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🌾 मंडी भाव की 90 दिन की चाल

फ़ोन पर CSV खोलिए, अपनी फसल छाँटिए, और एक पन्ने की 'भाव रिपोर्ट' बनाइए — आपका पहला डेटा प्रोजेक्ट।

किसान और किसान-परिवार के लोग, जिन्होंने आज तक कभी spreadsheet नहीं खोली। बस एक फ़ोन चाहिए, कोई laptop नहीं — और थोड़ा धीरज।

डेटासेट: मंडी भाव — 90 दिन का डेटा

नमूना (synthetic) डेटा — अभ्यास के लिए बनाया गया। असली मंडी के फ़ैसले इस पर मत लीजिए — यहाँ तरीक़ा सीखिए, फिर वही तरीक़ा असली आँकड़ों पर लगाइए। — mandi_bhav.csv डाउनलोड करें

क़दम-दर-क़दम

1. फ़ाइल खोलिए — डेटा से पहली मुलाक़ात — mandi_bhav.csv फ़ाइल फ़ोन में download कीजिए और मुफ़्त spreadsheet ऐप में खोलिए (Google Sheets में: + दबाकर 'Open' या 'Import' से फ़ाइल चुनिए)। आपको 540 rows और 4 columns दिखेंगे: date, crop, mandi, price_rs_per_quintal। किसी एक row को ज़ोर से पढ़कर उसका मतलब बोलिए — जैसे '2 अप्रैल को Bareilly मंडी में गेहूँ ₹2251 प्रति क्विंटल था'। यह बोल पा रहे हैं? बस, फ़ाइल खुल गई और डेटा समझ आने लगा — पहला कदम पूरा।
2. अपनी फसल छाँटिए (filter) और नई sheet बनाइए — 540 rows में 6 फसलें मिली-जुली हैं — अपनी एक फसल चुनिए (gehu, dhaan, sarson, aloo, pyaz या ganna)। crop column पर filter लगाइए — सिर्फ़ आपकी फसल की ठीक 90 rows रह जाएँगी। अब इन rows को copy करके एक नई खाली sheet में paste कर दीजिए, ताकि आगे के formula आसान और सही रहें। नई sheet में सिर्फ़ आपकी फसल का 90 दिन का डेटा — यही इस कदम की जीत है।
3. सबसे ऊँचा और सबसे नीचा भाव (MAX / MIN) — नई sheet में price_rs_per_quintal column D में है और डेटा row 2 से 91 तक। किसी खाली cell में =MAX(D2:D91) लिखिए — सबसे ऊँचा भाव मिल जाएगा; फिर =MIN(D2:D91) से सबसे नीचा। अब ऊपर-नीचे देखकर ढूँढिए कि ये दोनों भाव किस तारीख़ को और किस मंडी में थे, और तारीख़-मंडी समेत नोट्स में लिख लीजिए। आपकी रिपोर्ट की पहली दो पक्की बातें तैयार हैं।
4. हर महीने का औसत भाव (AVERAGE) — आपका डेटा तीन महीनों का है — अप्रैल, मई और जून 2026। पहले date column से sort कीजिए ताकि तारीख़ें क्रम में आ जाएँ। फिर किसी खाली cell में =AVERAGE( लिखकर उँगली से अप्रैल की सारी price cells चुनिए और bracket बंद कीजिए — यही अप्रैल का औसत; मई और जून के लिए यही दोहराइए। तीन औसत हाथ में — अब दिखेगा कि बीते महीनों में कौन-सा ऊँचा रहा, कौन-सा नीचा।
5. chart बनाइए — भाव की चाल आँखों से देखिए — date और price_rs_per_quintal — दोनों columns चुनिए, फिर Insert (या +) से Chart डालकर line chart चुनिए। 90 दिन की लाइन ऊपर-नीचे होती दिखेगी — यही आपकी फसल की 'चाल' है, जो अकेले नंबरों में नहीं दिखती। chart का screenshot ले लीजिए — रिपोर्ट में यही सबसे ज़्यादा बोलेगा।
6. AI से रिपोर्ट के वाक्य लिखवाइए — फिर हर आँकड़ा खुद जाँचिए — अपने निकाले आँकड़े नीचे वाले prompt में भरकर AI चैट में भेजिए — AI रिपोर्ट के 5-6 आसान वाक्य लिख देगा। फिर सबसे ज़रूरी काम: AI के लिखे हर आँकड़े को अपनी spreadsheet से मिलाइए, और जो नंबर न मिले उसे ठीक कीजिए। अगर AI ने 'आगे भाव बढ़ेगा/गिरेगा' जैसा कोई वाक्य लिख दिया हो, तो उसे काट दीजिए — बीते भाव से आगे का भाव नहीं बताया जा सकता। AI मददगार है, पर आख़िरी जाँच हमेशा आपकी।
7. एक पन्ने की 'भाव रिपोर्ट' तैयार कीजिए — नीचे दिया README ढाँचा नोट्स ऐप में copy कीजिए और [ ] वाली हर जगह अपनी जानकारी भरिए — आँकड़े, chart का screenshot और AI के जाँचे हुए वाक्य। फिर घर के किसी सदस्य को रिपोर्ट दिखाइए: अगर वे 2 मिनट में मुख्य बात समझ जाएँ, तो रिपोर्ट कामयाब है। बधाई — आपका पहला डेटा प्रोजेक्ट पूरा हुआ, और यह portfolio में रखने लायक़ है।

अपनी जाँच

• क्या मैंने MAX, MIN और तीनों महीनों का औसत — हर आँकड़ा spreadsheet में खुद निकाला और दोबारा जाँचा, सिर्फ़ AI के बताए नंबर पर भरोसा नहीं किया?
• क्या मेरी रिपोर्ट में हर आँकड़े के साथ तारीख़ (और जहाँ ज़रूरी हो, मंडी का नाम) लिखी है?
• क्या रिपोर्ट में कहीं भी 'आगे भाव बढ़ेगा/गिरेगा' जैसी कोई भविष्यवाणी नहीं है — सिर्फ़ बीते 90 दिन की बात है?
• क्या रिपोर्ट में साफ़ लिखा है कि यह अभ्यास के लिए नमूना (synthetic) डेटा है?
• क्या घर का कोई सदस्य मेरी रिपोर्ट पढ़कर 2 मिनट में मुख्य बात समझ पाया?