সূচিপত্র
- অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণে প্রবেশাধিকার
- FDM বাতিলকৃত ডাটা চেকগুলো প্রদর্শন
- মাস-ওভার-মাস অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ
- FDM থেকে FEM অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণে প্রবেশাধিকার
উচ্চ-মানের ডেটা হলো Higg Index এবং Worldly প্ল্যাটফর্মের সবচেয়ে মূল্যবান উপাদান। উচ্চ-মানের ডেটা বজায় রাখতে, যেকোনো অস্বাভাবিকতা সনাক্ত ও সংশোধন করা গুরুত্বপূর্ণ।
একটি অস্বাভাবিকতা হলো এমন একটি ডেটা পয়েন্ট বা গণনা, যা আমাদের ঐতিহাসিক পর্যবেক্ষণ ও প্রত্যাশা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন।
আপনার মূল্যায়ন পোস্ট করার আগে, আপনি একটি বার্তা দেখতে পারেন যা আপনাকে অস্বাভাবিকতা পর্যালোচনা করতে অনুরোধ করবে। কোন আইটেমগুলো আপনাকে চেক করতে হবে তা দেখতে অস্বাভাবিকতা পর্যালোচনা করুন ক্লিক করুন।
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণে প্রবেশাধিকার
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ প্যানেলটি স্ক্রিনের ডান পাশ থেকে আসবে, যা আপনার মূল্যায়নে সনাক্ত হওয়া যেকোনো অস্বাভাবিকতা পর্যালোচনা করতে আপনাকে গাইড করবে।
লেখার নিচে, আপনি আপনার ইনপুটগুলো পর্যালোচনা করার জন্য হাইপারলিংক(সমূহ) দেখতে পাবেন। উদাহরণস্বরূপ, নিচের স্ক্রিনশটে আপনাকে সর্বশেষ পণ্য অ্যাসেম্বলি পর্যালোচনা করুন এবং উৎপাদন ভলিউম পর্যালোচনা করুন করার জন্য অনুরোধ করা হয়েছে। লিঙ্কে ক্লিক করলে আপনাকে মূল্যায়নের সেই অংশে নিয়ে যাবে যেখানে সন্দেহজনক অস্বাভাবিকতা রয়েছে।
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ এমন কোনো অস্বাভাবিকতা বা ডেটা পয়েন্ট/গণনা চিহ্নিত করে যা উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন এবং আপনি তা উপেক্ষা করতে পারেন। এগুলো হলুদ রঙে হাইলাইট করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, নিচের এই স্ক্রিনশটে, এই কারখানা ধরনের জন্য নর্ম্যালাইজড (ব্যবহারযোগ্য, স্বাভাবিকীকরণ-সম্পন্ন) শক্তি ব্যবহার বেশি মনে হচ্ছে। এগিয়ে যাওয়ার আগে, আপনাকে সমস্ত শক্তি উৎসের তথ্য এবং রিপোর্টকৃত উৎপাদন পরিমাণসহ ভুল আছে কিনা তা পর্যালোচনা করতে হবে। আপনি যদি ডেটা পর্যালোচনা করে নিশ্চিত হন যে এটি সঠিক, তাহলে “আমি পর্যালোচনা করেছি এবং এটি সঠিক মনে হচ্ছে” বাক্সে টিক দিন। আপনি চাইলে পরবর্তীতে পর্যালোচনা করুন নির্বাচন করে অস্বাভাবিকতাটি উপেক্ষা করতে পারেন।
-
আমি পর্যালোচনা করেছি এবং এটি সঠিক মনে হচ্ছে নির্বাচন করলে একটি টেক্সট বক্স খুলবে যেখানে আপনি ফ্ল্যাগ বাতিল করার বিষয়ে মন্তব্য যোগ করতে পারবেন।
Save এ ক্লিক করলে অস্বাভাবিকতাটি Reviewed তালিকায় চলে যাবে। এতে দেখা যাবে কে অস্বাভাবিকতাটিকে সঠিক হিসেবে চিহ্নিত করেছে এবং কখন সেটি চিহ্নিত করা হয়েছে। নিরীক্ষণের নির্দিষ্ট প্রশ্নে যেতে অস্বাভাবিকতার পাশে থাকা তীর চিহ্নগুলো নির্বাচন করুন। -
পরে পর্যালোচনা করুন নির্বাচন করলে চিহ্নটি পর্যালোচনার জন্য তালিকায় থাকবে। ব্যতিক্রমগুলোর তালিকায় যেতে হলুদ ট্যাবে ক্লিক করুন।
আপনি যখন আপনার অ্যাসেসমেন্ট শেষ করছেন, তখনো যদি কিছু পর্যালোচনা করা বাকি থাকে, তা দেখতে হলুদ ট্যাবে ক্লিক করতে পারেন।
পর্যালোচনার জন্য আর কোনো আউটলাইয়ার না থাকলে হলুদ ট্যাবটি সবুজ হয়ে যায়।
যাচাইকরণ, যা লাল রঙে হাইলাইট করা হয়, যেসব ত্রুটি আপনাকে সমাধান করতে হবে এবং উপেক্ষা করা যাবে না, সেগুলো চিহ্নিত করে।
উদাহরণস্বরূপ, নিচের স্ক্রিনশটে রিপোর্টিং বছরের জন্য ক্রয়কৃত বাষ্পের শক্তি মিশ্রণের মোট শতাংশ ১০০% হতে হবে। মানটি পর্যালোচনা ও পরিবর্তন না করা পর্যন্ত আপনি মূল্যায়ন জমা দিতে পারবেন না।
আপনি যখন এই বার্তাটি দেখবেন, তখন আপনি আপনার মূল্যায়ন পোস্ট করতে পারবেন।
নোট: পোস্ট করার আগে FDM এবং FEM-এর জন্য আউটলায়ার পরীক্ষা প্রয়োজন।
- ভুল অস্বাভাবিকতা হলো এমন ডেটা পয়েন্ট যা ডেটা সংগ্রহ, রেকর্ডিং, গণনা বা এন্ট্রির সময় ত্রুটির কারণে সৃষ্টি হয়। এগুলো অসত্যতা প্রকাশ করে এবং ডেটার প্রকৃত অন্তর্নিহিত ধারা প্রতিফলিত করে না। উদাহরণস্বরূপ, টাইপ করার ভুলে কোনো ব্যক্তির বয়স ২৫ বছরের পরিবর্তে ২৫০ বছর রেকর্ড করা হলে সেটি একটি ভুল অস্বাভাবিকতা হবে, কারণ এটি বাস্তবসম্মত মান নয়। একইভাবে, শক্তির মান ভুল ইউনিটে রেকর্ড করা (যেমন, এমজে (MJ) মানকে কেডাব্ল্যুএইচ (kWh) ইউনিটে নির্ধারণ করা) তেও ভুল অস্বাভাবিকতা তৈরি হয়। এ ধরনের “খারাপ ডেটা” চিহ্নিত ও সমাধান করতে হবে – সাধারণত অপসারণ বা সংশোধনের (যেমন, যাচাই বা অনুমানকৃত মান দ্বারা প্রতিস্থাপন) মাধ্যমে – বিশ্লেষণের সততা বজায় রাখতে।
- সত্যিকারের অস্বাভাবিকতা হলো বৈধ ডেটা পয়েন্ট, যা পরিসংখ্যানগতভাবে বিরল হলেও ভুল নয়। এগুলো ডেটাতে স্বাভাবিকভাবেই ঘটে এবং প্রকৃত ঘটনা বা পরিস্থিতিকে প্রতিফলিত করে। সত্যিকারের অস্বাভাবিকতা প্রায়ই অস্বাভাবিক কিন্তু বৈধ আচরণ বা ঘটনার বিষয়ে মূল্যবান তথ্য প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, কারখানার শক্তি ব্যবহারে অস্বাভাবিক বৃদ্ধি একটি তাপপ্রবাহের সময় অতিরিক্ত কুলিং ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে। সত্যিকারের অস্বাভাবিকতা গুরুত্বপূর্ণ প্রবণতা, ঝুঁকি বা সুযোগ প্রকাশ করতে পারে এবং বিশ্লেষণ ছাড়া এগুলোকে উপেক্ষা করা উচিত নয়।
FDM বাতিলকৃত ডাটা চেকগুলো প্রদর্শন
বাতিল করা ডেটা চেক প্রদর্শন করলে এমন ডেটার গুণগত সমস্যাগুলো পর্যবেক্ষণ করা সম্ভব হয়, যা কারখানা হয়তো উপেক্ষা করে থাকতে পারে।
একজন যাচাইকারী সংস্থা যখন কোনো FDM জমা দেওয়া যাচাই করে, তারা বাতিল করা ডেটা পরীক্ষা নিম্নলিখিত নির্দেশনা ব্যবহার করে পর্যালোচনা করতে পারে:
- জমাদানের নীল হাইপারলিঙ্ক করা Account নাম-এ ক্লিক করুন।
- যোগাযোগ তালিকা থেকে কারা যাচাইকারী হিসেবে অনুমোদিত হয়েছে তা পর্যালোচনা করুন। এই ব্যক্তিরা বাতিল করা অস্বাভাবিকতা যাচাইগুলোও দেখতে পারেন।
-
View -এ ক্লিক করুন।
- সাধারণ নিয়মে প্রতিক্রিয়াগুলো যাচাই করুন।
- সবুজ চেক মার্ক বক্সে ক্লিক করুন, এতে কারখানাটি যে সব বহিরাগত মানকে ইতিমধ্যে সঠিক উদাহরণ হিসেবে পর্যালোচনা করেছে, সেগুলো সব দেখাবে।
- বাতিল করা outlier-এ ক্লিক করুন, যাতে আপনি সেই outlier এবং তার ব্যাখ্যাটি দেখতে পারেন, যা স্ক্রিনশটে লাল রঙে হাইলাইট করা আছে, যেখানে কারখানা ব্যাখ্যা করেছে তারা কেন সেই outlier বাতিল করেছে।
- স্ব-মূল্যায়ন সম্পন্ন হয়ে ASC স্থিতিতে এলে এই ভিউটি ব্র্যান্ডগুলোর জন্যও উপলভ্য থাকে।
মাস-ওভার-মাস অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ
মাসের পর মাস অস্বাভাবিকতা শনাক্তকরণ কারখানাগুলোকে অগ্রিমভাবে অস্বাভাবিকতা পরিচালনা ও সংশোধন করতে সক্ষম করে, যা রিপোর্টকৃত FDM ডেটার সামগ্রিক সঠিকতা বৃদ্ধি করে।
এই ফিচারটি বিদ্যমান ব্যতিক্রম সনাক্তকরণে আরও কিছু যাচাই যুক্ত করে, যা মোট শক্তি এবং পানি ব্যবহারে মাস-ওভার-মাস উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি বা হ্রাসের ওপর গুরুত্ব দেয়।
কারখানা, নিরীক্ষক এবং ব্র্যান্ডগুলি মাসিক ব্যবহার প্রবণতা বিশ্লেষণ করতে এই ফিচারটি ব্যবহার করতে পারে।
- এই ফিচারটি কাজ করার জন্য আপনার কমপক্ষে একটি FDM সাবমিশনে শক্তি এবং/অথবা পানি ব্যবহারের ডেটা থাকতে হবে। এই উদাহরণে দেখানো হয়েছে যে এই FDM সাবমিশনের জন্য ৩,০০,০০০ এমজে (MJ) ক্রয়কৃত বিদ্যুৎ রিপোর্ট করা হয়েছিল।
-
ডেটা জমা দিন। এ ক্লিক করুন
- “Populate with previous posted assessment data” এর পাশে থাকা চিহ্নটিতে অবশ্যই টিক দিন এবং Continue Submission-এ ক্লিক করুন।
- প্রয়োজনীয় তথ্য দিয়ে আপনার FDM সাবমিশন পূরণ করুন।
- যদি রিপোর্টকৃত তথ্য শক্তি এবং/অথবা পানির জন্য আগের সাবমিশনের তুলনায় 167% বেশি হয়, তাহলে মাসভিত্তিক আউটলাইয়ার শনাক্তকরণ পরীক্ষা সক্রিয় হবে।
- এখান থেকে আপনি হয় সঠিক মানটি লিখতে পারেন, অথবা “আমি পর্যালোচনা করেছি এবং এটি সঠিক দেখাচ্ছে” লেখা বক্সে টিক চিহ্ন দিতে পারেন।
- একবার অস্বাভাবিকতাটি পর্যালোচনা করে সংরক্ষণ করলে, আপনার অস্বাভাবিকতা ইতিহাস পর্যালোচনা করতে সবুজ চেক বক্সে ক্লিক করুন অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ উইন্ডোতে।
- জমা দেওয়ার কাজটি ১০০% সম্পূর্ণ হলে, কারখানার ডেটা সাবমিট করুন -এ ক্লিক করুন এবং POSTMODULE টাইপ করুন।
FDM থেকে FEM অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ
FEM এবং FEM উভয়ের ক্ষেত্রেই পোস্ট করার আগে অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ প্রয়োজন।
অনুগ্রহ করে মনে রাখুন, যদিও FEM-এ ইম্পোর্ট করা FDM ডেটা ট্রান্সফারের সময় পরীক্ষা করা হয় না, তবে অ্যাসেসমেন্ট পোস্ট করার আগে FEM ইম্পোর্ট করা ডেটার উপর অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ চালায়।