Data Visualization using Spreadsheet: Data Analysis and Manipulation (COMA Semester I - Unit 3: Section 5)

Spreadsheet (যেমন MS Excel, Google Sheets) শুধু ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য নয়, বরং ডেটা বিশ্লেষণ (analysis) এবং পরিবর্তন (manipulation) করার জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ একটি টুল। এই অধ্যায়ে আমরা ডেটা ক্লিনিং, সাজানো, ফিল্টার করা, logical function ব্যবহার এবং validation সম্পর্কে বিস্তারিত জানব।

---

১. Limiting Data Appearance on Screen

বড় ডেটা সেটে সব ডেটা একসাথে দেখানো না করে প্রয়োজন অনুযায়ী সীমিত ডেটা দেখানো হয়।

• Hide rows/columns
• Filter ব্যবহার করা
• Freeze pane ব্যবহার করা

---

২. Text Functions for Data Cleaning

ডেটা পরিষ্কার (cleaning) করার জন্য বিভিন্ন text function ব্যবহার করা হয়।

• TRIM() → extra space remove করে
• UPPER() → সব বড় হাতের অক্ষর
• LOWER() → সব ছোট হাতের অক্ষর
• PROPER() → প্রতিটি শব্দের প্রথম অক্ষর বড় করে

=TRIM(A1)

---

৩. Splitting and Combining Data

✔ Splitting (ডেটা ভাগ করা)

• Text to Columns ব্যবহার করে
• Comma বা space দিয়ে ভাগ করা যায়

✔ Combining (ডেটা একত্র করা)

=A1 & " " & B1

---

৪. Data Normalization এবং Standardization

ডেটাকে একই format-এ আনা খুব গুরুত্বপূর্ণ।

• সব নাম একই format (UPPER/LOWER)
• তারিখ একই format
• ডুপ্লিকেট ডেটা remove করা

---

৫. Working with Ranges and Named Ranges

Range হলো একাধিক cell-এর group।

• A1:A10 → একটি range
• Named Range → সহজে ব্যবহার করা যায়

=SUM(Marks)

---

৬. Conditional Formatting

ডেটার মান অনুযায়ী তার appearance পরিবর্তন করা হয়।

• High marks → Green
• Low marks → Red
• Data bars, color scales

---

৭. Data Validation এবং Error Checking

ভুল ডেটা প্রবেশ বন্ধ করার জন্য Data Validation ব্যবহার করা হয়।

• Dropdown list তৈরি করা
• Number limit set করা
• Text length limit

উদাহরণ:

Marks 0 থেকে 100 এর মধ্যে রাখতে validation ব্যবহার

---

৮. Logical Functions

✔ IF Function

=IF(A1>=50, "Pass", "Fail")

✔ AND Function

=AND(A1>50, B1>50)

✔ OR Function

=OR(A1>50, B1>50)

---

৯. Sorting Data

ডেটাকে ascending বা descending order-এ সাজানো যায়।

• A → Z
• Z → A
• Smallest → Largest

---

১০. Filtering Data

শুধু নির্দিষ্ট ডেটা দেখানোর জন্য filtering ব্যবহার করা হয়।

• Pass students filter করা
• Marks > 80 filter করা

---

১১. বাস্তব উদাহরণ

Name	Marks
Rumman	85
Rahul	45

Formula:

=IF(B2>=50, "Pass", "Fail")

---

উপসংহার

Data Analysis এবং Manipulation শেখা খুবই গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি বাস্তব জীবনের ডেটা নিয়ে কাজ করার ভিত্তি তৈরি করে। Sorting, filtering, validation এবং logical functions ব্যবহার করলে ডেটা থেকে সঠিক তথ্য বের করা সহজ হয়।

---

Quick Revision

• TRIM → space remove করে
• IF → decision নেওয়া
• Sorting → ডেটা সাজানো
• Filtering → নির্দিষ্ট ডেটা দেখানো
• Validation → ভুল ডেটা আটকানো