ग्राफ़ और Excel चार्ट जटिल डेटासेट को विज़ुअलाइज़ करने का एक शानदार तरीका है, और बेल कर्व कोई अपवाद नहीं हैं। वे आपको सामान्य वितरण का आसानी से विश्लेषण करने देते हैं और Excel में आसानी से बनाए जा सकते हैं। आइए जानें कैसे।
ध्यान रखें कि बेल कर्व का उद्देश्य केवल डेटा को सुंदर बनाने से परे है। ऐसे चार्ट पर डेटा विश्लेषण के कई रूप किए जा सकते हैं, जो डेटासेट के कई रुझानों और विशेषताओं को प्रकट करते हैं। इस गाइड के लिए, हालांकि, हम केवल बेल कर्व बनाने पर ध्यान केंद्रित करेंगे, इसका विश्लेषण नहीं।
सामान्य वितरण का परिचय
बेल कर्व केवल सामान्य रूप से वितरित डेटासेट को विज़ुअलाइज़ करने के लिए उपयोगी हैं। तो बेल कर्व में गोता लगाने से पहले, आइए देखें कि सामान्य वितरण का वास्तव में क्या मतलब है।
मूल रूप से, कोई भी डेटासेट जहां मान काफी हद तक माध्य के आसपास समूहित होते हैं, उसे सामान्य वितरण (या गाऊसी वितरण जैसा कि इसे कभी-कभी कहा जाता है) कहा जा सकता है। स्वाभाविक रूप से एकत्र किए गए अधिकांश डेटासेट ऐसे होते हैं, कर्मचारी प्रदर्शन संख्या से लेकर साप्ताहिक बिक्री आंकड़े तक।
बेल कर्व क्या है और यह उपयोगी क्यों है?
चूंकि सामान्य वितरण के डेटा बिंदु माध्य के आसपास समूहित होते हैं, इसलिए प्रत्येक डेटा बिंदु के केंद्रीय माध्य से विचरण को मापना उसके निरपेक्ष मूल्य की तुलना में अधिक उपयोगी है। और इन विचरणों को ग्राफ के रूप में प्लॉट करने से बेल कर्व प्राप्त होता है।
यह आपको एक नज़र में आउटलेर को देखने की अनुमति देता है, साथ ही औसत के सापेक्ष डेटा बिंदुओं के सापेक्ष प्रदर्शन को देखता है। कर्मचारी मूल्यांकन और छात्र अंक जैसी चीजों के लिए, यह आपको अंडरपरफॉर्मर्स को अलग बताने की क्षमता देता है।
Excel में कई सरल चार्ट के विपरीत, आप केवल अपने डेटासेट पर विज़ार्ड चलाकर बेल कर्व नहीं बना सकते। डेटा को पहले थोड़ी पूर्व-प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। यहां आपको क्या करना है:
- डेटा को आरोही क्रम में सॉर्ट करके शुरू करें। आप पूरे कॉलम का चयन करके और फिर Data > Sort Ascending पर जाकर इसे आसानी से कर सकते हैं।
- Average फ़ंक्शन का उपयोग करके औसत मान (या माध्य) की गणना करें। चूंकि परिणाम अक्सर दशमलव में होता है, इसलिए इसे Round फ़ंक्शन के साथ जोड़ना भी एक अच्छा विचार है।
हमारे नमूना डेटासेट के लिए, फ़ंक्शन ऐसा दिखता है:=ROUND(AVERAGE(D2:D11),0)
- अब हमारे पास मानक विचलन की गणना के लिए दो फ़ंक्शन हैं। STDEV.S का उपयोग तब किया जाता है जब आपके पास जनसंख्या का केवल एक नमूना होता है (आमतौर पर सांख्यिकीय शोध में) जबकि STDEV.P का उपयोग तब किया जाता है जब आपके पास पूरा डेटासेट होता है।
अधिकांश वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों (कर्मचारी मूल्यांकन, छात्र अंक, आदि) के लिए STDEV.P आदर्श है। एक बार फिर, आप पूरी संख्या प्राप्त करने के लिए Round फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।=ROUND(STDEV.P(D2:D11),0)
- यह सब वास्तविक मानों के लिए तैयारी कार्य था जिनकी हमें आवश्यकता है - सामान्य वितरण। बेशक, Excel के पास उसके लिए भी एक समर्पित फ़ंक्शन है।
NORM.DISTफ़ंक्शन चार तर्क लेता है - डेटा बिंदु, माध्य, मानक विचलन, और संचयी वितरण सक्षम करने के लिए एक बूलियन फ़्लैग। हम अंतिम को सुरक्षित रूप से अनदेखा कर सकते हैं (FALSE डालकर) और हमने पहले से ही माध्य और विचलन की गणना कर ली है। इसका मतलब है कि हमें केवल सेल मानों को फीड करना है और हमें परिणाम मिल जाएगा।=NORM.DIST(D2,$D$12,$D$13,FALSE)
एक सेल के लिए करें और फिर केवल पूरे कॉलम पर फ़ॉर्मूला कॉपी करें - Excel स्वचालित रूप से नए स्थानों से मेल खाने के लिए संदर्भ बदल देगा। लेकिन पहले $ प्रतीक का उपयोग करके माध्य और मानक विचलन सेल संदर्भों को लॉक करना सुनिश्चित करें।
- मूल मानों के साथ इस सामान्य वितरण का चयन करें। वितरण y-अक्ष बनाएगा जबकि मूल डेटा बिंदु x-अक्ष बनाएंगे।
- Insert मेनू पर जाएं और स्कैटर डायग्राम पर नेविगेट करें। Scatter with Smooth Lines विकल्प चुनें।

MS Excel में बेल कर्व चार्ट बनाने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
बेल कर्व चार्ट जटिल लग सकते हैं, लेकिन वास्तव में बनाना काफी सरल है। आपको केवल अपने डेटासेट के सामान्य वितरण बिंदुओं की आवश्यकता है।
पहले, बिल्ट-इन Excel फ़ॉर्मूला का उपयोग करके माध्य और मानक विचलन निर्धारित करें। फिर इन मानों का उपयोग पूरे डेटासेट के सामान्य वितरण की गणना करने के लिए करें।
बेल कर्व चार्ट मूल डेटा बिंदुओं के लिए x-अक्ष और सामान्य वितरण मानों के लिए y-अक्ष का उपयोग करके सिर्फ एक Scatter with Smooth Lines प्लॉट है। यदि आपका डेटासेट सामान्य रूप से वितरित था, तो आपको Excel में एक स्मूथ बेल कर्व मिलेगा।
अब जब आप जानते हैं कि Excel में बेल कर्व चार्ट कैसे बनाते हैं, तो अपने अगले प्रोजेक्ट के लिए Gantt चार्ट, हीट मैप, या वॉटरफॉल चार्ट बनाने का तरीका देखें।