एक्सेल में मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग में महारत: चरण-दर-चरण विज़ुअल गाइड

मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग वस्तुओं (ब्रांड, उत्पाद विशेषताओं, आदि) के बीच समानता को 2-आयामी पैमाने पर, यानी एक सतत ग्राफ पर नेत्रहीन रूप से प्रस्तुत करने का एक तरीका है। मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग XY प्लॉट में डेटा को कम कर सकती है। इस लेख में, मैं दिखाऊंगा कि एक्सेल में मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग कैसे करें।

मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग क्या है?

मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग वस्तुओं के बीच समानता या असमानता का एक दृश्य प्रदर्शन है। यहां, एक वस्तु कई चीजों को संदर्भित कर सकती है। व्यवसाय में, वस्तु ब्रांड, उत्पाद विशेषताओं आदि को संदर्भित करती है।

आप किसी भी क्षेत्र (राजनीति, विज्ञान, मीडिया, आदि) से हों, मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग का मूल विचार समान है। यदि आप समानता पर विचार करते हैं, तो अधिक समान वस्तुएं एक ग्राफ पर करीबी स्थितियों में होंगी। इतना ही नहीं, आप मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग का उपयोग उन डेटा के लिए आयाम कम करने के लिए कर सकते हैं जिनमें बड़ी संख्या में आयाम हैं।

एक्सेल में मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग करने के चरण

एक्सेल में मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग करने के लिए, नीचे दिए गए चरणों का पालन करें।

पहला चरण: सर्वेक्षण करें और प्रारंभिक डेटा बनाएं

• मान लें, हम 5 ब्रांड के लिए उनके 6 विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए Multidimensional Scaling करने जा रहे हैं।
• शुरू करने से पहले, हमें इन ब्रांडों पर एक ग्राहक सर्वेक्षण करने और रेटिंग (1 से 9) को एक एक्सेल स्प्रेडशीट में इकट्ठा करने की आवश्यकता है।
• यहां एक उदाहरण है।

दूसरा चरण: डेटा को उल्टा करें

• खैर, यह एक वैकल्पिक चरण है। अब आप रेटिंग को 10 से घटाकर उल्टा कर सकते हैं। फॉर्मूला इस प्रकार होगा।

C7 = पुरानी रेटिंग

और पढ़ें: एक्सेल में 1 से 10 तक डेटा कैसे स्केल करें

तीसरा चरण: वस्तुओं के बीच दूरियां ढूंढें और उपयुक्त पैमाना लागू करें

• अब, "Scaled Data Comparison" नामक एक और सेक्शन बनाएं।
• यहां, सेल K26 में, निम्नलिखित फॉर्मूला लागू करें जहां हमने SUMXMY2 फंक्शन का उपयोग किया है।

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

• यह फॉर्मूला ब्रांड 1 और 2 के बीच की दूरी लौटाएगा।
• इस फॉर्मूला को नीचे खींचें।
• इसी तरह, सेल L27 में निम्नलिखित फॉर्मूला लिखें।

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

• सेल M28 में, नीचे दिया गया फॉर्मूला लिखें।

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

• और अंत में, निम्नलिखित फॉर्मूला सेल N29 में होगा।

=SUMXMY2(C19:H19,C20:H20)

• अंत में, सेल C25 पर जाएं और निम्नलिखित फॉर्मूला लिखें।

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

• यह फॉर्मूला अधिकतम दूरी के संबंध में ब्रांडों के बीच की दूरियों को स्केल करेगा।
• गुणक 9 अनिवार्य नहीं है, कोई भी उपयुक्त संख्या चुनें।
• फॉर्मूला को नीचे और दाएं खींचें।

• इसी तरह, 6 विशेषताओं के बीच स्केल की गई दूरियां ढूंढें। फॉर्मूला वर्कबुक में हैं, उन्हें देखें।

चौथा चरण: सभी दूरियों को एक साथ इकट्ठा करें

• अब, निम्नलिखित छवि की तरह एक अलग तालिका में दूरियों को संचित करें।

पांचवां चरण: प्रारंभिक मैप पॉइंट सेट करें और उन्हें दूसरे स्थान पर कॉपी करें

• निम्नलिखित छवि देखें। यहां हमने कुछ प्रारंभिक पॉइंट सेट किए हैं। ये दूरियां ब्रांड-1 के संबंध में मानी जाती हैं।
• उदाहरण के लिए, ब्रांड-2 ब्रांड-1 से 7.84 इकाई दूर है। इसलिए हम इसे (7.84,0) के रूप में सेट करते हैं।
• अन्य पॉइंट के लिए समान दृष्टिकोण लागू होता है।
• 0 ऑर्डिनेट्स वैकल्पिक हैं ताकि डेटा नियमित फैशन में बिखरे हुए हों।
• हमने ब्रांड-1 को (0,0) सेट किया है। हम कोई भी संख्या निर्दिष्ट कर सकते थे क्योंकि हम एक्सेल सॉल्वर का उपयोग करके इन ऑर्डिनेट्स को सुधारेंगे।
• अंत में, इन मानों को कॉपी करें (यदि कोई संदर्भित सेल हैं, तो सुनिश्चित करें कि कॉपी किए गए क्षेत्र में कोई संदर्भित सेल नहीं है)।

छठा चरण: नई दूरी डेटा ढूंढें

• इन मैप पॉइंट्स से, इस चरण में ब्रांडों और विशेषताओं के बीच नई दूरियां ढूंढें। इन दूरियों को ढूंढने के फॉर्मूला वर्कबुक में हैं।

और पढ़ें: एक्सेल में डेटा स्केलिंग कैसे करें

सातवां चरण: पुरानी और नई दूरियों पर RANK.EQ फंक्शन लागू करें

• अब, RANK.EQ फंक्शन का उपयोग करके इन दूरियों की रैंक ढूंढें।
• सेल C87 में निम्नलिखित फॉर्मूला लागू करें और पूरे डेटा टेबल पर फॉर्मूला कॉपी करें।

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

• इसी तरह, नई दूरियों को रैंक करें।

आठवां चरण: पुरानी और नई दूरियों की रैंक के बीच सहसंबंध ढूंढें

• अब, हम CORREL फंक्शन का उपयोग करके पुरानी और नई उत्पन्न दूरियों के बीच सहसंबंध ढूंढेंगे।
• सेल G114 में निम्नलिखित फॉर्मूला लागू करें।

=CORREL(C87:M97,C102:M112)

• सहसंबंध केवल 31.28% है, इसका मतलब है, मौजूदा दूरियां वास्तविक दूरियों को काफी अच्छी तरह से नहीं दर्शा रही हैं। इसलिए अगले चरणों में, हम सॉल्वर ऐड-इन का उपयोग करके सहसंबंध को अधिकतम करेंगे और फाइनल मैप पॉइंट्स में इसके अनुसार बदलाव करेंगे।

नौवां चरण: सॉल्वर ऐड-इन सक्षम करें

• यह एक और वैकल्पिक चरण है यदि आपके पास पहले से सॉल्वर ऐड-इन नहीं है।
• Alt+F+T दबाएं और निम्नलिखित विंडो दिखाई देगी।
• Add-ins सेक्शन पर जाएं और Excel Add-ins ढूंढें और Go दबाएं।

• अब, Solver Add-in चुनें और OK दबाएं।

• सॉल्वर ऐड-इन अब जुड़ जाएगा।

दसवां चरण: सॉल्वर का उपयोग करके सहसंबंध को अधिकतम करें

• अब, Data टैब पर जाएं और Solver कमांड पर क्लिक करें।

• Solver Parameters डायलॉग बॉक्स में, उद्देश्य को सहसंबंध सेल के रूप में सेट करें, यहां सेल G114।
• Max बटन पर क्लिक करें।
• फिर Final Map Points संदर्भ सेल चुनें, G57:H67।
• बाधाएं सेट करें।
• Make Unconstrained Variables Non-Negative बॉक्स चिह्नित करें और Evolutionary मूविंग विधि चुनें।
• फिर Solve बटन दबाएं।

• बाधाएं जोड़ने के लिए, Add पर दबाएं, और निम्नलिखित विंडो दिखाई देगी और उपयुक्त बाधाएं सेट करें।

• हल पूरा होने के बाद, सॉल्वर समाधान रखें और OK दबाएं।

• सहसंबंध मान देखें, अब यह 94.84% है जो पिछले वाले से कहीं अधिक है।

• निम्नलिखित छवि एक्सेल सॉल्वर को सफलतापूर्वक चलाने के बाद बदले हुए Final Map Points दिखाती है।

ग्यारहवां चरण: एक सतत मानचित्र बनाएं

• अंत में, एक सतत मानचित्र प्लॉट करने के लिए, Final Map Points चुनें और Insert टैब पर जाएं, फिर Scatter Charts पर क्लिक करें और फिर More Scatter Charts दबाएं।

• अब, XY (Scatter) पर जाएं और दूसरा प्रकार चुनें, और OK दबाएं।

• जनरेट किए गए स्कैटर चार्ट पर फॉर्मेटिंग लागू करने के बाद, हमें निम्नलिखित छवि की तरह एक सतत मानचित्र मिलेगा।

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निष्कर्ष

एक्सेल का उपयोग करके मल्टीडाइमेंशनल स्केलिंग करना कभी भी आसान काम नहीं है! इसलिए, यदि इस विषय के संबंध में आपके कोई प्रश्न हैं, तो कृपया नीचे एक टिप्पणी छोड़ें।

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