বিভেদাঙ্ক (Measures of Dispersion) একটি ডেটাসেটের মানগুলোর বৈচিত্র্য বা ছড়িয়ে পড়া সম্পর্কে ধারণা দেয়। এটি ডেটার বিশ্লেষণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। বিভিন্ন পরিস্থিতিতে বিভেদাংকের প্রয়োজনীয়তা নিচে আলোচনা করা হলো:
বিভেদাঙ্ক ডেটাসেটের মানগুলোর মধ্যে কতটা ছড়িয়ে পড়া বা পরিবর্তনশীলতা আছে তা নির্ধারণ করে। এটি বোঝায় যে ডেটাগুলো গড়ের চারপাশে কতটা ঘনিষ্ঠভাবে বা দূরত্বে ছড়ানো।
উদাহরণ:
একটি কোম্পানির কর্মচারীদের বেতন বিশ্লেষণে বিভেদাঙ্ক ব্যবহার করলে বেতনের বৈচিত্র্য সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।
কোনো ডেটাসেট কতটা স্থিতিশীল তা বিভেদাঙ্কের মাধ্যমে নির্ধারণ করা যায়।
উদাহরণ:
বিনিয়োগের ঝুঁকি পর্যালোচনার ক্ষেত্রে বিভেদাঙ্ক ব্যবহৃত হয়।
দুটি বা ততোধিক ডেটাসেটের বৈচিত্র্যের তুলনা করতে বিভেদাঙ্ক অপরিহার্য।
উদাহরণ:
একটি স্কুলের দুটি ক্লাসের ছাত্রদের পরীক্ষার ফলাফলের বৈচিত্র্য তুলনা করার জন্য বিভেদাঙ্ক ব্যবহার করা হয়।
বিভিন্ন বৈজ্ঞানিক গবেষণায় বিভেদাঙ্ক ব্যবহার করে ডেটার বৈচিত্র্য বিশ্লেষণ করা হয়, যা সঠিক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে।
উদাহরণ:
স্বাস্থ্য গবেষণায় রোগীদের রক্তচাপের মানের বৈচিত্র্য নির্ধারণে বিভেদাঙ্ক ব্যবহৃত হয়।
বিভেদাঙ্ক ব্যবহার করে ডেটাসেটে বহিরাগত মান বা অস্বাভাবিক মান শনাক্ত করা যায়।
উদাহরণ:
একটি উৎপাদন প্রক্রিয়ায় যন্ত্রাংশের আকারের মধ্যে কোনো অস্বাভাবিক পরিবর্তন হলে বিভেদাঙ্কের সাহায্যে তা ধরা যায়।
পরিসংখ্যানিক মডেল তৈরিতে বিভেদাঙ্ক একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। এটি ডেটার বৈচিত্র্যের উপর ভিত্তি করে মডেলের নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।
বিনিয়োগ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় বিভেদাঙ্ক ব্যবহার করা হয়। ডেটার বৈচিত্র্য বিশ্লেষণ করে ঝুঁকি কমানোর কৌশল নির্ধারণ করা যায়।
উৎপাদন প্রক্রিয়ার গুণমান নিশ্চিত করতে বিভেদাঙ্ক ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ:
যদি উৎপাদিত পণ্যের বৈচিত্র্য কম থাকে, তবে পণ্যটি মানসম্পন্ন হিসেবে বিবেচিত হয়।
বিভেদাঙ্ক একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক মাপকাঠি যা ডেটাসেটের বৈচিত্র্য, স্থিতিশীলতা, এবং মানের প্রকৃতি বুঝতে সাহায্য করে। এটি সিদ্ধান্ত গ্রহণ, গবেষণা, এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রের কার্যক্রম পরিচালনার জন্য অপরিহার্য। বিভেদাঙ্ক ছাড়া ডেটা বিশ্লেষণ অসম্পূর্ণ থেকে যায়।
আরও দেখুন...