মুভিং এভারেজ পদ্ধতিটি একটি পরিসংখ্যানীয় সরঞ্জাম যা দিয়ে আপনি বিভিন্ন ধরণের সমস্যা সমাধান করতে পারেন। বিশেষত, এটি প্রায়শই পূর্বাভাসে ব্যবহৃত হয়। এক্সেলে, আপনি বেশ কয়েকটি সমস্যা সমাধানের জন্য এই সরঞ্জামটিও ব্যবহার করতে পারেন। আসুন দেখুন কীভাবে এক্সেলের চলমান গড় ব্যবহৃত হয়।
চলমান গড় অ্যাপ্লিকেশন
এই পদ্ধতির অর্থ হ'ল এর সাহায্যে, নির্বাচিত সিরিজের পরম গতিশীল মানগুলি নির্দিষ্ট সময়কালের জন্য ডেটা মসৃণ করার মাধ্যমে গাণিতিক গড় মানগুলিতে পরিবর্তিত হয়। এই সরঞ্জামটি অর্থনৈতিক গণনা, পূর্বাভাস, বিনিময় ব্যবসায়ের প্রক্রিয়া ইত্যাদিতে ব্যবহৃত হয় etc. এক্সেলের চলমান গড় পদ্ধতি ব্যবহার করা শক্তিশালী স্ট্যাটিস্টিকাল ডেটা প্রসেসিং সরঞ্জামটি ব্যবহার করে সবচেয়ে ভাল বিশ্লেষণ প্যাকেজ। আপনি একই উদ্দেশ্যে অন্তর্নির্মিত এক্সেল ফাংশনটিও ব্যবহার করতে পারেন। গড়.
পদ্ধতি 1: বিশ্লেষণ প্যাকেজ
বিশ্লেষণ প্যাকেজ এটি একটি এক্সেল অ্যাড-ইন যা ডিফল্টরূপে অক্ষম থাকে। অতএব, সবার আগে, আপনার এটি সক্ষম করা দরকার।
- ট্যাবে সরান "ফাইল"। একটি আইটেম ক্লিক করুন। "পরামিতি".
- খোলা পরামিতি উইন্ডোতে, বিভাগে যান "Add-ons"। বক্সের জানালার নীচে "ব্যবস্থাপনা" প্যারামিটার সেট করা আবশ্যক এক্সেল অ্যাড-ইনস। বাটনে ক্লিক করুন যাও.
- আমরা অ্যাড-অন উইন্ডোতে getুকি। পাশের বাক্সটি চেক করুন বিশ্লেষণ প্যাকেজ এবং বোতামে ক্লিক করুন "ঠিক আছে".
এই ক্রিয়া পরে, প্যাকেজ "ডেটা বিশ্লেষণ" সক্রিয় করা হয়েছে, এবং সংশ্লিষ্ট বোতামটি ট্যাবটির ফিতাটিতে উপস্থিত হয়েছিল "তথ্য".
এখন আসুন কীভাবে আপনি প্যাকেজের বৈশিষ্ট্যগুলি সরাসরি ব্যবহার করতে পারেন তা দেখুন। তথ্য বিশ্লেষণ চলমান গড় পদ্ধতির জন্য। আসুন 11 টি পূর্ববর্তী সময়কালের জন্য ফার্মের আয়ের তথ্য ভিত্তিতে দ্বাদশ মাসের জন্য একটি পূর্বাভাস তৈরি করা যাক। এটি করার জন্য, আমরা ডেটা ভরা টেবিল, পাশাপাশি সরঞ্জাম ব্যবহার করব বিশ্লেষণ প্যাকেজ.
- ট্যাবে যান "তথ্য" এবং বোতামে ক্লিক করুন "ডেটা বিশ্লেষণ"যা ব্লকের সরঞ্জামের পটিটিতে স্থাপন করা হয়েছে "বিশ্লেষণ".
- উপলব্ধ সরঞ্জামগুলির একটি তালিকা বিশ্লেষণ প্যাকেজ। তাদের থেকে একটি নাম চয়ন করুন গড় চলমান এবং বোতামে ক্লিক করুন "ঠিক আছে".
- চলমান গড় পূর্বাভাসের জন্য ডেটা এন্ট্রি উইন্ডোটি চালু করা হয়েছে।
মাঠে ইনপুট ব্যবধান মাসিক উপার্জনের পরিমাণটি সেই ঘর ছাড়াই অবস্থিত যেখানে পরিসরের ঠিকানাটি গণনা করা উচিত সেগুলি নির্দেশ করুন।
মাঠে "ব্যবধান" স্মুথিং পদ্ধতিতে প্রসেসিংয়ের মানগুলির জন্য আপনার বিরতি নির্দিষ্ট করা উচিত। প্রথমে আসুন স্মুথিংয়ের মানটি তিন মাসের মধ্যে সেট করা যাক এবং সেইজন্য সংখ্যাটি প্রবেশ করান "3".
মাঠে "আউটপুট ব্যবধান" আপনাকে শীটটিতে একটি নির্বিচার ফাঁকা পরিসর নির্দিষ্ট করতে হবে যেখানে প্রক্রিয়াকরণের পরে ডেটা প্রদর্শিত হবে, যা ইনপুট ব্যবধানের চেয়ে একক সেল হতে হবে।
প্যারামিটারের পাশের বাক্সটিও চেক করুন। "স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি".
প্রয়োজনে, আপনি পাশের বাক্সটিও চেক করতে পারেন "গ্রাফ আউটপুট" একটি দৃশ্য প্রদর্শনের জন্য, যদিও আমাদের ক্ষেত্রে এটি প্রয়োজনীয় নয়।
সমস্ত সেটিংস তৈরি হয়ে যাওয়ার পরে বাটনে ক্লিক করুন "ঠিক আছে".
- প্রোগ্রামটি প্রক্রিয়াজাতকরণের ফলাফল প্রদর্শন করে।
- কোন ফলাফলটি আরও সঠিক তা প্রকাশ করতে এখন আমরা দুই মাসের মধ্যে স্মুথিং করব। এই উদ্দেশ্যে, আবার সরঞ্জাম চালান। গড় চলমান বিশ্লেষণ প্যাকেজ.
মাঠে ইনপুট ব্যবধান আমরা আগের ক্ষেত্রে একই মান ছেড়ে।
মাঠে "ব্যবধান" নম্বর দিন "2".
মাঠে "আউটপুট ব্যবধান" নতুন খালি ব্যাপ্তির ঠিকানা উল্লেখ করুন, যা আবার ইনপুট ব্যবধানের চেয়ে একটি ঘর বড় হতে হবে।
বাকি সেটিংসটি অপরিবর্তিত রয়েছে। এর পরে, বাটনে ক্লিক করুন "ঠিক আছে".
- এটি অনুসরণ করে, প্রোগ্রামটি গণনা করে এবং ফলাফলটি স্ক্রিনে প্রদর্শন করে। দুটি মডেলের মধ্যে কোনটি আরও সঠিক তা নির্ধারণ করার জন্য, আমাদের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি তুলনা করতে হবে। এই সূচকটি যত ছোট, ফলাফলের নির্ভুলতার সম্ভাবনা তত বেশি। আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে সমস্ত মানগুলির জন্য, দুই মাসের রোলিং গণনায় স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি 3 মাসের জন্য একই সূচকের চেয়ে কম। সুতরাং, ডিসেম্বরের পূর্বাভাসিত মানটি শেষ সময়ের জন্য স্লিপ পদ্ধতি দ্বারা গণনা করা মান হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। আমাদের ক্ষেত্রে, এই মান 990.4 হাজার রুবেল।
পদ্ধতি 2: গড় কার্যকারিতা ব্যবহার করে
এক্সেলে মুভিং এভারেজ পদ্ধতি প্রয়োগের জন্য আরও একটি উপায় রয়েছে। এটি ব্যবহার করার জন্য, আপনাকে বেশ কয়েকটি মানক প্রোগ্রাম ফাংশন প্রয়োগ করতে হবে, যার জন্য আমাদের উদ্দেশ্যটি প্রাথমিক গড়। উদাহরণ হিসাবে, আমরা প্রথম ক্ষেত্রে যেমন এন্টারপ্রাইজ আয়ের একই টেবিলটি ব্যবহার করব।
গতবারের মতো, আমাদের একটি স্মুথড টাইম সিরিজ তৈরি করতে হবে। তবে এবার, ক্রিয়াগুলি এত স্বয়ংক্রিয় হবে না। ফলাফলগুলির সাথে তুলনা করতে সক্ষম হওয়ার জন্য আপনার প্রতি দুটি এবং তারপরে তিন মাসের জন্য গড় গণনা করা উচিত।
প্রথমত, আমরা ফাংশনটি ব্যবহার করে আগের দুটি সময়ের জন্য গড় মানগুলি গণনা করি গড়। আমরা কেবল মার্চ মাসে এটি শুরু করতে পারি, যেহেতু পরবর্তী তারিখগুলির জন্য মানগুলির একটি বিরতি রয়েছে।
- মার্চের জন্য পর পর এক ফাঁকা কলামে একটি ঘর নির্বাচন করুন। এরপরে, আইকনে ক্লিক করুন "ফাংশন functionোকান"যা সূত্র বারের কাছে স্থাপন করা হয়।
- উইন্ডো সক্রিয় করা হয়েছে ফাংশন উইজার্ডস। বিভাগে "পরিসংখ্যানগত" অর্থ খুঁজছি "গড়", এটি নির্বাচন করুন এবং বোতামে ক্লিক করুন "ঠিক আছে".
- অপারেটর যুক্তি উইন্ডো চালু হয়েছে গড়। বাক্য গঠনটি নিম্নরূপ:
= গড় (সংখ্যা 1; সংখ্যা 2; ...)শুধুমাত্র একটি যুক্তি প্রয়োজন।
আমাদের ক্ষেত্রে, ক্ষেত্রে "সংখ্যাগুলি 1" আমাদের অবশ্যই পূর্ববর্তী দুটি পিরিয়ডের (জানুয়ারি এবং ফেব্রুয়ারি) আয়ের নির্দেশিত রেঞ্জের একটি লিঙ্ক সরবরাহ করতে হবে। ক্ষেত্রটিতে কার্সারটি সেট করুন এবং কলামে শীটে সংশ্লিষ্ট কক্ষগুলি নির্বাচন করুন "আয়"। এর পরে, বাটনে ক্লিক করুন "ঠিক আছে".
- আপনি দেখতে পাচ্ছেন, আগের দুটি সময়ের জন্য গড় মান গণনার ফলাফলটি ঘরে প্রদর্শিত হয়েছিল in পিরিয়ডের অন্যান্য সমস্ত মাসের জন্য একই রকম গণনা সম্পাদনের জন্য, আমাদের অন্যান্য সূত্রগুলিতে এই সূত্রটি অনুলিপি করতে হবে। এটি করার জন্য, আমরা কার্যকারিতা সহ ঘরটির নীচের ডানদিকে কর্সার হয়েছি। কার্সারটি একটি ফিল ফিল্টার হিসাবে রূপান্তরিত হয় যা ক্রসের মতো দেখায়। বাম মাউস বোতামটি ধরে রাখুন এবং এটিকে কলামের একেবারে শেষে টেনে আনুন।
- আমরা বছর শেষ হওয়ার আগের দুই মাসের জন্য গড় মানের ফলাফলের গণনা পাই।
- এবার এপ্রিলের জন্য পরের পরের খালি কলামে ঘরটি নির্বাচন করুন। ফাংশন আর্গুমেন্ট উইন্ডো কল করুন গড় পূর্বে বর্ণিত হিসাবে একই পদ্ধতিতে। মাঠে "সংখ্যাগুলি 1" কলামে ঘরগুলির স্থানাঙ্ক প্রবেশ করান "আয়" জানুয়ারি থেকে মার্চ। তারপরে বোতামটিতে ক্লিক করুন "ঠিক আছে".
- ভরাট চিহ্নিতকারী ব্যবহার করে নীচের টেবিল কোষগুলিতে সূত্রটি অনুলিপি করুন।
- সুতরাং, আমরা মানগুলি গণনা করেছি। আগের সময়ের মতো এখন, আমাদের কী ধরণের বিশ্লেষণ ভাল তা খুঁজে বের করতে হবে: 2 বা 3 মাসে স্মুথিং সহ with এটি করার জন্য, আদর্শ বিচ্যুতি এবং কিছু অন্যান্য সূচক গণনা করুন। প্রথমত, আমরা স্ট্যান্ডার্ড এক্সেল ফাংশনটি ব্যবহার করে নিখুঁত বিচ্যুতি গণনা করি প্রস্তুত ABSযা ইতিবাচক বা নেতিবাচক সংখ্যার পরিবর্তে তাদের মডুলাস প্রদান করে। এই মানটি নির্বাচিত মাসের জন্য বাস্তব উপার্জন সূচক এবং পূর্বাভাসের মধ্যে পার্থক্যের সমান হবে। মে মাসের জন্য পরের খালি কলামে কার্সারটি সেট করুন। আমরা ফোন করি বৈশিষ্ট্য উইজার্ড.
- বিভাগে "গাণিতিক" ফাংশন নাম নির্বাচন করুন "প্রস্তুত ABS"। বাটনে ক্লিক করুন "ঠিক আছে".
- ফাংশন আর্গুমেন্ট উইন্ডো শুরু হয় প্রস্তুত ABS। একক ক্ষেত্রে "সংখ্যা" কলামগুলিতে কক্ষের বিষয়বস্তুগুলির মধ্যে পার্থক্য নির্দেশ করুন "আয়" এবং 2 মাস মে মাসের জন্য তারপরে বোতামটিতে ক্লিক করুন "ঠিক আছে".
- ভরাট চিহ্নিতকারী ব্যবহার করে, নভেম্বল সহ সর্বভারতীয় সারণীর সমস্ত সারিতে এই সূত্রটি অনুলিপি করুন।
- আমরা ইতিমধ্যে জানি ফাংশনটি ব্যবহার করে পুরো সময়ের জন্য পরম বিচরণের গড় মূল্য গণনা করি গড়.
- আমরা 3 মাসের মধ্যে চলমান একের জন্য পরম বিচ্যুতি গণনা করার জন্য অনুরূপ পদ্ধতিটি সম্পাদন করি। প্রথমে ফাংশনটি প্রয়োগ করুন প্রস্তুত ABS। কেবলমাত্র এবারই আমরা আসল আয়ের সাথে কোষের সামগ্রীর মধ্যে পার্থক্য বিবেচনা করি এবং 3 মাস ধরে চলমান গড় পদ্ধতি ব্যবহার করে গণনা করা হয় planned
- এরপরে, আমরা ফাংশনটি ব্যবহার করে সমস্ত নিখুঁত বিচ্যুতি ডেটার গড় মূল্য গণনা করি গড়.
- পরবর্তী পদক্ষেপটি আপেক্ষিক বিচ্যুতি গণনা করা। এটি প্রকৃত সূচককে পরম বিচরণের অনুপাতের সমান। নেতিবাচক মানগুলি এড়ানোর জন্য, আমরা আবার অপারেটর যে সম্ভাবনাগুলি ব্যবহার করব তা ব্যবহার করব প্রস্তুত ABS। এবার, এই ফাংশনটি ব্যবহার করে, আমরা নির্বাচিত মাসের আসল আয়ের দ্বারা 2 মাসের জন্য চলন্ত গড় পদ্ধতি ব্যবহার করার সময় পরম বিচ্যুতির মানটি ভাগ করি।
- তবে আপেক্ষিক বিচ্যুতি সাধারণত শতাংশ আকারে প্রদর্শিত হয়। অতএব, শীটে উপযুক্ত ব্যাপ্তিটি নির্বাচন করুন, ট্যাবে যান "বাড়ি"যেখানে টুলবক্সে আছে "সংখ্যা" বিশেষ ফর্ম্যাটিং ক্ষেত্রে আমরা শতাংশ ফর্ম্যাট সেট করি। এর পরে, আপেক্ষিক বিচ্যুতির গণনার ফলাফল শতাংশে প্রদর্শিত হয়।
- আমরা 3 মাস স্মুথিং ব্যবহার করে ডেটা দিয়ে আপেক্ষিক বিচ্যুতি গণনা করতে অনুরূপ অপারেশন করি। কেবলমাত্র এই ক্ষেত্রে, লভ্যাংশ হিসাবে গণনার জন্য, আমরা টেবিলের আরেকটি কলাম ব্যবহার করি, যার নাম আমাদের রয়েছে "অ্যাবস। অফ (3 মি)"। তারপরে আমরা সংখ্যার মানগুলি শতাংশের ফর্ম হিসাবে অনুবাদ করি।
- এর পরে, ফাংশনটি ব্যবহারের আগের মতো আমরা আপেক্ষিক বিচ্যুতি নিয়ে উভয় কলামের গড় মানগুলি গণনা করি গড়। যেহেতু আমরা ফাংশনের আর্গুমেন্ট হিসাবে শতাংশের মান গ্রহণ করি, তাই আমাদের অতিরিক্ত রূপান্তর করার দরকার নেই। আউটপুট অপারেটর ইতিমধ্যে শতাংশ ফরম্যাটে ফলাফল দেয়।
- এখন আমরা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির গণনায় আসি। এই সূচকটি দুটি এবং তিন মাসের জন্য স্মুথ ব্যবহার করার সময় আমাদের গণনার গুণমানের সরাসরি তুলনা করতে দেয়। আমাদের ক্ষেত্রে, আদর্শ বিচ্যুতি প্রকৃত রাজস্বের পার্থক্যের বর্গাকার যোগফলের বর্গমূলের সমান হবে এবং চলমান গড়কে মাসের সংখ্যা দ্বারা বিভক্ত করা হবে। প্রোগ্রামে গণনা করার জন্য, আমাদের বিশেষত বেশ কয়েকটি ফাংশন ব্যবহার করতে হবে রুট, SUMMKVRAZN এবং অ্যাকাউন্ট। উদাহরণস্বরূপ, মে মাসে দুই মাস স্মুথিং লাইন ব্যবহার করার সময় গড় বর্গ বিচ্যুতি গণনা করার জন্য, আমাদের ক্ষেত্রে, নিম্নলিখিত সূত্রটি ব্যবহার করা হবে:
= মূল (সংক্ষিপ্তসার (বি 6: বি 12; সি 6: সি 12) / COUNT (বি 6: বি 12)ভরাট মার্কার ব্যবহার করে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনার সাথে কলামের অন্যান্য কক্ষে এটি অনুলিপি করুন।
- স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করার জন্য অনুরূপ অপারেশন 3 মাসের চলমান গড়ের জন্য সঞ্চালিত হয়।
- এর পরে, আমরা ফাংশন প্রয়োগ করে এই উভয় সূচকের পুরো সময়ের জন্য গড় মান গণনা করি গড়.
- পরম বিচ্যুতি, আপেক্ষিক বিচ্যুতি এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি হিসাবে সূচকগুলির জন্য 2 এবং 3 মাসের স্মুথিংয়ের সাথে মুভিং এভারেজ মেথড ব্যবহার করে গণনাগুলির তুলনা করে আমরা আত্মবিশ্বাসের সাথে বলতে পারি যে দুই মাসের জন্য স্মুথিং তিন মাসের জন্য স্মুথ প্রয়োগের চেয়ে আরও নির্ভরযোগ্য ফলাফল দেয়। এটি প্রমাণ করে যে দুই মাসের চলন গড়ের জন্য উপরের সূচকগুলি তিন মাসের তুলনায় কম।
- সুতরাং, ডিসেম্বরের জন্য সংস্থার আয়ের পূর্বাভাস সূচকটি 990.4 হাজার রুবেল হবে। আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে এই মানটি সরঞ্জামগুলির সাহায্যে গণনা করে আমরা পেয়েছি যা সম্পূর্ণরূপে মেলে বিশ্লেষণ প্যাকেজ.
পাঠ: এক্সেল ফিচার উইজার্ড
আমরা চলমান গড় পদ্ধতি দুটি উপায়ে ব্যবহার করে পূর্বাভাস গণনা করেছি calc আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে, সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে এই পদ্ধতিটি করা আরও সহজ। বিশ্লেষণ প্যাকেজ। তবে কিছু ব্যবহারকারী সর্বদা স্বয়ংক্রিয় গণনাতে বিশ্বাস করেন না এবং গণনার জন্য ফাংশনটি ব্যবহার করতে পছন্দ করেন না। গড় এবং সম্পর্কিত অপারেটরদের সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য বিকল্পটি যাচাই করতে। যদিও, যদি সবকিছু সঠিকভাবে করা হয় তবে গণনার আউটপুট পুরোপুরি একই হতে হবে।
