گوگل شیٹس میں ڈیٹا کو معمول پر لانے کا طریقہ

اگر آپ گوگل شیٹس میں بڑے ڈیٹا سیٹ کے ساتھ کام کر رہے ہیں تو ، متغیر اقدار کا موازنہ کرنا ایک تکلیف دہ عمل ہوسکتا ہے۔ خوش قسمتی سے ، نارملائزیشن ایک شماریاتی طریقہ ہے جو آپ کو پیچیدہ اقدار کو آسانی سے موازنہ کرنے والے ڈیٹا سیٹ میں ترتیب دینے میں مدد فراہم کرتا ہے۔

یہ مضمون اس بات کی وضاحت کرے گا کہ اعداد و شمار کے فوائد کے ل normal آپ کو گوگل شیٹس میں ڈیٹا کو معمول پر لانے کا طریقہ عام ہے۔

گوگل شیٹس میں ڈیٹا کو معمول پر لانے کا طریقہ

فرض کریں ہمارے پاس A2 سے A50 کے خلیوں میں کچھ عددی اقدار ہیں۔ اس رینج کو X اور Y کے درمیان قدروں میں معمول پر لانے کے لئے ، آپ کو یہ کرنے کی ضرورت ہے:

1. اگر آپ کا پہلا ڈیٹا پوائنٹ A2 میں ہے تو ، اس فارمولے کو استعمال کرکے پہلی عام قدر مل سکتی ہے۔
   
   (YX) * ((A2-MIN ($ A $ 2: $ A $ 50)) / (MAX ($ A $ 2: $ A $ 50) -MIN ($ A $ 2: $ A $ 50٪))) + Y
   
   X اور Y کے لئے عددی اقدار کو براہ راست استعمال کریں۔
   
   
2. ایک بار جب آپ پہلی نمبر کے فارمولے میں داخل ہوجائیں تو ، ماؤس کرسر کو سیل کے نیچے منتقل کریں یہاں تک کہ یہ کراس ہوجائے۔ اس کے بعد ، فارمولے کے ساتھ بقیہ قطاریں پُر کرنے کے لئے کرسر کو دبائیں اور گھسیٹیں۔ Google شیٹس خود بخود A2 کو بقیہ سیلز کیلئے متعلقہ قطار نمبر سے تبدیل کردے گی ، جبکہ علامتوں کے پیچھے ہر چیز تبدیل نہیں ہوگی۔
   
   
3. اگر آپ شیٹوں میں موجود دوسرے خلیوں سے X اور Y کی اقدار کا حوالہ دینا چاہتے ہیں تو ، آپ کو خلیات کی قطار اور کالم سے پہلے اقدار (مثال کے طور پر ، $ D $ 5) ڈالنے کی ضرورت ہے ، یا فارمولہ کاپی کرنا ہوگا۔ ہوسکتا ہے کہ آپ کو تجزیہ غلطی یا غلط نتائج دے۔
   
   
4. اب آپ کے ڈیٹا کو X اور Y کی اقدار کے درمیان معمول بنادیا جائے گا۔
   
   

اپنے اعداد و شمار کو معمول بنانا مختلف کم سے کم اور زیادہ سے زیادہ اقدار کے ساتھ دو ڈیٹا سیٹ کے مابین فرق کو معلوم کرنے کا ایک بہترین طریقہ ہے۔

گوگل شیٹس کو بطور ڈیٹا بیس کیسے استعمال کریں

ہر ڈیٹا بیس بنیادی طور پر ایک بڑی میز (یا بہت سے منسلک جدولیں) ہوتا ہے ، جو ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹم کے زیر انتظام ہوتا ہے۔ اگر آپ نسبتا small چھوٹے ڈیٹا سیٹ کے ساتھ کام کر رہے ہیں جس کو ضرورت سے زیادہ پیمانے کی ضرورت نہیں ہے تو ، Google شیٹس کو آپ کے ڈیٹا بیس کے طور پر استعمال کیا جاسکتا ہے۔

Gta 5 میں حروف کو کس طرح تبدیل کرنا ہے

اگر آپ گوگل شیٹس کو بطور ڈیٹا بیس استعمال کرنا شروع کرنا چاہتے ہیں تو آپ کو بنیادی پروگرامنگ میں پس منظر کی ضرورت ہوگی۔ آپ کو شیٹ کو SQL اور ازگر کے ساتھ ہم آہنگ بنانے کے لئے ایک API کی بھی ضرورت ہوگی۔ اگرچہ گوگل اپنی خدمات کے لئے ایک جامع API پیش کرتا ہے ، اس کو سنبھالنا تھوڑا بہت زیادہ ہوسکتا ہے۔ لہذا ، ہم تجویز کرتے ہیں شیٹ 2api یا آٹو کوڈ API کی ضرورت کو حل کرنے کے ل. API کی خدمات آپ کے Google شیٹس کو بطور ڈیٹا بیس مربوط کرنے کے ل necessary ضروری کنکشن اور صداقت فراہم کریں گی اور مناسب ڈیٹا بیس ورک فلو کو قابل بنانے کے ل sufficient کافی حد تک پیش کرتے ہیں۔

گوگل شیٹس کو بطور ڈیٹا بیس استعمال کرنے کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ آپ ہمیشہ ہی تمام اعداد و شمار کا ضعیف جائزہ لے سکتے ہیں۔ چونکہ گوگل شیٹس موبائل آلات کے لئے بطور ایپ دستیاب ہے اور بیشتر براؤزرز اور آپریٹنگ سسٹم کے ساتھ ہم آہنگ ہے لہذا آپ کے ڈیٹا بیس کو دنیا میں کہیں سے بھی حاصل کیا جاسکتا ہے۔ آپ تبدیلیوں کے ل the ڈیٹا بیس کے ذریعہ استفسار کوڈ کو استعمال کرنے کے بجائے شیٹ میں ہی ڈیٹا کا براہ راست جائزہ اور ترمیم کرسکتے ہیں۔

تاہم ، گوگل شیٹس کی ڈیٹا بیس کے انتظام پر اپنی حدود ہیں۔ ایک تو ، متعلقہ افعال کی ایک الگ کمی ہے۔ ڈیٹا بیس عام طور پر ایک دوسرے سے بات چیت کرنے کے ل foreign غیر ملکی چابیاں کا استعمال کرتے ہوئے متعدد جدولوں پر مشتمل ہوتے ہیں ، ایسا عمل جو صرف ایک اسپریڈشیٹ میں موجود نہیں ہوتا ہے۔

اگر آپ ایک مثال دیکھنا چاہتے ہیں تو اپنی کمپنی کے محکموں پر غور کریں۔ اسپریڈشیٹ میں ، یہ عام طور پر صرف ٹائپ آؤٹ ڈور ہوتے ہیں۔ تاہم ، یہ بڑے اعداد و شمار کے سیٹ کے لئے غیر دانشمندانہ ہے۔ ڈیٹا بیس میں ، آپ کے پاس کمپنیوں کے محکموں کے لئے ایک الگ ٹیبل ہوگا ، جس کے مطابق ہر ایک شعبہ کا نمبر ہوگا۔ اس کے بعد آپ کسی غیر ملکی کلید کا استعمال کرتے ہوئے کسی ملازم کے بارے میں ڈیٹا میں محکمہ کے نمبر کا حوالہ دیتے۔ ایک الگ ڈیپارٹمنٹ ٹیبل رکھنے سے آپ پورے ڈیٹا بیس کے ذریعے تبدیلیوں کو چلائے بغیر خود محکموں میں براہ راست تبدیلیاں کر سکتے ہیں۔

مزید برآں ، Google شیٹس ایک وقت میں صرف پانچ ملین خلیوں کو ذخیرہ کرسکتی ہے۔ اگرچہ یہ ایک بڑی تعداد کی طرح معلوم ہوسکتا ہے ، یہاں تک کہ درمیانے درجے کی کمپنیوں کے پاس ڈیٹا بیس ہوسکتے ہیں جو اس حد سے زیادہ اچھالتے ہیں۔ مزید برآں ، آپ سیل کی حد تک پہنچنے سے پہلے آپ کارکردگی کے معاملات بہت تیزی سے پہنچیں گے۔ خلیوں کی تعداد اور کارکردگی کے درمیان بظاہر لکیری اسکیلنگ کے ساتھ ، 100 ہزار خلیوں پر مشتمل ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کرتے وقت آپ کو کافی تاخیر ہوگی۔

اضافی عمومی سوالنامہ

کیا آپ گوگل شیٹس میں ڈیٹا داخل کرسکتے ہیں؟

گوگل کا شامل کردہ API آپ کو فائلوں سے براہ راست ٹیبل داخل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ فائل امپورٹ ٹول مندرجہ ذیل ایکسٹینشنز کی حمایت کرتا ہے:

x .xls

x .xlsx

x .xlsm

x .xlt

x. xltx

x .lltm

od .ods

cs .sv

• .TXT

ts .tsv

. .tab

مزید برآں ، تھرڈ پارٹی سافٹ ویئر میں عام طور پر گوگل شیٹس کے ساتھ انضمام ہوتا ہے۔ شیٹس ٹوپی اور آٹو کوڈ ، جس پر ہم نے پہلے تبادلہ خیال کیا تھا ، دونوں کے پاس موجودہ ٹیبلز میں ڈیٹا شامل کرنے کے لئے API کے حل ہیں۔

ایک Google شیٹ سے دوسرے میں ڈیٹا داخل کرنے کے لئے آپ IMPTRANGE فنکشن بھی استعمال کرسکتے ہیں۔

گوگل کو بھی اسپریڈشیٹ میں مواد لکھنے کے لئے سکرپٹ ہدایات ہیں۔

اگر آپ کسی ایسے API حل کو تلاش کرنے کا انتظام کرتے ہیں جو آپ کے ل works کام کرتا ہے تو ، آپ اپنے شیٹ سے اپنے پلیٹ فارم سے جڑ جانے کے بعد آسانی سے Google شیٹس میں ڈیٹا داخل کرسکتے ہیں۔

کسی تکرار والے اکاؤنٹ کو حذف ہونے میں کتنا وقت لگتا ہے

میں گوگل شیٹس میں کوائف کس طرح صاف کرسکتا ہوں؟

گوگل شیٹس اعداد و شمار کے ذریعے صفائی اور ترتیب دینے کے ل several کئی حل پیش کرتی ہے۔

اگر آپ سروے کے نتائج اکٹھا کرنے کے لئے گوگل فارم استعمال کررہے ہیں تو ، آپ دستی طور پر ڈیٹا کو چسپاں کرنے کے بجا. ، اسپریڈشیٹ میں جوابات کو خود بخود چسپاں کرنے کے لئے فارم مرتب کرسکتے ہیں۔

گوگل شیٹس میں بھی ڈیٹا کی توثیق کی خصوصیت ہے۔ اگر آپ ڈیٹا> ڈیٹا کی توثیق پر جاتے ہیں تو ، آپ غلط اقدار کو روکنے کے لئے توثیق کی خصوصیات ترتیب دے سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، آپ آئٹمز کی ایک فہرست بناسکتے ہیں جسے کسی خاص کالم میں رکھا جاسکتا ہے ، اور کچھ اور داخل کرنے کی کوشش کرنے کے نتیجے میں غلطی ہوگی۔

گوگل شیٹس میں ڈپلیکیٹ اور ٹرم وائٹ اسپیس آپشنز بھی ہٹائیں۔ اس سے آپ کی قطاروں اور خلیوں سے کوئی اضافی قدریں اور خالی جگہ ختم ہوجائے گی۔

سیاہ سلاخوں csgo سے کیسے چھٹکارا حاصل کریں

اگر آپ آن لائن صفحات سے مزید منظم اعداد و شمار کو پیسٹ کرنا چاہتے ہیں تو ، اضافی بے ترتیبی کے بغیر ، ویب پیج سے اپنی مطلوبہ معلومات حاصل کرنے کے لئے IMPORTHTML یا IMPORTXML استعمال کریں۔

اس سے ڈیٹا کو معمول پر لانے کا کیا مطلب ہے؟

اعداد و شمار میں ، ڈیٹا کو معمول بنانا آپ کو متنوع ڈیٹا سیٹ کو زیادہ تقابلی بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

جب آپ ڈیٹا کو معمول پر لاتے ہیں تو ، آپ اصلی ہندسوں کی قدر کی حد کو اپنی پسند کی حد میں تبدیل کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، آپ اسکورنگ کے مختلف طریقوں کو ایک دوسرے سے موازنہ کرنے کے لئے ایک ہی قیمت کی حد میں معمول بنا سکتے ہیں۔

کسی قدر x کو معمول بنانا جو ایک حد (y، z) سے لے کر ایک حد (a، b) تک ہوتا ہے ، مندرجہ ذیل فارمولے کے ذریعہ کیا جاتا ہے:

X_normalized = (b - a) * ((x - y) / (z - y)) + a

جب آپ کے اصل ڈیٹاسیٹس میں صاف قدر نہیں ہوتی ہے تو ڈیٹا کو معمول پر لانا مفید ہے۔ مثال کے طور پر ، (0،100) کی حدود کو معیاری بنانا اسکورز کی خود سے زیادہ سے زیادہ قیمت سے آزاد اسکور کا فوری جائزہ فراہم کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔

اعداد و شمار کی جانچ میں ایک اضافی شماریاتی طریقہ معیاری ہے۔ اس کی اصل عددی اقدار کو 0 کی اوسط اور 1 کی معیاری انحراف کی وجہ سے رکھ دیا جاتا ہے۔ معیاری اقدار کو اکثر زیڈ اسکور کہا جاتا ہے۔

گوگل شیٹس میں ایک فنکشن ہوتا ہے جو آپ کو ڈیٹا سیٹ کو معیاری بنانے کی سہولت دیتا ہے۔ اسٹینڈرڈیج (x ، مطلب ، معیاری_ دیو) فنکشن عددی قدر ، x ، کو اپنی معیاری شکل میں ڈالے گا۔ آپ میز میں اپنے اعداد و شمار کی اوسط قیمت حاصل کرنے کیلئے اوسط (رینج) فنکشن کا استعمال کرسکتے ہیں اور ڈیٹاسیٹ کے معیاری انحراف کا حساب لگانے کے لئے ST_DEV (رینج) فنکشن کا استعمال کرسکتے ہیں۔

معیاری ڈیٹا کی ترجمانی کرنا کچھ مختلف ہے۔ مثال کے طور پر ، -1.5 کی ایک معیاری تعداد کا مطلب یہ ہے کہ اصل قیمت سیٹ کے معیاری انحراف سے 1.5 گنا اوسط سے چھوٹی ہے۔

مختلف توقعات اور ذرائع سے مختلف ڈیٹا سیٹ کی اقدار کا موازنہ کرنے کے لئے معیاری کاری مفید ثابت ہوسکتی ہے۔ چونکہ معیاری کاری ہمیشہ اس کا مطلب 0 اور ایک انحراف کو 1 دیتی ہے ، لہذا ڈیٹاسیٹ میں پیش کردہ اصل قدریں اس موازنہ میں مداخلت نہیں کریں گی۔

اعدادوشمار کا تجزیہ کسی خاص تقسیم کے مطابق ڈیٹاسیٹ کو بھی تبدیل کرسکتا ہے ، لیکن یہ ایک اعلی درجے کی شماریاتی خصوصیت ہے جو اس ہدایت نامے میں شامل نہیں ہوگی۔

نیا عمومی

ڈیٹاسیٹس کو معمول بنانا ڈیٹا تجزیہ میں ناقابل یقین حد تک مفید ٹول ہے ، اور گوگل شیٹس عددی اعداد و شمار کو معمول پر لانے کیلئے ایک فوری حل پیش کرتی ہے۔ مزید یہ کہ ، اگر آپ اپنے کام کے ل extraordinary غیر معمولی مقدار میں ڈیٹاسیٹ کے ساتھ کام نہیں کرتے ہیں تو ، آپ گوگل شیٹس کو ایک چھوٹے سے ڈیٹا بیس کے طور پر استعمال کرسکتے ہیں۔ تیسری پارٹی کے سافٹ ویئر کے ساتھ گوگل کی چادریں جو انضمام رکھتی ہیں وہ اسے وسیع صنعتوں کے ل suitable موزوں بنا دیتی ہیں۔ تاہم ، مناسب ڈیٹا بیس بہت زیادہ توسیع پذیر ہوں گے۔

عام طور پر آپ Google شیٹس میں کس قسم کی معلومات کو عام کرتے ہیں؟ کیا آپ اپنے ڈیٹا بیس کیلئے گوگل شیٹس استعمال کر رہے ہیں؟ ہمیں ذیل میں تبصرے کے سیکشن میں بتائیں۔