এক্সেলে বিভিন্ন ধরনের চার্ট তৈরি করা যায়, যেগুলোর মাধ্যমে আপনি আপনার ডেটাকে ভিজ্যুয়ালি উপস্থাপন করতে পারবেন। প্রতিটি চার্ট টাইপ নির্দিষ্ট ধরনের ডেটার জন্য উপযুক্ত, যা ডেটার বিশ্লেষণ এবং তুলনা সহজ করে। এখানে এক্সেলের কিছু বেসিক চার্ট টাইপসের বর্ণনা দেওয়া হলো।

কলাম চার্ট (Column Chart)

কলাম চার্ট হল এক ধরনের গ্রাফ যা সোজা লম্বা বার দিয়ে ডেটার তুলনা করে। এটি বিভিন্ন ক্যাটেগরির মধ্যে মানের পার্থক্য দেখানোর জন্য ব্যবহার হয়।

• ব্যবহার: যখন আপনার ডেটা ক্যাটেগরিক্যাল এবং আপনি প্রতিটি ক্যাটেগরির মধ্যে তুলনা করতে চান, তখন কলাম চার্ট সবচেয়ে উপযুক্ত।
• উদাহরণ: বিক্রি, আয়ের তুলনা বা বিভিন্ন পণ্যের উৎপাদন মান।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• একাধিক সিরিজের ডেটা দেখাতে সহায়তা করে।
• সহজে তুলনা করা যায় এবং ট্রেন্ডও বোঝা যায়।

লাইন চার্ট (Line Chart)

লাইন চার্ট ডেটার পরিবর্তন বা প্রবণতা দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি এক বা একাধিক ডেটা পয়েন্টকে একটি লাইন দ্বারা যুক্ত করে, যা সময় বা ধারাবাহিকতার সঙ্গে ডেটার পরিবর্তন প্রদর্শন করে।

• ব্যবহার: যখন সময়ের সাথে ডেটার পরিবর্তন বা ট্রেন্ড বিশ্লেষণ করতে হয়, তখন লাইন চার্ট সবচেয়ে কার্যকরী।
• উদাহরণ: মাসিক বিক্রি, স্টকের মূল্য বা জনসংখ্যার পরিবর্তন।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• সময়ের সাথে ডেটার গতি বা ট্রেন্ড দেখাতে সাহায্য করে।
• একাধিক ডেটা সিরিজের তুলনা করা সহজ।

পাই চার্ট (Pie Chart)

পাই চার্ট হল একটি বৃত্তাকার চার্ট, যা বিভিন্ন অংশের অনুপাত বা শতাংশ দেখতে সাহায্য করে। এটি বিশেষভাবে ব্যবহার হয় যখন ডেটার একটি নির্দিষ্ট অংশকে মোটের তুলনায় দেখানো হয়।

• ব্যবহার: যখন আপনি একটি পুরো ডেটাসেটের অংশবিশেষ তুলনা করতে চান, তখন পাই চার্ট উপযুক্ত।
• উদাহরণ: একটি কোম্পানির বাজেটের বিভিন্ন অংশের অনুপাত, বা মার্কেট শেয়ার।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• সহজে বোঝা যায় কী পরিমাণ ডেটা একটি নির্দিষ্ট অংশে রয়েছে।
• খুব বড় সংখ্যক বিভাগ না থাকলে ব্যবহার করা ভালো।

বার চার্ট (Bar Chart)

বার চার্ট প্রায় কলাম চার্টের মতোই, তবে এটি অনুভূমিকভাবে ডেটা উপস্থাপন করে। এটি ব্যবহারকারীদের জন্য বিশেষ সুবিধা প্রদান করে যখন ডেটা খুব বড় বা ক্যাটেগরিগুলি লম্বা হয়।

• ব্যবহার: যখন আপনার ক্যাটেগরি নামগুলি খুব দীর্ঘ বা ডেটার মধ্যে তুলনা করতে হয়, তখন বার চার্ট ব্যবহার করা ভালো।
• উদাহরণ: বিভিন্ন দেশের জনসংখ্যা, বা বিভিন্ন বিভাগের আয়ের পরিসংখ্যান।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• কলাম চার্টের মতোই, তবে অনুভূমিক উপস্থাপনায় বড় ডেটার মধ্যে তুলনা সহজ হয়।
• দ্রুত তুলনা করা যায় যখন ক্যাটেগরির নাম বড় হয়।

এরিয়া চার্ট (Area Chart)

এরিয়া চার্ট হল লাইন চার্টের একটি উন্নত রূপ, যেখানে ডেটা পয়েন্টগুলির নিচের অঞ্চল পূর্ণ থাকে। এটি একটি ধারাবাহিক প্রবণতার দিক দেখানোর জন্য উপযোগী, যেখানে সময়ের সাথে সম্পূর্ণ মানের পরিবর্তন দেখা যায়।

• ব্যবহার: যখন আপনি একটি নির্দিষ্ট ডেটার মোট পরিবর্তন দেখতে চান, এবং তার সাথে এর অংশবিশেষের পরিবর্তনও দেখতে চান।
• উদাহরণ: সঞ্চয়, আয় বা উৎপাদন ক্ষমতার পরিবর্তন।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• সময়ের সাথে মোট পরিবর্তন এবং অংশের পরিবর্তন একসাথে দেখাতে সাহায্য করে।
• একাধিক ডেটা সিরিজের পরিসংখ্যান তুলনা করা সহজ।

স্ক্যাটার চার্ট (Scatter Chart)

স্ক্যাটার চার্ট দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বা প্রবণতা দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি এক্স-অ্যাক্সিস এবং ওয়াই-অ্যাক্সিসে দুটি ভেরিয়েবলের মান দেখায়, এবং প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের অবস্থান প্রদর্শন করে।

• ব্যবহার: যখন আপনি দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে চান, তখন স্ক্যাটার চার্ট ব্যবহার হয়।
• উদাহরণ: উচ্চতা এবং ওজনের মধ্যে সম্পর্ক, বা বিজ্ঞাপনের ব্যয় এবং বিক্রির মধ্যে সম্পর্ক।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• দুটি ভেরিয়েবলের সম্পর্ক সহজে বোঝা যায়।
• ট্রেন্ড লাইন যোগ করতে পারেন, যা সম্পর্কের গতি প্রদর্শন করে।

বুলেট চার্ট (Bullet Chart)

বুলেট চার্ট একটি উন্নত চার্ট যেটি মূলত কেবল একক একটি ডেটা পয়েন্টের মান, লক্ষ্য এবং মূল্যায়ন তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত একটি লক্ষ্যমাত্রার দিকে প্রগ্রেস বা উন্নয়ন দেখানোর জন্য উপযোগী।

• ব্যবহার: যখন আপনি নির্দিষ্ট লক্ষ্য এবং বাস্তবায়ন পরিমাণ তুলনা করতে চান, তখন বুলেট চার্ট ব্যবহার হয়।
• উদাহরণ: বিক্রির লক্ষ্য এবং অর্জিত পরিমাণ।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• একক লক্ষ্য বা পয়েন্টের জন্য কার্যকর।
• লক্ষ্য এবং প্রগ্রেস বোঝাতে সহজ এবং স্পষ্ট।

এই বেসিক চার্ট টাইপগুলো আপনার ডেটার উদ্দেশ্য এবং প্রয়োজন অনুসারে বিভিন্নভাবে বিশ্লেষণ এবং উপস্থাপন করতে সাহায্য করবে।

এক্সেলে কলাম চার্ট এবং বার চার্ট দুটি জনপ্রিয় চার্ট টাইপ, যা ডেটার তুলনা এবং বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়। যদিও উভয় চার্টের মূল উদ্দেশ্য একই—ডেটার মধ্যে তুলনা করা—তবে এগুলোর উপস্থাপন এবং ব্যবহার পদ্ধতিতে কিছু পার্থক্য রয়েছে।

কলাম চার্ট (Column Chart)

কলাম চার্ট হল একটি গ্রাফিকাল উপস্থাপনা যেখানে সোজা উঁচু কলাম ব্যবহার করে বিভিন্ন ক্যাটেগরির মধ্যে ডেটার তুলনা করা হয়। এটি এক বা একাধিক সিরিজের ডেটার ভিজ্যুয়াল রেপ্রেজেন্টেশন দেখাতে সাহায্য করে।

• ব্যবহার: যখন আপনার ডেটা ক্যাটেগরিক্যাল এবং আপনি একাধিক ক্যাটেগরির মধ্যে তুলনা করতে চান, তখন কলাম চার্ট সবচেয়ে উপযুক্ত। সাধারণত, এটি সময়ের সাথে ডেটার পরিবর্তন বা ভিন্ন ভিন্ন বিভাগের মধ্যে তুলনা দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
• উদাহরণ: বছরের বিভিন্ন মাসের বিক্রির পরিমাণ বা বিভাগভিত্তিক আয়ের তুলনা।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• সহজে তুলনা করা যায়, বিশেষত যখন আপনি একাধিক ক্যাটেগরি বা সিরিজ দেখতে চান।
• সময়ের সাথে ডেটার পরিবর্তন বা তুলনা প্রদর্শন করতে বিশেষভাবে কার্যকরী।
• একটি সিরিজ থেকে আরও বেশি তুলনা করা সহজ।

বার চার্ট (Bar Chart)

বার চার্ট প্রায় কলাম চার্টের মতোই কাজ করে, তবে এটি অনুভূমিক উপস্থাপনায় ডেটা দেখায়। এটি সোজা কলামের পরিবর্তে অনুভূমিক বার ব্যবহার করে। যখন ক্যাটেগরি নামগুলি বড় বা ডেটা পয়েন্টের মধ্যে তুলনা করার ক্ষেত্রে বিশেষ সুবিধা দরকার হয়, তখন বার চার্ট সবচেয়ে উপযুক্ত।

• ব্যবহার: যখন ডেটার ক্যাটেগরি নামগুলি খুব বড় হয় বা সংখ্যা তুলনা করতে হয়, তখন বার চার্ট সবচেয়ে কার্যকর। সাধারণত এটি সেইসব পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয় যেখানে ক্যাটেগরির নামগুলো দৃষ্টি আকর্ষণ করতে পারে।
• উদাহরণ: বিভিন্ন দেশের জনসংখ্যা, বা বিভাগ ভিত্তিক আয়ের পরিসংখ্যান।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• ক্যাটেগরি নামগুলি বড় হলে, এটি তুলনা করা সহজ করে তোলে।
• অনুভূমিক দৃষ্টিকোণ থেকে বড় পরিসরে তুলনা সহজ হয়।
• বিভিন্ন ক্যাটেগরির তুলনা করতে এবং বড় মানের মধ্যে পার্থক্য দেখতে সহায়তা করে।

কলাম চার্ট বনাম বার চার্ট

• উপস্থাপনা: কলাম চার্টে ডেটা সোজা লম্বা বার দ্বারা দেখানো হয়, যেখানে বার চার্টে ডেটা অনুভূমিক বার দ্বারা উপস্থাপিত হয়।
• ব্যবহার পরিস্থিতি:
  • কলাম চার্টে সময়ের পরিবর্তন বা সোজা তুলনা করা সহজ হয়।
  • বার চার্টে ক্যাটেগরি নামের দৈর্ঘ্য বেশি হলে তা আরো ভালভাবে উপস্থাপন করা যায়।
• ভিজ্যুয়াল স্পেস: কলাম চার্টের তুলনায়, বার চার্টে বেশি স্পেস ব্যবহৃত হয়, কারণ বারগুলো অনুভূমিকভাবে বিস্তৃত হয়।

উপসংহারে, কলাম চার্ট এবং বার চার্ট উভয়ই খুবই কার্যকরী টুল, তবে এগুলোর ব্যবহারের ক্ষেত্র এবং ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনাতে কিছু পার্থক্য রয়েছে। সাধারণত, আপনি যে ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছেন, সেটির প্রকারভেদ এবং উপস্থাপনার প্রয়োজনীয়তার ওপর নির্ভর করে আপনি কলাম বা বার চার্টের মধ্যে নির্বাচন করবেন।

লাইন চার্ট এবং এরিয়া চার্ট একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হলেও, তাদের ব্যবহারের উদ্দেশ্য এবং ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনায় কিছু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে। উভয় চার্টই প্রধানত ট্রেন্ড বা প্রবণতা প্রদর্শন করার জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে তাদের উপস্থাপনা এবং কাস্টমাইজেশন কিছুটা ভিন্ন।

লাইন চার্ট (Line Chart)

লাইন চার্ট একটি সহজ এবং জনপ্রিয় চার্ট টাইপ, যা এক বা একাধিক ডেটা পয়েন্টকে একটি লাইন দ্বারা সংযুক্ত করে। এটি প্রধানত সময়ের সাথে ডেটার পরিবর্তন বা প্রবণতা দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।

• ব্যবহার: যখন আপনি সময়ের সাথে ডেটার পরিবর্তন বা একটি নির্দিষ্ট ট্রেন্ড বিশ্লেষণ করতে চান, তখন লাইন চার্ট সবচেয়ে উপযুক্ত। এটি একটি ধারাবাহিক প্রবণতা বা গতি বুঝতে সাহায্য করে।
• উদাহরণ: মাসিক বিক্রি, স্টক মার্কেটের মূল্য পরিবর্তন, বা জনসংখ্যার বৃদ্ধি।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• সময়ের সাথে ডেটার গতি বা পরিবর্তন স্পষ্টভাবে প্রদর্শন করা যায়।
• একাধিক সিরিজের মধ্যে তুলনা করা সহজ, যেমন দুটি বা তার বেশি ভিন্ন ভিন্ন ট্রেন্ডের মধ্যে পার্থক্য দেখানো।
• ডেটার পরিবর্তন বা গতি বুঝতে সহায়তা করে, বিশেষ করে ধারাবাহিক তথ্যের জন্য।

এরিয়া চার্ট (Area Chart)

এরিয়া চার্ট হলো একটি লাইন চার্টের একটি উন্নত রূপ, যেখানে লাইনগুলির নিচের অংশ পূর্ণ থাকে। এটি মূলত মোট পরিবর্তন বা সম্পূর্ণ মানের পরিবর্তন প্রদর্শন করে, যা সময়ের সাথে পরিমাণের বৃদ্ধি বা হ্রাস দেখাতে সাহায্য করে।

• ব্যবহার: যখন আপনি একটি নির্দিষ্ট ডেটার মোট পরিবর্তন বা ডেটার অংশবিশেষের পরিবর্তন দেখতে চান, তখন এরিয়া চার্ট ব্যবহার করা উচিত। এটি সময়ের সাথে পুরো পরিবর্তন এবং এর অংশবিশেষের বিশ্লেষণ করে।
• উদাহরণ: সঞ্চয়, আয়, বা উৎপাদন ক্ষমতার পরিবর্তন।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• সময়ের সাথে মোট পরিবর্তন এবং অংশের পরিবর্তন একসাথে দেখানো যায়।
• একাধিক ডেটা সিরিজের পরিসংখ্যান তুলনা করা সহজ।
• এটি একটি লাইন চার্টের মতোই কাজ করে, তবে ডেটার মোট পরিবর্তনকে হাইলাইট করার জন্য এর নিচের অংশ পূর্ণ থাকে।

লাইন চার্ট বনাম এরিয়া চার্ট

• ডেটার উপস্থাপনা:
  • লাইন চার্টে ডেটার পরিবর্তন সোজা লাইন দ্বারা প্রদর্শিত হয়, যেখানে এরিয়া চার্টে সেই লাইনগুলোর নিচের অংশ পূর্ণ থাকে, যা মোট পরিবর্তন এবং অংশবিশেষের জন্য ভিজ্যুয়াল এফেক্ট তৈরি করে।
• ব্যবহার পরিস্থিতি:
  • লাইন চার্টে প্রধানত সময়ের সাথে ডেটার পরিবর্তন এবং গতি বোঝানো হয়।
  • এরিয়া চার্টে আপনি সময়ের সাথে মোট পরিবর্তন এবং তার অংশবিশেষও দেখতে পারেন, যা একটি ভিন্ন দৃষ্টিকোণ প্রদান করে।
• ভিজ্যুয়াল ইফেক্ট:
  • এরিয়া চার্টের মধ্যে ডেটার নিচের অংশ পূর্ণ থাকে, যা দেখাতে সহায়তা করে যে কোন অংশের পরিবর্তন হয়েছে।
  • লাইন চার্ট তুলনামূলকভাবে পরিষ্কার এবং সহজ, যেখানে ডেটা পয়েন্টগুলো সরাসরি দেখা যায়।

উপসংহারে, লাইন চার্ট এবং এরিয়া চার্ট উভয়ই গুরুত্বপূর্ণ ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম, তবে তাদের ব্যবহারের পরিস্থিতি এবং ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনার মধ্যে কিছু পার্থক্য রয়েছে। যেখানে লাইন চার্ট মূলত প্রবণতা বা গতি দেখায়, সেখানে এরিয়া চার্ট সমগ্র ডেটার মোট পরিবর্তন এবং তার অংশবিশেষ প্রদর্শন করতে উপযোগী।

পাই চার্ট এবং ডোণাট চার্ট একে অপরের সাথে বেশ মিল আছে, তবে তাদের মধ্যে কিছু মৌলিক পার্থক্যও রয়েছে। উভয় চার্টই ডেটার অংশবিশেষ বা শতাংশ প্রদর্শন করার জন্য ব্যবহৃত হয় এবং মূলত একটি পূর্ণ ডেটাসেটের অংশগুলোকে ভিজ্যুয়াল আকারে উপস্থাপন করে।

পাই চার্ট (Pie Chart)

পাই চার্ট একটি বৃত্তাকার চার্ট যা একটি পূর্ণ বৃত্তকে ভাগ করে বিভিন্ন সেগমেন্টে, যেখানে প্রতিটি সেগমেন্ট একটি নির্দিষ্ট অংশের অনুপাত বা শতাংশ উপস্থাপন করে। এটি ডেটার অংশবিশেষ দেখানোর জন্য সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত চার্ট টাইপ।

• ব্যবহার: যখন আপনার একটি সম্পূর্ণ ডেটাসেটের বিভিন্ন অংশের অনুপাত বা শতাংশ তুলনা করতে হয়, তখন পাই চার্ট ব্যবহার করা হয়। এটি সাধারণত ছোট সংখ্যক অংশের মধ্যে তুলনা করতে কার্যকরী।
• উদাহরণ: একটি কোম্পানির বাজেটের বিভিন্ন অংশের অনুপাত, বা মার্কেট শেয়ার।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• সহজে বোঝা যায়, প্রতিটি সেগমেন্ট কত শতাংশ ডেটার প্রতিনিধিত্ব করছে।
• সাধারণত ছোট বা মাঝারি সংখ্যক অংশের তুলনা করা হয় (বেশি অংশ থাকলে এটি অস্বচ্ছ হতে পারে)।
• প্রতিটি সেগমেন্টের সাইজ সঠিকভাবে দর্শানো হয়, যা ডেটার অনুপাত সহজে বোঝায়।

ডোণাট চার্ট (Doughnut Chart)

ডোণাট চার্ট হলো পাই চার্টের একটি পরিবর্তিত রূপ, যেখানে চার্টের কেন্দ্রটি খালি থাকে। এটি পাই চার্টের মতোই অংশবিশেষের অনুপাত দেখায়, তবে কেন্দ্রীয় খালি অংশটি ডেটার অন্যান্য বিশ্লেষণ বা তথ্য দেখানোর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

• ব্যবহার: ডোণাট চার্ট সাধারণত যখন কিছু অতিরিক্ত তথ্য বা বিশ্লেষণ দেখাতে হয় তখন ব্যবহৃত হয়, যেমন সেন্ট্রাল অংশে টেক্সট বা অন্য কোনো তথ্য সংযুক্ত করা। এছাড়া এটি পাই চার্টের তুলনায় কিছুটা বেশি ফ্লেক্সিবল এবং দেখতে আকর্ষণীয়।
• উদাহরণ: বাজারের শেয়ার বা অর্থনৈতিক খাতের বিভিন্ন অংশ, যেখানে আপনি মূল তথ্যের পাশাপাশি অন্য কিছু তথ্যও সংযুক্ত করতে চান।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• পাই চার্টের মতোই কাজ করে, তবে এতে কেন্দ্রের খালি অংশটি ভিজ্যুয়াল এফেক্ট সৃষ্টি করে এবং অতিরিক্ত তথ্য প্রদর্শনের সুযোগ দেয়।
• আপনি সেন্ট্রাল অংশে টেক্সট, ইমেজ, বা অন্যান্য তথ্যও রাখতে পারেন।
• একই ধরনের সেগমেন্টের তুলনা করতে ব্যবহার করা হয়, তবে এটি বেশি ভিজ্যুয়াল এফেক্ট প্রদান করে।

পাই চার্ট বনাম ডোণাট চার্ট

• কেন্দ্রের খালি অংশ:
  • পাই চার্টে পুরো বৃত্ত ভর্তি থাকে, তবে ডোণাট চার্টে কেন্দ্রটি খালি থাকে, যা অতিরিক্ত তথ্য বা ভিজ্যুয়াল উপাদান রাখতে সাহায্য করে।
• ভিজ্যুয়াল ইফেক্ট:
  • ডোণাট চার্টে কেন্দ্রীয় খালি অংশটি ভিজ্যুয়াল আকর্ষণ বৃদ্ধি করতে সহায়তা করে এবং কিছু অতিরিক্ত তথ্য সংযুক্ত করার সুযোগ দেয়।
  • পাই চার্ট সাধারণত সরল এবং সহজতর থাকে, তবে ডোণাট চার্টের মাধ্যমে আরো কিছু তথ্য উপস্থাপন করা সম্ভব।
• ব্যবহার ক্ষেত্র:
  • পাই চার্ট সাধারণত ছোট সংখ্যক অংশের মধ্যে তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডোণাট চার্ট আরও উন্নত বা বিশেষ প্রয়োজনে ব্যবহৃত হয়, যেখানে অতিরিক্ত তথ্যের প্রয়োজন হতে পারে।

সার্বিকভাবে, পাই চার্ট এবং ডোণাট চার্ট উভয়ই ডেটার অংশবিশেষ বা শতাংশ উপস্থাপনের জন্য উপযুক্ত, তবে তাদের মধ্যে ভিজ্যুয়াল পার্থক্য রয়েছে। পাই চার্ট সাধারণত সরল এবং প্রাথমিক উপস্থাপনার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডোণাট চার্টে আরো কাস্টমাইজেশন এবং অতিরিক্ত তথ্য প্রদর্শনের সুযোগ থাকে।

স্ক্যাটার চার্ট এবং বুবল চার্ট উভয়ই দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বা প্রবণতা বিশ্লেষণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। যদিও এই চার্ট দুটি একে অপরের সাথে কিছুটা মিল থাকতে পারে, তবে তাদের ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা এবং ডেটা বিশ্লেষণের উপায় কিছুটা ভিন্ন।

স্ক্যাটার চার্ট (Scatter Chart)

স্ক্যাটার চার্ট দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বা কোরিলেশন দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি এক্স-অ্যাক্সিস এবং ওয়াই-অ্যাক্সিসে দুটি ভেরিয়েবলের মান দেখায়, এবং প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট একটি পয়েন্ট দ্বারা চিহ্নিত হয়।

• ব্যবহার: যখন আপনি দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বা ট্রেন্ড বিশ্লেষণ করতে চান, তখন স্ক্যাটার চার্ট ব্যবহার করা হয়। এটি ডেটার মধ্যে কোন কোরিলেশন (positive, negative, or no correlation) রয়েছে তা স্পষ্টভাবে প্রদর্শন করে।
• উদাহরণ: উচ্চতা এবং ওজনের মধ্যে সম্পর্ক, বিজ্ঞাপন খরচ এবং বিক্রির মধ্যে সম্পর্ক, বা শিক্ষাগত স্তর এবং আয়ক্ষেত্রের মধ্যে সম্পর্ক।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• দুটি ভেরিয়েবলের সম্পর্ক বোঝানোর জন্য খুব কার্যকরী।
• ডেটার মধ্যে একটি স্পষ্ট সম্পর্কের (কোরিলেশন) উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি দেখা যায়।
• ট্রেন্ড লাইন (Trendline) যোগ করা যায়, যা সম্পর্কের গতি বা প্রভাবের উন্নতি প্রদর্শন করে।

বুবল চার্ট (Bubble Chart)

বুবল চার্ট একটি উন্নত স্ক্যাটার চার্ট, যেখানে প্রতিটি পয়েন্ট একটি বুবল (গোলাকার দাগ) দিয়ে চিহ্নিত থাকে এবং প্রতিটি বুবলের আকার এবং রঙও একটি নির্দিষ্ট ডেটা ভ্যালু প্রদর্শন করে। এটি তিনটি ডেটা ভেরিয়েবলের সাথে কাজ করে—একটি এক্স-অ্যাক্সিস, একটি ওয়াই-অ্যাক্সিস এবং একটি সাইজ ভেরিয়েবল।

• ব্যবহার: যখন আপনি তিনটি ভেরিয়েবলের সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে চান এবং সেই ভেরিয়েবলের মধ্যে আকার এবং রঙের পার্থক্যও দেখাতে চান, তখন বুবল চার্ট উপযুক্ত।
• উদাহরণ: একটি কোম্পানির বিক্রির তথ্য, যেখানে এক্স-অ্যাক্সিসে অঞ্চল, ওয়াই-অ্যাক্সিসে আয়, এবং বুবলের আকারে বিক্রির পরিমাণ বা শেয়ার বাজারের মূল্য তুলে ধরা যেতে পারে।

বিশেষ বৈশিষ্ট্য:

• এটি তিনটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক দেখানোর জন্য কার্যকরী।
• বুবলের আকার ডেটার মানকে প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে বুবলের রঙ এবং অবস্থান অন্য ভেরিয়েবলের মানকে বুঝায়।
• স্ক্যাটার চার্টের মতোই দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে সহায়তা করে, তবে তাতে একটি অতিরিক্ত ভেরিয়েবলের ইনফরমেশন যোগ হয়—বুবলের আকার।

স্ক্যাটার চার্ট বনাম বুবল চার্ট

• ডেটা ভেরিয়েবল:
  • স্ক্যাটার চার্টে দুটি ভেরিয়েবল থাকে, যেখানে এক্স-অ্যাক্সিস এবং ওয়াই-অ্যাক্সিসে ডেটা পয়েন্টের মান দেখানো হয়।
  • বুবল চার্টে তিনটি ভেরিয়েবল থাকে—একটি এক্স-অ্যাক্সিস, একটি ওয়াই-অ্যাক্সিস, এবং একটি সাইজ ভেরিয়েবল, যার মাধ্যমে ডেটার অতিরিক্ত গভীরতা বা বৈশিষ্ট্য প্রদর্শিত হয়।
• ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা:
  • স্ক্যাটার চার্টে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট একটি ছোট পয়েন্ট দ্বারা চিহ্নিত হয়, যা সম্পর্ক বা ট্রেন্ড বুঝাতে সাহায্য করে।
  • বুবল চার্টে, প্রতিটি পয়েন্ট একটি বুবল দ্বারা চিহ্নিত হয়, এবং বুবলের আকার ডেটার মানকে প্রতিনিধিত্ব করে, যা আরো বিশদভাবে বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে।
• ব্যবহার পরিস্থিতি:
  • স্ক্যাটার চার্ট ব্যবহার করা হয় যখন দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করা হয়।
  • বুবল চার্ট ব্যবহার করা হয় যখন তিনটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বা কোরিলেশন দেখাতে হয়, যেখানে আকার এবং রঙের মাধ্যমে ডেটার আরো বিস্তারিত তথ্য পাওয়া যায়।

উপসংহার:
স্ক্যাটার চার্ট এবং বুবল চার্ট উভয়ই সম্পর্ক বিশ্লেষণ করার জন্য উপযুক্ত, তবে বুবল চার্টে অতিরিক্ত তথ্য—যেমন আকার এবং রঙ—ডেটার আরও গভীর বিশ্লেষণ প্রদান করে। যদি আপনি কেবল দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক দেখতে চান, তাহলে স্ক্যাটার চার্ট উপযুক্ত, কিন্তু যদি তিনটি ভেরিয়েবলের সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে চান, তবে বুবল চার্ট আরো কার্যকরী হতে পারে।