আর, ব্যাশ, পাইথন, এসিইডোক, (লা) টেক্স, উত্স উত্স সফটওয়্যার বা কোনও অ * এক্স সরঞ্জামের উত্সাহী ব্যবহারকারী হিসাবে, আমি কোনও উদ্দেশ্য উত্তর সরবরাহ করতে পারি না। তদুপরি, আমি প্রায়শই এমএস এক্সেল বা যে কোনও প্রকারের স্প্রেডশিট ব্যবহারের বিরুদ্ধে তর্ক করি (ভাল, আপনি নিজের ডেটা, বা এর অংশটি দেখেন, তবে আর কী?), আমি বিতর্কে ইতিবাচকভাবে অংশ নেব না। আমি একমাত্র না, যেমন
- পি। বার্নস থেকে স্প্রেডশিট আসক্তি ।
- এমএস এক্সেলের নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতা , 2004 আর মেলিং-তালিকার একটি পোস্ট
- এল। নুসেল, মাইক্রোসফ্ট এক্সেল 97 , গণনা সংক্রান্ত পরিসংখ্যান ও ডেটা বিশ্লেষণ, 26: 375–377, 1998 সালে পরিসংখ্যান বিতরণের নির্ভুলতার উপর ( পিডিএফ )
- বিডি ম্যাককুলাও এবং বি। উইলসন, মাইক্রোসফ্ট এক্সেল 2000 এবং এক্সেল এক্সপি , গণনা সংক্রান্ত পরিসংখ্যান ও ডেটা বিশ্লেষণ , 40: 713–721, 2002-তে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির যথার্থতার বিষয়ে cy
- এম। অল্টম্যান, জে গিল এবং এমপি ম্যাকডোনাল্ড, সামাজিক বিজ্ঞানী , উইলি, ২০০৪- এর পরিসংখ্যানগত কম্পিউটিংয়ের সংখ্যাসূচক বিষয়গুলি [[উদাহরণস্বরূপ, পৃষ্ঠা 12-14]
আমার একজন সহকর্মী তার সমস্ত ম্যাক্রোগুলি পিছিয়ে সামঞ্জস্যের অভাবে ইত্যাদি আলগা করে রেখেছিলেন। অন্য সহকর্মী জেনেটিক্স ডেটা আমদানির চেষ্টা করেছিলেন (800,000 চিহ্নিতকারীকে জেনোটাইপযুক্ত প্রায় 700 বিষয়, 120 মো), কেবল "তাদের দিকে নজর দিন"। এক্সেল ব্যর্থ হয়েছে, নোটপ্যাড খুব হাল ছেড়ে দিয়েছে ... আমি vi এর সাথে "তাদের দিকে নজর দিতে" সক্ষম হয়েছি এবং দ্রুত কিছু সেড / অ্যাজক বা পার্ল স্ক্রিপ্টের সাহায্যে ডেটাটি পুনরায় ফর্ম্যাট করতে পারি। সুতরাং আমি মনে করি স্প্রেডশিটগুলির কার্যকারিতা সম্পর্কে আলোচনা করার সময় বিভিন্ন স্তর বিবেচনা করতে হবে। হয় আপনি ছোট ডেটা সেটগুলিতে কাজ করেন এবং কেবলমাত্র প্রাথমিক পরিসংখ্যানগুলির জিনিস প্রয়োগ করতে চান এবং সম্ভবত এটি ঠিক আছে। তারপরে, ফলাফলগুলিতে বিশ্বাস করা আপনার উপর নির্ভর করে, অথবা আপনি সর্বদা সোর্স কোডের জন্য জিজ্ঞাসা করতে পারেন, তবে এনআইএসটি বেঞ্চমার্কের সাথে সমস্ত ইনলাইন পদ্ধতির দ্রুত পরীক্ষা করা সহজ হবে would। আমি মনে করি না এটি কেবল পরিসংখ্যান করার একটি ভাল পদ্ধতির সাথে মিলেছে কারণ এটি সত্যিকারের পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার (আইএমএইচও) নয় যদিও পূর্বোক্ত তালিকার আপডেট হিসাবে এমএস এক্সেলের নতুন সংস্করণগুলি তার যথার্থতার জন্য উন্নতি দেখিয়েছে বলে মনে হচ্ছে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণগুলি দেখুন, কীলিং এবং পাভুর দেখুন, নয়টি পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার প্যাকেজের নির্ভরযোগ্যতার তুলনামূলক গবেষণা ( সিএসডিএ 2007: 51: 3811)।
তবুও, 10 বা 20 এর মধ্যে প্রায় একটি কাগজ (বায়োমেডিসিন, সাইকোলজি, সাইকিয়াট্রিতে) এক্সেলের সাথে তৈরি গ্রাফিকগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, কখনও কখনও ধূসর ব্যাকগ্রাউন্ড অপসারণ না করে, অনুভূমিক কালো রেখা বা স্বয়ংক্রিয় কিংবদন্তি (অ্যান্ড্রু গ্যালম্যান এবং হ্যাডলি উইকহাম অবশ্যই খুশি) আমাকে যখন এটি দেখুন)। তবে আরও সাধারণভাবে, এটি ফ্লোডিংডাটা সম্পর্কিত সাম্প্রতিক জরিপ অনুসারে সর্বাধিক ব্যবহৃত "সফ্টওয়্যার" হিসাবে দেখা যায় যা ব্রায়ান রিপলির (যা এমএএসএস আর প্যাকেজ সহ-রচনা করেছিল এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি সম্পর্কিত একটি চমৎকার বই লিখেছিল) একটি পুরানো কথা মনে করিয়ে দেয়। , অন্যদের মধ্যে):
আসুন আমরা নিজেরাই বাচ্চা নই: পরিসংখ্যানগুলির জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত সফ্টওয়্যারটি হ'ল এক্সেল (বি রিপ্লে জ্যান ডি লিউউয়ের মাধ্যমে), http://www.stats.ox.ac.uk/~ripley/RSS2002.pdf
এখন, আপনি যদি মনে করেন এটি আপনার পরিসংখ্যানগুলি সম্পন্ন করার জন্য একটি দ্রুত এবং সহজতর উপায় সরবরাহ করে, তবে কেন নয়? সমস্যাটি হ'ল এমন পরিবেশে এখনও এমন কিছু জিনিস রয়েছে যা করা যায় না (বা কমপক্ষে এটি বরং কৌশলযুক্ত)। আমি বুটস্ট্র্যাপ, ক্রমশক্তি, মাল্টিভিয়ারেট এক্সপ্লোরারি ডেটা বিশ্লেষণের কথা ভাবি, কয়েকটি নাম রাখার জন্য। আপনি যদি ভিবিএতে খুব দক্ষ না হন (তবে এটি কোনও স্ক্রিপ্টিং বা কোনও প্রোগ্রামিং ভাষা নয়) তবে আমি ভাবতে আগ্রহী যে ডেটাতে ছোটখাটো অপারেশনগুলিও আর (বা মতলব, বা পাইথনের) অধীনে ভালভাবে পরিচালিত হয়, আপনাকে সরবরাহের জন্য সঠিক সরঞ্জাম সরবরাহ করে যেমন তথাকথিত ডেটা.ফ্রেমে)) সর্বোপরি, আমার মনে হয় এক্সেল ডেটা বিশ্লেষকদের জন্য খুব ভাল অভ্যাসের প্রচার করে না (তবে এটি কোনও "ক্লাইকোড্রোম" এর ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য, ডেটা প্রসেসিংয়ের রেকর্ড বজায় রাখার প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে মেডস্ট্যাটসে আলোচনা দেখুন,বিশ্লেষণ এবং ডেটা সম্পাদনার ডকুমেন্টিং ), এবং আমি প্র্যাকটিক্যাল স্ট্যাটাসে এই পোস্টটি কয়েকটি এক্সফলের সমস্যার তুলনামূলক চিত্রণে পেয়েছি । তবুও, এটি এক্সেলের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, আমি জানি না এটি কীভাবে জিডোকসে অনুবাদ করে।
আপনার কাজ ভাগ করে নেওয়ার বিষয়ে, আমি মনে করি গিথুব (বা উত্স কোডের জন্য জিস্ট ) বা ড্রপবক্স (যদিও EULA কিছু লোককে নিরুৎসাহিত করতে পারে) খুব ভাল বিকল্প (পুনর্বিবেচনার ইতিহাস, প্রয়োজনে অনুদানের ব্যবস্থাপনা ইত্যাদি) are আমি এমন কোনও সফ্টওয়্যার ব্যবহার করতে উত্সাহিত করতে পারি না যা মূলত আপনার বাইনারি ফর্ম্যাটে আপনার ডেটা সঞ্চয় করে। আমি জানি এটি আর, মাতলাব, স্টাটা, এসপিএসে আমদানি করা যায় তবে আমার মতে:
- ডেটা অবশ্যই পাঠ্য বিন্যাসে থাকা উচিত, এটি অন্য একটি পরিসংখ্যান সফটওয়্যার দ্বারা পড়া যেতে পারে;
- বিশ্লেষণ পুনরুত্পাদনযোগ্য হওয়া উচিত, এর অর্থ আপনার বিশ্লেষণের জন্য একটি সম্পূর্ণ স্ক্রিপ্ট সরবরাহ করা উচিত এবং এটি চলতে হবে (আমরা এখানে কাছাকাছি আদর্শ ক্ষেত্রে যেতে পারি ...) যে কোনও সময় অন্য অপারেটিং সিস্টেমে;
- আপনার নিজস্ব পরিসংখ্যান সফ্টওয়্যার স্বীকৃত অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করা উচিত এবং এটি আপডেট করার একটি সহজ উপায় থাকা উচিত স্ট্যাটিস্টিকাল মডেলিংয়ের বর্তমান সেরা অনুশীলনগুলি প্রতিফলিত করার জন্য;
- আপনি যে ভাগ করে নেওয়ার ব্যবস্থাটি চয়ন করেছেন তাতে সংস্করণ এবং সহযোগী সুবিধার অন্তর্ভুক্ত হওয়া উচিত।
এটাই.