स्प्रेडशीट निस्संदेह सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला बुकिंग कीपिंग और डेटा साइंस टूल है। यह इतनी आसानी से पेपर वर्कशीट के अनुरूप हो गया है। लेकिन इस पर काम करते समय, या तो एक्सेल या गूगल स्प्रेडशीट के रूप में, हम सभी को कुछ स्तर की कठिनाइयाँ मिलती हैं जो हमें पूरी क्षमता से टूल का उपयोग करने से रोकती हैं। इस पर काबू पाने के लिए, एक लेख प्रकृति में प्रकाशित डेटा विश्लेषण के लिए इस बुद्धिमान डेटा स्वरूपण उपकरण का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम तकनीकों पर चर्चा करता है।
स्प्रेडशीट अक्सर डेटा विश्लेषण और समस्या समाधान का पसंदीदा तरीका होता है। तो आइए स्प्रैडशीट का उपयोग करते समय नियोजित की जाने वाली सर्वोत्तम प्रथाओं के बारे में जानें क्योंकि ‘स्प्रेडशीट वे हैं जहां डेटा विज्ञान शुरू होता है’।
1. डुप्लीकेट शीट पर काम करें
उपयोगकर्ताओं के लिए पहली सलाह है कि उनकी मूल स्प्रेडशीट को केवल-पढ़ने के लिए दस्तावेज़ के रूप में संरक्षित किया जाए और उनकी प्रतियों पर काम किया जाए। यदि कोई फिर से शुरू करना चाहे तो यह आसान हो जाएगा। लेख डेटा को अछूता रखने का सुझाव देता है क्योंकि एक गलत माउस क्लिक डेटा को गलत जगह पर ले जा सकता है या ऑटो-फ़ॉर्मेटिंग फ़ंक्शन डेटा को खराब कर सकता है।
2. स्वरूपण शैली को बुनियादी रखें
हालांकि स्प्रैडशीट्स फ़ॉन्ट को बॉर्डर स्टाइल से पृष्ठभूमि रंग में बदलकर शीट को स्वरूपित करने के लिए विभिन्न विकल्प प्रस्तुत करते हैं, एक शोधकर्ता को इसे न्यूनतम रखना चाहिए। जबकि नियमित तालिका जोड़तोड़ के दौरान स्वरूपण खो सकता है, सभी डेटा विश्लेषण उपकरण भी इस स्वरूपण से परिचित नहीं हैं। शोधकर्ता स्वयं यह याद रखने के लिए संघर्ष कर सकते हैं कि जब वे बाद में स्प्रैडशीट पर वापस आते हैं तो स्वरूपण क्या वर्णन करता है।
3. स्वरूपण शैली को सुसंगत रखें
लेख उपयोगकर्ताओं को उनकी स्वरूपण शैली के अनुरूप होने के लिए कहता है। “डेटा-विश्लेषण उपकरण स्प्रैडशीट्स को एक विशिष्ट प्रारूप में होने की उम्मीद करते हैं: कॉलम शीर्षकों की एक पंक्ति, कोई विलय कक्ष नहीं और प्रति पृष्ठ एक तालिका। आदर्श रूप से, सभी सेल भरे हुए हैं, भले ही कोई डेटा न हो (उदाहरण के लिए, ‘एनए’ के साथ), और इसमें डेटा का एक टुकड़ा होता है, “लेख पढ़ता है।
4. काम का दस्तावेजीकरण करें
अधिकांश चीजों के सहेजे जाने के बावजूद, शोधकर्ताओं को अभी भी अपने विश्लेषण का दस्तावेजीकरण करना चाहिए।
लेख की मांग है कि शोधकर्ताओं को एक रोडमैप बनाना चाहिए। “एक स्प्रैडशीट को ‘कोड बुक’ के रूप में नामित करें, जो संक्षेप में दस्तावेज करता है, डेटा कैसे एकत्र किया गया था, माप की इकाइयां, लापता मूल्यों का प्रतिनिधित्व कैसे किया जाएगा, गणना की जा रही है और स्प्रेडशीट को समझने, संसाधित करने और बनाए रखने के लिए आवश्यक किसी भी मेटाडेटा की आवश्यकता है।”
5. चेक और बैलेंस नियोजित करना
स्प्रैडशीट उपयोगकर्ताओं को यह देखने के लिए कुछ जांच करनी चाहिए कि डेटा-प्रोसेसिंग कोड अपेक्षित रूप से काम करता है या नहीं।
स्प्रेडशीट के कुछ हिस्सों को बदलने से भी रोका जा सकता है। डेटा सत्यापन यह सुनिश्चित कर सकता है कि दिनांक कॉलम में मान्य तिथियां हैं, कि संख्याएं कुछ सीमाओं के भीतर आती हैं या टेक्स्ट फ़ील्ड में अपेक्षित शब्द शामिल हैं, लेख की सिफारिश करता है।
6. पूर्व योजना
और यहाँ अंतिम लेकिन सबसे महत्वपूर्ण अभ्यास आता है। स्प्रेडशीट बनाना शुरू करने से पहले हमें हमेशा अच्छी तरह से योजना बनानी चाहिए।
“आप किन चरों और सहसंयोजकों का उपयोग करेंगे? आपको किस समय के चरणों की आवश्यकता है? आप कौन से विश्लेषण कर रहे होंगे?” लेख कहता है कि समय से पहले सोचना सबसे अच्छा काम है जो उपयोगकर्ताओं को करना चाहिए।
