहरण पर काम करके, हमने FREQUENCY() फ़ंक्शन का उपयोग करना और परिणामी डिस्ट्रीब्यूशन की व्याख्या कर अपने डेटा में अंतर्दृष्टि पाना सीखा। हमने फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन निकालने के तीन वैकल्पिक तरीके भी देखे।

सीखना यहीं नहीं रुकना चाहिए, और हम आपको Excel कौशल को आगे बढ़ाने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। अपनी नींव मजबूत करने के लिए Excel Fundamentals ट्रैक करने पर विचार करें। Data Preparation in Excel और Data Visualization in Excel कोर्स इन विषयों पर आपका ज्ञान बढ़ाने में सहायक होंगे। एक त्वरित संदर्भ के रूप में Data Manipulation in Excel Cheat Sheet भी देखिए।

सीखते रहिए!!!