এক্সেলে কোন ধরনের চার্ট এড়িয়ে চলবেন এবং এর সেরা বিকল্পটি কীভাবে বেছে নেবেন

ইনফরমটেক ডিজিটাল » মানে » এক্সেলে কোন ধরনের চার্ট এড়িয়ে চলবেন এবং এর সেরা বিকল্পটি কীভাবে বেছে নেবেন

আপনি যদি প্রতিদিন স্প্রেডশিট নিয়ে কাজ করেন, তাহলে আপনি জানেন যে একটি সুচিন্তিত চার্ট একটি অন্তহীন টেবিলকে একটি স্পষ্ট এবং সহজে বোধগম্য গল্পে রূপান্তরিত করতে পারে। কিন্তু এটাও সত্যি যে এক্সেলে একটি ত্রুটিপূর্ণভাবে ডিজাইন করা চার্ট এটি সাহায্য করার চেয়ে বেশি বিভ্রান্তি সৃষ্টি করতে পারে: ডেটা নির্বাচনে ত্রুটি, অনুপযুক্ত ভিজ্যুয়ালাইজেশন ধরণ, অপ্রয়োজনীয় ৩ডি এফেক্ট, অথবা বিভ্রান্তিকর অক্ষ যা মূল বার্তাকে বিকৃত করে।

এই প্রবন্ধে আমরা ধাপে ধাপে দেখব, এক্সেলে কোন চার্টগুলো এড়িয়ে চলা উচিত অথবা অত্যন্ত সতর্কতার সাথে ব্যবহার করা উচিত?কীভাবে আরও স্পষ্ট বিকল্প বেছে নেবেন এবং কোন সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি আপনার প্রতিবেদনগুলিকে আরও পাঠযোগ্য, পেশাদার এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য উপযোগী করে তুলতে সাহায্য করবে, আপনি সাধারণ বিশ্লেষণই করুন বা না করুন। উন্নত আর্থিক ড্যাশবোর্ড.

এক্সেলে চার্ট তৈরি করার সময় সাধারণ ভুল এবং কীভাবে সেগুলি এড়ানো যায়

নির্দিষ্ট চার্টের প্রকারভেদ নিয়ে আলোচনা করার আগে, কিছু বিষয় পর্যালোচনা করা প্রয়োজন। এক্সেলে ডেটার গ্রাফ তৈরি করার সময় খুব সাধারণ কিছু সমস্যা।যার ফলে আপনি ত্রুটির বার্তা, অসঙ্গত ফলাফল, বা দুর্বোধ্য গ্রাফ পেতে পারেন।

সবচেয়ে সাধারণ ভুলগুলোর মধ্যে একটি ঘটে যখন আপনি কাজ করেন CSV ফাইল বা অন্যান্য টেক্সট ফরম্যাটযদিও এটি দেখতে সঠিক মনে হতে পারে, এক্সেল সব মানকে সংখ্যা হিসেবে বিবেচনা করে না।কখনও কখনও টেক্সট ফরম্যাটিং, লুকানো স্পেস বা ভিন্ন দশমিক বিভাজক সহ সেল থেকে যায় এবং চার্ট তৈরি করার চেষ্টা করলে একটি সতর্কবার্তা আসে যে ফর্মুলা বা নির্বাচিত পরিসরটি বৈধ নয়।

যদি আপনার কাছে দুটি কলাম এবং শত শত সারি সহ একটি ম্যাট্রিক্স থাকে, এবং তারপরেও এক্সেল আপনাকে এটির গ্রাফ তৈরি করতে না দেয়, তাহলে খুব সম্ভবত যে রেঞ্জের একাংশে এমন ডেটা রয়েছে যেখানে টেক্সট ও সংখ্যা মিশ্রিত আছে অথবা খালি সেলগুলো সঠিকভাবে পরিচালনা করা হয়নি।এইসব ক্ষেত্রে, প্রকৃত সেল ফরম্যাটিং পরীক্ষা করে দেখা বাঞ্ছনীয়, 'টেক্সট টু কলামস'-এর মতো টুল ব্যবহার করুন অথবা এক্সেলে ডাটাবেস সম্পর্কিত একটি নির্দেশিকা পর্যালোচনা করুন। যাতে সবকিছু সঠিকভাবে সংখ্যায় টাইপ করা হয়।

স্ক্যাটার প্লটে X এবং Y অক্ষের জন্য ডেটা নির্বাচন করার সময় আরেকটি সাধারণ সমস্যা দেখা দেয়। কখনও কখনও, ডায়ালগ বক্স থেকে ম্যানুয়ালি সিরিজ নির্দিষ্ট করার চেষ্টা করার সময়, এক্সেল এই বার্তাটি দেখায় যে প্রবেশ করানো ফর্মুলাটি ভুল।এমনকি শুধু রেঞ্জের উপর দিয়ে মাউস টেনে নিয়ে যাওয়ার সময়েও এটি ঘটতে পারে। এর কারণ সাধারণত অসঙ্গত রেঞ্জ (ভিন্ন দৈর্ঘ্যের কলাম), বিভিন্ন শীটের মধ্যে মিশ্র রেফারেন্স, অথবা সিস্টেম সেটিংসের সাথে মেলে না এমন আর্গুমেন্ট সেপারেটর (যেমন সেমিকোলন বনাম কমা)।

এছাড়াও, যখন আপনি .csv হিসাবে সংরক্ষিত বা .txt-তে রূপান্তরিত কোনো ফাইল নিয়ে কাজ করেন, এক্সেলের বিভিন্ন সংস্করণের মধ্যে পার্থক্য (যেমন, উইন্ডোজ বনাম ম্যাক) প্রভাবিত করতে পারে।প্রায়শই এমন হয় যে, একটি চার্ট এক প্ল্যাটফর্মে নিখুঁতভাবে প্রদর্শিত হলেও অন্য প্ল্যাটফর্মে ত্রুটি দেখায় বা কলামগুলোকে ভিন্নভাবে ব্যাখ্যা করে, বিশেষ করে দশমিক বিভাজক এবং ফিল্ড ডিলিমিটার সংক্রান্ত সমস্যার কারণে। এইসব ক্ষেত্রে, ফাইলটিকে সরাসরি একটি এক্সেল ওয়ার্কবুক (.xlsx) হিসেবে সেভ করে, আঞ্চলিক সেটিংস পরীক্ষা করে এবং নর্মালাইজড ডেটা দিয়ে প্রথম থেকে চার্টটি পুনরায় তৈরি করলে প্রায়শই সুবিধা হয়।

আপনার লক্ষ্য অনুযায়ী সঠিক ধরনের চার্ট বেছে নিন।

প্রযুক্তিগত সমস্যাগুলোর বাইরে, আপনার বিশ্লেষণগুলোকে অক্ষত রাখার অন্যতম চাবিকাঠি হলো উদ্দেশ্যের জন্য সঠিক ধরনের চার্ট নির্বাচন করা আপনার রিপোর্টের জন্য। এক্সেলে বিভিন্ন ধরণের চার্ট রয়েছে: বার, কলাম, লাইন, এরিয়া, পাই চার্ট, স্ক্যাটার চার্ট, বাবল, রাডার চার্ট, ফানেল চার্ট, ওয়াটারফল চার্ট, ইত্যাদি। কিন্তু সব ধরনের ব্যবহারের ক্ষেত্রে এগুলোর সবকটি সমানভাবে কার্যকর নয়।

প্রথম যে প্রশ্নটি আপনার নিজেকে করা উচিত তা হলো আপনি আপনার ডেটা দিয়ে কী ব্যাখ্যা করতে চান?এটি কি একটি সাময়িক প্রবণতা? বিভিন্ন বিভাগের মধ্যে তুলনা? একটি মোট মানকে কীভাবে বিভিন্ন অংশে ভাগ করা হয়? কোনো বিন্যাস? কোনো লক্ষ্যের সাপেক্ষে একটি সূচকের বিবর্তন? যখন এই ধারণাটি আপনার কাছে পরিষ্কার থাকে, তখন সেইসব চার্ট বাদ দেওয়া অনেক সহজ হয়ে যায় যেগুলো কেবল দৃষ্টিবিভ্রম ঘটায় বা ব্যাখ্যাকে বিকৃত করে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনাকে মাস-ভিত্তিক বিবর্তন দেখাতে হয়, সাধারণত পাই চার্টের চেয়ে লাইন গ্রাফ অনেক বেশি স্পষ্ট হয়।এর কারণ হলো, এটি আপনাকে সময়ের ক্রম অনুসরণ করতে এবং শীর্ষ, নিম্ন বা বাঁক শনাক্ত করতে সাহায্য করে। তবে, যদি আপনার লক্ষ্য হয় কোনো মোট যোগফলের ক্ষেত্রে বিভিন্ন বিভাগের অবদান তুলনা করা, তাহলে একটি বার চার্ট বা স্ট্যাকড এরিয়া চার্ট বেশি উপযুক্ত হতে পারে, যদি তা সতর্কতার সাথে ব্যবহার করা হয়।

এটি লক্ষ করাও গুরুত্বপূর্ণ বিভাগ বা সিরিজের সংখ্যা যা আপনি উপস্থাপন করতে যাচ্ছেন। একই ধরনের চার্ট পাঁচটি বিভাগ দিয়ে খুব সহজে পাঠযোগ্য হতে পারে, কিন্তু কুড়িটি বিভাগ থাকলে তা সম্পূর্ণভাবে নিয়ন্ত্রণহীন হয়ে পড়তে পারে। সেই মুহূর্তে, কখনও কখনও চার্টের ধরন পরিবর্তন করা, ছোট বিভাগগুলোকে 'অন্যান্য' (other) হিসেবে একত্রিত করা, অথবা তথ্যগুলোকে কয়েকটি সহজতর ভিজ্যুয়ালাইজেশনে ভাগ করে নেওয়া শ্রেয়।

কখন বার চার্ট ব্যবহার করতে হবে এবং কখন তা সমস্যা তৈরি করতে পারে

বার (এবং কলাম) চার্ট সম্ভবত বিভিন্ন গ্রুপের মধ্যে পরিমাণ তুলনা করার জন্য সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত উৎস।এক নজরে কোন বিভাগের মান কম বা বেশি, কিংবা কয়েকটি চলক অন্যগুলোর সাপেক্ষে কীভাবে বণ্টিত, তা দেখতে চাইলে এগুলো খুব ভালোভাবে কাজ করে।

এটির দুর্দান্ত সুবিধা দৈর্ঘ্যের চাক্ষুষ তুলনা খুবই সহজবোধ্য।মানুষের চোখ সহজেই বুঝতে পারে কোন বারটি বেশি লম্বা, যদি সেগুলো সঠিক ব্যবধানে এবং ক্রমানুসারে সাজানো থাকে। এই কারণেই পণ্যভিত্তিক বিক্রয় প্রতিবেদন, বিভাগভিত্তিক ফলাফল, বিভিন্ন অঞ্চলের মধ্যে বাজেট তুলনা ইত্যাদির ক্ষেত্রে এগুলো অত্যন্ত উপযোগী।

তবে, এই গ্রাফগুলো মাথাব্যথার কারণ হয়ে দাঁড়ায় যখন বিভাগের সংখ্যা অতিরিক্ত, অথবা একসাথে অনেক বেশি সিরিজ জুড়ে দেওয়া হয়েছে।দশটি পণ্য এবং চার বছরের তুলনামূলক চিত্রসহ একটি গ্রুপড কলাম চার্ট রঙের এক অপাঠ্য জটে পরিণত হতে পারে, যেখানে মূল বার্তাটি পুরোপুরি হারিয়ে যায়।

এটি এড়ানোর জন্য, একটিমাত্র ভিজ্যুয়ালাইজেশনে দৃশ্যমান বারের সংখ্যা সীমিত রাখা অপরিহার্য। কলামগুলির মধ্যে একটি অভিন্ন ব্যবধান বজায় রাখুন এবং একটি সহজ ও সামঞ্জস্যপূর্ণ রঙের প্যালেট ব্যবহার করুন। যখন ক্যাটাগরির তালিকা খুব দীর্ঘ হয়, তখন সেগুলোকে গ্রুপ করা, সবচেয়ে প্রাসঙ্গিকগুলো দিয়ে ফিল্টার করা, অথবা এক্সেলে পিভট টেবিল ব্যবহার করে উপস্থাপনের আগে তথ্য সংক্ষিপ্ত করা।

আরেকটি ভুল যা এড়িয়ে চলতে হবে তা হলো বার চার্টে 3D এফেক্টের ব্যবহারযদিও এগুলো দেখতে আকর্ষণীয় মনে হতে পারে, এগুলো উচ্চতার ধারণাকে বিকৃত করে এবং মান তুলনা করা অত্যন্ত কঠিন করে তোলে। অধিকন্তু, এগুলো অপ্রয়োজনীয় দৃশ্যগত কোলাহল যোগ করে যা বিশ্লেষণে বিন্দুমাত্র অবদান রাখে না।

লাইন চার্ট: প্রবণতা বোঝার জন্য আদর্শ, কিন্তু সিরিজ সংখ্যা বেশি হলে বিপজ্জনক।

যখন আপনি সময়ের সাথে সাথে এক বা একাধিক সূচকের বিবর্তন পর্যবেক্ষণ করতে চান, লাইন গ্রাফ হলো একটি চিরায়ত বিকল্প এবং প্রায় সবসময়ই এটিই সবচেয়ে বেশি সুপারিশ করা হয়।এর মাধ্যমে আপনি প্রতিটি ডেটা সিরিজের গতিপথ অবিচ্ছিন্নভাবে অনুসরণ করতে পারেন এবং চাহিদার সর্বোচ্চ পর্যায়, আকস্মিক পতন, ঋতুগত প্রভাব ইত্যাদির মতো গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্তগুলো দ্রুত খুঁজে বের করতে পারেন।

এর প্রধান শক্তি হলো এর সরলতা: একটি এক্স-অক্ষ যেখানে সময় (দিন, মাস, বছর) এবং একটি ওয়াই-অক্ষ যেখানে সূচকের মান থাকবে।এর মাধ্যমেই পাঠক প্রায় অনায়াসে বুঝতে পারেন যে চলকটি কীভাবে আচরণ করে। তাছাড়া, উদাহরণস্বরূপ, প্রকৃত বিক্রয় বনাম লক্ষ্যমাত্রা, অথবা বিভিন্ন গ্রাহক গোষ্ঠীর মধ্যে তুলনা করার জন্য আপনি দুই বা তিনটি লাইন পাশাপাশি রাখতে পারেন।

একই চার্টে অনেক বেশি সিরিজ অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করলেই সমস্যা দেখা দেয়। যদি আপনি আট বা দশটি লাইন অন্তর্ভুক্ত করেন, রঙগুলোর পুনরাবৃত্তি হতে শুরু করে, লেখাগুলো অস্পষ্ট হয়ে যায়। এবং চার্টটি দেখতে মাকড়সার জালের মতো হয়ে যায়, যেখানে প্রতিটি প্রবণতা অনুসরণ করা অসম্ভব। সেক্ষেত্রে, বিশ্লেষণটিকে কয়েকটি চার্টে ভাগ করে নেওয়া অথবা শুধুমাত্র প্রকৃত প্রাসঙ্গিক সিরিজগুলোকে তুলে ধরা শ্রেয়।

সেকেন্ডারি অ্যাক্সিসের ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ করাও বাঞ্ছনীয়। এক্সেলে এই সুবিধাটি রয়েছে। বিভিন্ন স্কেলে সূচকগুলো উপস্থাপন করার জন্য একটি দ্বিতীয় Y-অক্ষ যোগ করুন।তবে, এগুলোর অতিরিক্ত ব্যবহার পাঠককে বিভ্রান্ত করতে পারে এবং এমন একটি ভ্রান্ত ধারণা দিতে পারে যে, শুধুমাত্র একই দৃশ্যপটে উপস্থিতির কারণে সম্পূর্ণ ভিন্ন দুটি সিরিজ পরস্পর সম্পর্কিত।

গ্রাফের উপর অতিরিক্ত চাপ এড়ানোর একটি ভালো কৌশল হলো এর সাথে বিভিন্ন রেখা যুক্ত করা। সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক চূড়া বা উপত্যকায় থাকা নির্দিষ্ট ডেটা পয়েন্টগুলোর লেবেলপ্রতিটি বিন্দুকে চিহ্নিত করার পরিবর্তে, এটি সর্বত্র সংখ্যা দিয়ে ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে ভারাক্রান্ত না করেই ব্যাখ্যাকে আরও জোরালো করে।

এলাকা চার্ট: ক্রমবর্ধমান পরিমাণের জন্য উপযোগী, ওভারল্যাপের কারণে বিপজ্জনক।

ক্ষেত্রফল গ্রাফ রেখাচিত্রের অনুরূপ, তবে পার্থক্য হলো... রেখার নিচের স্থানটি রঙ দিয়ে পূর্ণ করা হয়।যখন আপনি সময়ের সাথে সাথে সঞ্চিত পরিমাণ বা বিভিন্ন উপাদানের আপেক্ষিক অবদান তুলে ধরতে চান, তখন এগুলো বিশেষভাবে আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে।

উদাহরণস্বরূপ, এগুলো খুব ভালোভাবে কাজ করতে পারে বিভিন্ন পণ্য বিভাগ কীভাবে মোট মাসিক বিক্রয়ে অবদান রাখে তা তুলে ধরুনঅথবা একটি নির্দিষ্ট সময়কালে বিভিন্ন কাজের মধ্যে কীভাবে সময় বণ্টিত হয়। এই ‘পূরক’ প্রভাবটি আয়তন ও গুরুত্বের একটি অনুভূতি সঞ্চার করে, যা নির্দিষ্ট কিছু আখ্যানের ক্ষেত্রে অত্যন্ত কার্যকর হতে পারে।

তবে এর প্রধান দুর্বলতা হলো, যখন একাধিক ওভারল্যাপিং এলাকা থাকে, যে ধারাগুলো নেপথ্যে থেকে যায়, সেগুলোর ব্যাখ্যা করা কঠিন হয়ে পড়ে।স্বচ্ছতা নিয়ে কাজ করার সময়েও কিছু স্তর কার্যত অদৃশ্য হয়ে যেতে পারে, কিংবা পাঠকের পক্ষে প্রতিটি এলাকার শুরু ও শেষ স্পষ্টভাবে আলাদা করা সম্ভব নাও হতে পারে।

অতএব, আপনি যদি এরিয়া চার্ট ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নেন, তবে এটি পরামর্শযোগ্য। সিরিজের সংখ্যা সীমিত করুন এবং সুচিন্তিত বৈপরীত্যযুক্ত রঙ বেছে নিন।যখন স্বতন্ত্র মানগুলোর নির্ভুল তুলনা করাকে অগ্রাধিকার দেওয়া হয়, তখন একটি প্রচলিত লাইন চার্ট বা কম ডাইমেনশনযুক্ত স্ট্যাকড চার্ট বেছে নেওয়া শ্রেয় হতে পারে।

সংক্ষেপে, ক্রমবর্ধমান পরিমাণের বিবরণ দেওয়ার জন্য এরিয়া চার্ট একটি শক্তিশালী মাধ্যম, কিন্তু যখন প্রতিটি মানের অত্যন্ত সুনির্দিষ্ট পাঠের প্রয়োজন হয়, তখন এগুলো সর্বোত্তম বিকল্প নয়। অথবা যখন একই সাথে অনেকগুলো ভেরিয়েবল পরিচালনা করা হয়।

পাই ও ডোনাট চার্ট: কখন এগুলো এড়িয়ে চলবেন (প্রায় সবসময়)

পাই চার্ট এবং ডোনাট চার্ট সাধারণ মানুষের কাছে সবচেয়ে সুপরিচিত, কিন্তু এগুলি আরও অনেক কিছু। এগুলো এমন কিছু বিষয় যা খুব নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্র ছাড়া এক্সেলে এড়িয়ে চলাই ভালো।তাদের উদ্দেশ্য হলো একটি মোট পরিমাণকে কীভাবে বিভিন্ন অংশে ভাগ করা হয় তা দেখানো, কিন্তু তারা যেভাবে তা করে তা সবসময় স্বচ্ছতা আনে না।

মূল সমস্যাটি হ'ল বৃত্তাংশের কোণ ও ক্ষেত্রফলের তুলনা করা, দৈর্ঘ্যের তুলনা করার মতো ততটা সহজবোধ্য নয়।যখন বিভিন্ন অংশের মধ্যে পার্থক্য কম থাকে বা বিভাগের সংখ্যা বেশি হয়, তখন মোট যোগফলে কোনটির অবদান বেশি বা কম তা নির্ভুলভাবে নির্ধারণ করা প্রায় অসম্ভব হয়ে পড়ে। বৃত্তের চারপাশে ক্ষুদ্র শতাংশসহ লেবেল যুক্ত করলে পাঠযোগ্যতা সম্পূর্ণরূপে ব্যাহত হয়।

সুতরাং, একটি ভালো সাধারণ নিয়ম হলো পাঁচটির বেশি অংশযুক্ত পাই চার্ট ব্যবহার করবেন না।সেই পর্যায় থেকে, উপস্থাপনাটি অস্পষ্ট হয়ে পড়ে এবং সামান্য বিশ্লেষণাত্মক মূল্য সহ একটি নান্দনিক অনুশীলনে পরিণত হয়। যদি আপনার অনেকগুলো বিভাগ থাকে, তবে ছোট বিভাগগুলোকে 'অন্যান্য' (other) এর অধীনে গোষ্ঠীভুক্ত করা ভালো অথবা, সহজভাবে, একটি ব্যবহার করুন। সাজানো বার চার্ট অথবা অন্য কোনো আরও সুনির্দিষ্ট বিন্যাস।

রিং চার্টগুলোতেও এই একই সমস্যাগুলো বিদ্যমান এবং এমনকি একটি কেন্দ্রীয় ফাঁক যোগ করার মাধ্যমে এগুলো সেগুলোকে আরও বাড়িয়ে তোলে। এটি প্রতিটি অংশের দৃশ্যমান পৃষ্ঠতলের ক্ষেত্রফল কমিয়ে দেয় এবং তুলনাকে আরও জটিল করে তোলে।উপস্থাপনার ক্ষেত্রে এগুলো দেখতে 'সুন্দর' লাগলেও, গভীর বিশ্লেষণের জন্য এগুলো খুব কমই সবচেয়ে উপযুক্ত বিকল্প।

সংক্ষেপে, যদি আপনার লক্ষ্য হয় পাঠক যেন দ্রুত বুঝতে পারে একটি মোট পরিমাণ কীভাবে ভাগ করা হয়, সর্বোচ্চ থেকে সর্বনিম্ন ক্রমে সাজানো একটি বার চার্ট সাধারণত একটি পাই চার্টের চেয়ে অনেক বেশি স্পষ্ট হয়।পাই চার্ট কেবল অত্যন্ত সরল ক্ষেত্রগুলির জন্য ব্যবহার করুন, যেখানে বিভাগের সংখ্যা খুব কম এবং তাদের মধ্যে পার্থক্য সুস্পষ্ট।

স্ক্যাটার প্লট এবং কার্ভের মূল বিন্দুগুলো কীভাবে দেখানো যায়

যখন আপনি চান তখন স্ক্যাটার প্লট হলো আদর্শ উপায়। দুটি সংখ্যাসূচক চলকের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করুনএক্স-অক্ষে একটি এবং ওয়াই-অক্ষে আরেকটি উপস্থাপন করা হয়। পারস্পরিক সম্পর্ক, ডেটা বিন্যাস, স্ক্যাটার প্লট এবং সারণিতে অদৃশ্য প্যাটার্নগুলো দৃশ্যমান করার জন্য এগুলো বিশেষভাবে উপযোগী।

অনেক ক্ষেত্রে, পরীক্ষামূলক ডেটা বা কার্যকলাপের শীর্ষবিন্দু নিয়ে কাজ করার সময় এটি আগ্রহের বিষয় হয়ে ওঠে যে একটি বক্ররেখার সর্বোচ্চ মান বা একটি নির্দিষ্ট বিন্দুকে হাইলাইট করুনএক্সেলে, এটি করার জন্য স্ক্যাটার চার্ট সিরিজটি নির্বাচন করে শুধুমাত্র যে বিন্দুটি হাইলাইট করতে চান সেখানে ডেটা লেবেল যোগ করতে পারেন, অথবা শুধুমাত্র সেই মানটি ধারণকারী একটি দ্বিতীয় সিরিজ তৈরি করে সেটিকে একটি ভিন্ন ফরম্যাট (ভিন্ন রঙ, বড় আকার, ভিন্ন মার্কার) দিতে পারেন।

বিচ্ছুরণের ক্ষেত্রে যে ভুলটি এড়িয়ে চলতে হবে তা হলো সংখ্যা হিসেবে সঠিকভাবে বিন্যাস করা হয়নি এমন ডেটা অসতর্কভাবে মেশানোযদি কোনো অক্ষে টেক্সট ভ্যালু বা অবৈধ সেল থাকে, তাহলে চার্টটি কাজ নাও করতে পারে বা ভুল জায়গায় পয়েন্ট দেখাতে পারে। ডেটা রেঞ্জটি পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পর্যালোচনা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষ করে যখন এটি CSV ফাইল বা এক্সটার্নাল ইম্পোর্ট থেকে আসে।

আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হলো সঠিক অক্ষ পরিসীমা নির্বাচন করা। এক্সেলের প্রবণতা হলো স্কেল স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা সম্ভব, কিন্তু কিছু ক্ষেত্রে এটি তারতম্যের একটি অতিরঞ্জিত অনুভূতি দিতে পারে। অথবা, এর বিপরীতে, পার্থক্যগুলোকে অতিরিক্ত কমিয়ে ফেলুন। সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ সীমা ম্যানুয়ালি সামঞ্জস্য করলে উপস্থাপনাটি আপনার কাঙ্ক্ষিত গল্পের প্রতি আরও বিশ্বস্ত হতে পারে।

অবশেষে, যদি আপনি অনেকগুলো ডেটা পয়েন্ট নিয়ে কাজ করতে যাচ্ছেন, তাহলে এটি একটি ভালো ধারণা। গ্রিড লাইন, বর্ডার এবং অলঙ্করণের মতো উপাদানগুলো হ্রাস করুন।একটি ঘন স্ক্যাটার প্লটে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো বিন্দুগুলো যেন স্পষ্টভাবে আলাদা করা যায় এবং যদি কোনো প্রবণতা থাকে, তবে তা যেন এক নজরে শনাক্ত করা যায়; এমনকি প্রয়োজন মনে হলে একটি ট্রেন্ড লাইনও যোগ করা যেতে পারে।

কম প্রচলিত উন্নত গ্রাফিক্স: কখন সেগুলো চমৎকার হয় এবং কখন তা জগাখিচুড়ি হয়ে দাঁড়ায়

ক্লাসিক চার্ট ছাড়াও, এক্সেলে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে আরও কিছু ব্যতিক্রমী ধরনের গ্রাফ, যেগুলো সঠিকভাবে ব্যবহার করা হলে একটি অত্যন্ত আকর্ষণীয় দৃষ্টিকোণ প্রদান করতে পারে। আপনার বিশ্লেষণের জন্য। তবে, মানদণ্ড ছাড়া প্রয়োগ করা হলে এগুলো নান্দনিক অপব্যবহার এবং বিভ্রান্তির উর্বর ক্ষেত্রও হয়ে ওঠে।

এই উন্নত ফর্ম্যাটগুলোর মধ্যে রয়েছে রাডার (বা স্পাইডার) চার্ট, ওয়াটারফল চার্ট, ফানেল চার্ট, বাবল চার্ট, মাইলস্টোন চার্ট, কাস্টম অ্যাকচুয়াল ভার্সেস টার্গেট চার্ট, ভিনিয়েট চার্ট, স্টেপড চার্ট, টর্নেডো চার্ট এবং বহুল প্রচলিত স্পিডোমিটার। এগুলোর প্রত্যেকটিরই নিজস্ব উদ্দেশ্য রয়েছে, কিন্তু এগুলো বোঝাটাই মূল বিষয়। কখন তারা প্রকৃত মূল্য প্রদান করে এবং কখন তাদের এড়িয়ে চলাই শ্রেয়।.

এই চার্টগুলোর জন্য একটি সাধারণ নীতি হলো সর্বদা অগ্রাধিকার দেওয়া। দৃশ্যমান প্রভাবের চেয়ে পাঠযোগ্যতা এবং প্রবেশগম্যতাঅসাধারণ সব গ্রাফিক্সে ভরা একটি ড্যাশবোর্ড দেখতে খুব 'আধুনিক' লাগতে পারে, কিন্তু জনসাধারণ যদি প্রথম দর্শনেই সেগুলো বুঝতে না পারে, তবে সেই উপস্থাপনার উদ্দেশ্যই ব্যর্থ হয়ে যায়।

আমরা এই প্রতিটি ফরম্যাট পর্যালোচনা করব, সেগুলোর সবচেয়ে উপযুক্ত ব্যবহার এবং অসতর্কভাবে ব্যবহারের ঝুঁকিগুলো খতিয়ে দেখব, যাতে আপনি জানতে পারেন। কোনগুলো আপনাকে আপনার গল্প আরও ভালোভাবে বলতে সাহায্য করতে পারে এবং কোনগুলো শুধুমাত্র খুব নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপটে ব্যবহার করা উচিত.

রাডার বা স্পাইডার চার্ট: অত্যন্ত সুনির্দিষ্ট বহুচলকীয় তুলনার জন্য

রাডার চার্ট, যা স্পাইডার চার্ট নামেও পরিচিত, প্রতিনিধিত্ব করে একটি সাধারণ কেন্দ্র থেকে উদ্ভূত ব্যাসার্ধ অক্ষের উপর বেশ কয়েকটি চলক।প্রতিটি বিভাগকে একটি অক্ষের উপর স্থাপন করা হয় এবং মানগুলো একত্রিত হয়ে এক ধরনের মাকড়সার জালের মতো কাঠামো তৈরি করে, যা প্রতিটি সিরিজের প্রোফাইলের একটি সামগ্রিক তুলনার সুযোগ করে দেয়।

এই ধরনের চার্ট বিশেষত উপযোগী বিভিন্ন উপাদানের শক্তি ও দুর্বলতার তুলনা করুনপণ্য বনাম গুণমানের মানদণ্ড, কর্মচারীর দক্ষতা বনাম একটি আদর্শ মান, বিভিন্ন দিক জুড়ে সমীক্ষার ফলাফল, ইত্যাদি। এক নজরেই স্পষ্ট বোঝা যায়, প্রতিটি সিরিজ কোথায় উৎকৃষ্ট এবং কোথায় পিছিয়ে আছে।

সমস্যাটি হলো যখন অনেক বেশি সিরিজ বা অনেক বেশি ক্যাটাগরি যোগ করা হয়, মাকড়সার জালটি একে অপরের উপর পড়া রেখা ও বহুভুজের এক জটলায় পরিণত হয়। পড়া খুব কঠিন। তাছাড়া, মানুষের চোখ ব্যাসার্ধীয় দূরত্ব এবং বহুভুজীয় ক্ষেত্রফল অনুমান করতে খুব একটা পারদর্শী নয়, তাই মানগুলোর নির্ভুল তুলনা করা জটিল হতে পারে।

অতএব, রাডার চার্ট ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয় সীমিত সংখ্যক বিভাগ এবং কয়েকটি সিরিজএবং শুধুমাত্র তখনই, যখন সঠিক সংখ্যাসূচক পাঠের পরিবর্তে একটি সাধারণ 'প্রোফাইল' দেখানোই লক্ষ্য থাকে। যদি আপনার নিখুঁত নির্ভুলতার প্রয়োজন হয়, তবে একটি সারণি বা খণ্ডিত বার চার্ট সম্ভবত অনেক ভালো কাজ করবে।

উপস্থাপনায় এই গ্রাফিক্সগুলোর একটি উল্লেখযোগ্য দৃশ্যগত প্রভাব থাকতে পারে, কিন্তু এটি গুরুত্বপূর্ণ জনসাধারণকে স্পষ্টভাবে বুঝিয়ে দিন প্রতিটি অক্ষ কীসের প্রতিনিধিত্ব করে এবং এলাকাগুলো কীভাবে ব্যাখ্যা করতে হবে।ভুল ব্যাখ্যা বা তড়িঘড়ি সিদ্ধান্তে উপনীত হওয়া এড়াতে।

ওয়াটারফল চার্ট: অর্থায়নে খুব উপকারী, কিন্তু ক্যাটাগরির অতিরিক্ত ব্যবহার বিপজ্জনক।

ওয়াটারফল চার্ট ব্যবহার করা হয় ধারাবাহিক বৃদ্ধি ও হ্রাসের মাধ্যমে একটি প্রাথমিক মান কীভাবে পরিবর্তিত হয়ে চূড়ান্ত ফলাফলে পৌঁছায়, তা দেখানো।আর্থিক পরিমণ্ডলে এটি খুবই সাধারণ: রাজস্বের বিভাজন, মার্জিন বিশ্লেষণ, নীট মুনাফার বিবর্তন, বাজেটের পরিবর্তন ইত্যাদি।

এর শক্তি এই কারণে নিহিত যে একটি মোট পরিমাণকে সুস্পষ্টভাবে দৃশ্যমান ধনাত্মক ও ঋণাত্মক অংশে বিভক্ত করে।এর ফলে আপনি কোথায় জিতছেন এবং কোথায় হারছেন তা বোঝা সহজ হয়। প্রতিটি মধ্যবর্তী কলাম একটি বিষয়কে উপস্থাপন করে এবং পুরো চার্টটি শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত একটি স্পষ্ট চিত্র তুলে ধরে।

ঝুঁকি দেখা দেয় যখন অতিরিক্ত মধ্যবর্তী উপাদান অন্তর্ভুক্ত করা হয়, অথবা ভিন্নধর্মী ধারণা মিশ্রিত করা হয়।কুড়িটি ভিন্ন কলামযুক্ত একটি ওয়াটারফল চার্ট একটি অন্তহীন টেবিলের মতোই দুর্বোধ্য হতে পারে এবং এর ফলে সেই শিক্ষাগত কার্যকারিতাটি হারিয়ে যায়, যা এটিকে এত শক্তিশালী করে তোলে।

লেবেলিং এবং স্কেলিংও পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন। যদি বিভাগ এবং মানগুলি স্পষ্টভাবে উপস্থাপন করা না হয়, পাঠক বৃদ্ধি ও হ্রাসের অবদানকে ভুলভাবে ব্যাখ্যা করতে পারেন।কিংবা প্রত্যেকটির আপেক্ষিক গুরুত্ব স্পষ্টভাবে বুঝতে না পারা। ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে, যেখানে দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে হয়, এই বিষয়টি বিশেষভাবে সংবেদনশীল হতে পারে।

পরিমিতভাবে ব্যবহার করলে, ওয়াটারফল চার্ট এক্সেলের অন্যতম মূল্যবান উন্নত ফরম্যাটগুলোর একটি, কিন্তু এটি কেবল সেইসব বিশ্লেষণের জন্যই সংরক্ষিত রাখা উচিত, যেখানে অনুক্রমিক বিভাজন সত্যিই প্রাসঙ্গিক। এবং নিছক সজ্জা হিসেবে নয়।

ফানেল চার্ট: প্রক্রিয়ার জন্য ভালো, কিন্তু সবকিছুর জন্য ব্যবহার করলে খারাপ।

ফানেল চার্ট ব্যবহার করা হয় উপস্থাপন করতে ক্রমিক প্রক্রিয়া যেখানে আয়তন পর্যায়ক্রমে হ্রাস করা হয়মার্কেটিং এবং সেলসের ক্ষেত্রে এটি খুবই সাধারণ: ওয়েবসাইট ভিজিট, লিড, সুযোগ, প্রস্তাব, সম্পন্ন বিক্রয়, ইত্যাদি।

দৃশ্যত, এটিতে একাধিক অনুভূমিক ব্লক দেখা যায় যা আয়তন হ্রাসের সাথে সামঞ্জস্য রেখে সেগুলো ক্রমান্বয়ে সংকুচিত হয়। পুরো প্রক্রিয়া জুড়ে। এটি দ্রুত শনাক্ত করতে সাহায্য করে যে কোথায় সবচেয়ে বেশি সুযোগ নষ্ট হচ্ছে, কোথায় প্রতিবন্ধকতাগুলো কেন্দ্রীভূত, এবং কোন পর্যায়গুলোতে আরও মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন।

সাধারণ ভুলটি হলো ফানেল চার্ট ব্যবহার করতে চাওয়া... যেকোনো ধরনের ক্রমিক বা ক্রমহ্রাসমান তথ্যযদিও এটি প্রকৃতপক্ষে কোনো ধারাবাহিক প্রক্রিয়াকে প্রতিনিধিত্ব করে না, কিন্তু রূপান্তরের প্রেক্ষাপট বা সুস্পষ্ট প্রবাহের বাইরে জোর করে এর ব্যবহার করা হলে ব্যাখ্যাটি বিভ্রান্তিকর হয়ে ওঠে এবং চার্টটি তার অর্থ হারিয়ে ফেলে।

তদুপরি, যদি পর্যায়গুলির মধ্যে পার্থক্য খুব সামান্য হয়, ফানেলটির দৃশ্যমান প্রভাব ব্যাপকভাবে হ্রাস পায়।এবং সম্ভবত ডেটা উপস্থাপনের জন্য একটি সাজানো বার চার্ট অথবা রূপান্তর হারসহ একটি সাধারণ সারণি আরও স্পষ্ট ও নির্ভরযোগ্য বিকল্প হতে পারে।

সংক্ষেপে, ফানেল চার্ট কেবল তখনই ব্যবহার করুন যখন আপনি সত্যিই তা করতে চান। পরিমাণযোগ্য ইনপুট এবং আউটপুট সহ একটি প্রক্রিয়া কল্পনা করুনএবং শুধু ড্যাশবোর্ডে দেখতে 'সুন্দর' লাগে বলে এটি ব্যবহার করা থেকে বিরত থাকুন।

বাবল চার্ট: তিনটি ভেরিয়েবলের জন্য শক্তিশালী, কিন্তু এর প্রভাব অতিরিক্ত ব্যবহার করলে সমস্যাজনক।

বাবল চার্ট হলো স্ক্যাটার চার্টের একটি স্বাভাবিক সম্প্রসারণ, যেখানে প্রতিটি বিন্দুকে একটি বুদবুদ হিসাবে উপস্থাপন করা হয় যার আকার একটি তৃতীয় চলকের উপর নির্ভর করে।সুতরাং, একই দ্বি-মাত্রিক স্থানে আপনি তিনটি মাত্রা দেখাচ্ছেন: X-অক্ষ বরাবর অবস্থান, Y-অক্ষ বরাবর অবস্থান এবং বুদবুদটির ক্ষেত্রফল জুড়ে এর মান।

এই ধরণের দৃশ্যায়ন খুব দরকারি যখন আপনার প্রয়োজন হয় তিনটি উপাদানের মধ্যে জটিল সম্পর্ক বিশ্লেষণ করুনউদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন পণ্যের মূল্য, অনুভূত গুণমান এবং বিক্রয়; অথবা অঞ্চল অনুযায়ী রাজস্ব, খরচ এবং লাভ; কিংবা বাজার গবেষণা বা কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণে এ জাতীয় যেকোনো সংমিশ্রণ, অথবা এমনকি সেগুলোকে Power BI-তে স্থানান্তর করুন যখন আপনার ইন্টারেক্টিভ ক্ষমতার প্রয়োজন হয়।

এর অ্যাকিলিসের হিল হল যে বুদবুদের ক্ষেত্রফল তুলনা করা উচ্চতা বা দৈর্ঘ্য তুলনা করার মতো ততটা সহজবোধ্য নয়।মানুষের চোখ আকারের পার্থক্যকে কম বা বেশি করে দেখার প্রবণতা রাখে, এবং মাপগুলো ভালোভাবে নির্বাচন করা না হলে কিছু বুদবুদ তাদের আসল আকারের চেয়ে অনেক বড় বলে মনে হতে পারে।

আপনার চার্টটিকে অতিরিক্ত বাবল দিয়ে জঞ্জালপূর্ণ করাও এড়িয়ে চলা উচিত। যদি আপনি কয়েক ডজন পয়েন্ট দিয়ে জায়গাটি ভরে ফেলেন, বুদবুদগুলো একে অপরের উপর এসে পড়ে এবং পুরোটা অস্পষ্ট হয়ে যায়।এই ধরনের ক্ষেত্রে, ডেটা প্রদর্শন করার আগে সেটিকে ফিল্টার, গ্রুপ বা সেগমেন্ট করে নেওয়া বাঞ্ছনীয়, যাতে পাঠক বিভ্রান্তিতে না পড়ে উপসংহারে পৌঁছাতে পারেন।

বাবল চার্ট তখনই ব্যবহার করুন যখন তথ্যের তিনটি অক্ষই আপনার বিশ্লেষণের জন্য সত্যিই প্রাসঙ্গিক হয় এবং প্রতিটি বুদবুদের আকার কী বোঝায়, তা দর্শকদের কাছে স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করুন।যাতে কেউ ভুল সিদ্ধান্তে উপনীত না হয়।

অন্যান্য উন্নত গ্রাফিক্স: মাইলস্টোন, প্রকৃত বনাম লক্ষ্যমাত্রা, ভিনিয়েট, স্ট্যাগার্ড, টর্নেডো এবং স্পিডোমিটার

ইন্টারফেসে আরও স্পষ্টভাবে অন্তর্ভুক্ত প্রকারগুলি ছাড়াও, এক্সেল আপনাকে তৈরি করতে দেয় কাস্টম উন্নত গ্রাফিক্স সিরিজ এবং ফরম্যাটের সমন্বয়ের মাধ্যমেযেগুলো বিশেষ করে আর্থিক ও ব্যবস্থাপনা ক্ষেত্রে মূল্যবান।

উদাহরণস্বরূপ, মাইলস্টোন চার্টগুলো তুলে ধরে একটি সময়রেখা বরাবর গুরুত্বপূর্ণ তারিখগুলিতথ্যগুলোকে তার ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপটে স্থাপন করতে এবং অ-আর্থিক শ্রোতাদের কাছে প্রকল্পটি বর্তমানে কোন পর্যায়ে আছে ও এ পর্যন্ত কী অর্জন করা হয়েছে তা জানাতে সাহায্য করা।

প্রকৃত বনাম লক্ষ্য (প্রত্যাশা বনাম বাস্তবতা) চার্ট হলো কলাম, লাইন বা অন্যান্য উপাদানের এমন সমন্বয় যা... তারা অর্জিত কর্মক্ষমতাকে নির্ধারিত লক্ষ্যের সাথে তুলনা করেন।যদিও এগুলো তৈরি করার জন্য কোনো নির্দিষ্ট ছাঁচ নেই, তবুও আপনি উদ্দেশ্যগুলোর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ আছেন কি না, তা সরাসরি ও দৃশ্যমানভাবে তুলে ধরার জন্য এগুলো অপরিহার্য।

বুলেট পয়েন্ট গ্রাফিক্স সংক্ষিপ্ত এবং অত্যন্ত কার্যকর: অল্প পরিসরে তারা প্রকৃত মূল্য, উদ্দেশ্য এবং একটি গুণগত প্রেক্ষাপট তুলে ধরে। (উদাহরণস্বরূপ, ভালো, মাঝারি, খারাপের পরিসর)। এই কারণেই ড্যাশবোর্ডে এগুলো এত বেশি ব্যবহৃত হয়, কারণ এগুলো হাজারো বিক্ষিপ্ত সংখ্যা দিয়ে রিপোর্টকে ভারাক্রান্ত না করে অনেক তথ্যকে এক জায়গায় কেন্দ্রীভূত করে।

ধাপে ধাপে সাজানো চার্ট, ফলস্বরূপ, অনুমতি দেয় পারফরম্যান্সে আকস্মিক উল্লম্ফন আরও ভালোভাবে কল্পনা করা।মসৃণ রেখার পরিবর্তে অনুভূমিক অংশ এবং বিচ্ছিন্ন পরিবর্তন দেখানো হচ্ছে। এর ফলে পরিবর্তনগুলো আসলে কোথায় ঘটছে তা স্পষ্ট হয় এবং ভবিষ্যতের পরিস্থিতি আরও নির্ভুলভাবে অনুমান করার জন্য ঐতিহাসিক তথ্য ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে।

টর্নেডো গ্রাফিক্স তৈরি করা হয় তুলনা বারগুলো সর্বোচ্চ থেকে সর্বনিম্ন ক্রমে সাজানো হয়েছেএটি সাধারণত সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ করতে বা দুটি উৎস থেকে কোনো মেট্রিক তুলনা করতে ব্যবহৃত হয় (উদাহরণস্বরূপ, দুটি দোকানে বিভিন্ন পণ্যের বিক্রয়)। অবরোহী ক্রমে সাজানো হলে, এগুলো এক ধরনের টর্নেডো তৈরি করে, যা আপনাকে এক নজরে দেখতে সাহায্য করে যে সবচেয়ে বড় পার্থক্যগুলো কোথায় কেন্দ্রীভূত।

অবশেষে, গাড়ির ড্যাশবোর্ড থেকে অনুপ্রাণিত স্পিডোমিটার-শৈলীর গ্রাফিক্সগুলো দেখায় একটি বৃত্তচাপের উপর অবস্থিত একটি নির্দেশক যা বিভিন্ন অঞ্চলে (লাল, হলুদ, সবুজ) বিভক্ত।আর্থিক ড্যাশবোর্ডগুলিতে কেপিআই (KPI) নিরীক্ষণের জন্য এগুলি খুব জনপ্রিয়, কারণ এগুলি দ্রুত জানিয়ে দেয় যে কোনো মান গ্রহণযোগ্য সীমার মধ্যে আছে কি না। তবে, সামান্য পরিবর্তনকেও দৃশ্যত অতিরঞ্জিত করা এড়াতে এগুলি সতর্কতার সাথে ব্যবহার করতে হবে।

এই সমস্ত উন্নত গ্রাফিক্সের ক্ষেত্রেও একই নীতি প্রযোজ্য: যদি তারা বার্তাটি স্পষ্ট না করে, তবে সেগুলো ব্যবহার না করাই ভালো।লক্ষ্য প্রতিবেদনটিকে চাক্ষুষ ‘উপকরণ’ দিয়ে ভরিয়ে তোলা নয়, বরং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য অপরিহার্য তথ্য আরও ভালোভাবে উপস্থাপন করা।

এক্সেলে চার্ট নিয়ে কাজ করার সাধারণ সেরা অনুশীলনসমূহ

আপনি যে ধরনের চার্টই বেছে নিন না কেন, বেশ কিছু নির্দেশিকা রয়েছে যে এগুলো আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলোকে আরও পরিচ্ছন্ন, বোধগম্য এবং পেশাদার করে তুলতে সাহায্য করবে।প্রেজেন্টেশন এবং রিপোর্টে প্রায়শই দেখা যায় এমন ভুলগুলো এড়িয়ে চলা।

প্রথমত, তিনি দাবি করেন যে উৎস ডেটা নির্ভরযোগ্য, সম্পূর্ণ এবং হালনাগাদ।কোনো চার্টই, তা দেখতে যতই চমৎকার হোক না কেন, ভুল, পুরোনো বা অসংগঠিত তথ্যের অভাব পূরণ করতে পারে না। যদি ডেটাবেসটিই ত্রুটিপূর্ণ হয়, তবে চার্টটি বড়জোর বিভ্রান্তিকর এবং সবচেয়ে খারাপ অবস্থায় বিপজ্জনক হবে।

দ্বিতীয়ত, সর্বদা এমন ধরনের গ্রাফিক বেছে নিন যা বার্তাটিকে সবচেয়ে ভালোভাবে উপস্থাপন করে।এটি দেখতে খুব বেশি আকর্ষণীয় নয়। নান্দনিকতার চেয়ে দ্রুত পড়া এবং স্বতঃস্ফূর্তভাবে বোঝার বিষয়টিকে প্রাধান্য দিন। এছাড়াও, গৌণ অক্ষ এবং একই স্কেলের পুনরাবৃত্তি কমানোর চেষ্টা করুন, কারণ এগুলো প্রায়শই বিভ্রান্তি এবং ভুল ব্যাখ্যার জন্ম দেয়।

তৃতীয়ত, মৌলিক নকশার প্রতি মনোযোগ দিন: একটি সরল ও সামঞ্জস্যপূর্ণ রঙের বিন্যাস ব্যবহার করুন এবং অপ্রয়োজনীয় গ্রিড লাইন বাদ দিন।অপ্রয়োজনীয় ত্রিমাত্রিক প্রভাব এবং শেডিং পরিহার করুন। প্রতিটি দৃশ্যমান উপাদান যা কোনো দরকারি তথ্য দেয় না, তা মনোযোগে ব্যাঘাত ঘটায় এবং ব্যাখ্যায় বাধা সৃষ্টি করে।

অবশেষে, আপনার শ্রোতাদের প্রতি সহানুভূতিশীল হোন। নিজেকে জিজ্ঞাসা করুন যিনি প্রতিবেদনটি পড়বেন, তাঁর ঠিক কী দেখা প্রয়োজন?এর প্রেক্ষাপট কী, তারা এতে কতটা সময় দেবে এবং সেই তথ্যের ভিত্তিতে তাদের কী সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত? বিশদ বিবরণের মাত্রা, চার্টের ধরন এবং উপস্থাপনার পদ্ধতি সেই দর্শকের প্রয়োজন অনুযায়ী সাজিয়ে নিলেই একটি ভুলে যাওয়ার মতো প্রতিবেদন এবং একটি সত্যিকারের ব্যবস্থাপনা সরঞ্জামের মধ্যে পার্থক্য গড়ে দেবে।

শেষ পর্যন্ত, এক্সেল চার্টে ভুল এড়ানোর মূল চাবিকাঠি হলো বিদ্যমান সমস্ত বিশেষ ধরণের চার্ট সম্পর্কে জানা নয়, বরং কখন বিভ্রান্তিকর বিষয়গুলো এড়িয়ে চলতে হবে এবং কখন সহজ বিকল্প বেছে নিতে হবে, তা জানা। এবং কীভাবে কয়েকটি ভালো ডিজাইন ও ডেটা কোয়ালিটি অনুশীলন প্রয়োগ করতে হয়, যা আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলোকে অপ্রয়োজনীয় অলঙ্করণ ছাড়াই এবং সর্বোচ্চ স্বচ্ছতার সাথে সঠিক বার্তাটি পৌঁছে দেবে।