সুচিপত্র
টিউটোরিয়ালটি এক্সেলে ওজনযুক্ত গড় গণনা করার দুটি সহজ উপায় দেখায় - SUM বা SUMPRODUCT ফাংশন ব্যবহার করে৷
আগের নিবন্ধগুলির একটিতে, আমরা গণনার জন্য তিনটি প্রয়োজনীয় ফাংশন নিয়ে আলোচনা করেছি৷ এক্সেলের গড়, যা খুব সহজবোধ্য এবং ব্যবহার করা সহজ। কিন্তু যদি কিছু মান অন্যদের তুলনায় বেশি "ওজন" থাকে এবং ফলস্বরূপ চূড়ান্ত গড়তে আরও অবদান রাখে? এই ধরনের পরিস্থিতিতে, আপনাকে ওজনযুক্ত গড় গণনা করতে হবে৷
যদিও মাইক্রোসফ্ট এক্সেল একটি বিশেষ ওজনযুক্ত গড় ফাংশন প্রদান করে না, তবে এটিতে আরও কয়েকটি ফাংশন রয়েছে যা আপনার গণনায় কার্যকর প্রমাণিত হবে, যেমন ফলো করা সূত্রের উদাহরণে দেখানো হয়েছে।
ভারিত গড় কী?
ভারিত গড় হল এক ধরনের গাণিতিক গড় যার কিছু উপাদান ডেটা সেট অন্যদের তুলনায় বেশি গুরুত্ব বহন করে। অন্য কথায়, গড় করার জন্য প্রতিটি মানকে একটি নির্দিষ্ট ওজন নির্ধারণ করা হয়৷
নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে দেখানো হিসাবে শিক্ষার্থীদের গ্রেডগুলি প্রায়শই একটি ওজনযুক্ত গড় ব্যবহার করে গণনা করা হয়৷ Excel AVERAGE ফাংশন দিয়ে একটি স্বাভাবিক গড় সহজেই গণনা করা হয়। যাইহোক, আমরা C কলামে তালিকাভুক্ত প্রতিটি কার্যকলাপের ওজন বিবেচনা করতে গড় সূত্র চাই।
গণিত এবং পরিসংখ্যানে, আপনি সেটের প্রতিটি মানকে গুণ করে ওজনযুক্ত গড় গণনা করেন এর ওজন দ্বারা, তারপর আপনি পণ্য যোগ করুন এবং পণ্যের যোগফলকে ভাগ করুনসমস্ত ওজনের যোগফল।
এই উদাহরণে, ওজনযুক্ত গড় (সামগ্রিক গ্রেড) গণনা করার জন্য, আপনি প্রতিটি গ্রেডকে সংশ্লিষ্ট শতাংশ (দশমিক-এ রূপান্তরিত) দ্বারা গুণ করুন, 5টি পণ্য একসাথে যোগ করুন, এবং সেই সংখ্যাটিকে ৫টি ওজনের যোগফল দিয়ে ভাগ করুন:
((91*0.1)+(65*0.15)+(80*0.2)+(73*0.25)+(68*0.3)) / ( 0.1+0.15+0.2+0.25+0.3)=73.5
যেমন আপনি দেখতে পাচ্ছেন, একটি সাধারণ গড় গ্রেড (75.4) এবং ওজনযুক্ত গড় (73.5) আলাদা মান।
এক্সেলে ওজনযুক্ত গড় গণনা করা হচ্ছে
মাইক্রোসফট এক্সেলে, ওজনযুক্ত গড় একই পদ্ধতির ব্যবহার করে গণনা করা হয় কিন্তু অনেক কম প্রচেষ্টায় কারণ এক্সেল ফাংশনগুলি আপনার জন্য বেশিরভাগ কাজ করবে৷
SUM ফাংশন ব্যবহার করে ওজনযুক্ত গড় গণনা করা হয়
আপনার যদি Excel SUM ফাংশন সম্পর্কে প্রাথমিক জ্ঞান থাকে, তাহলে নিচের সূত্রটির খুব কমই কোনো ব্যাখ্যার প্রয়োজন হবে:
=SUM(B2*C2, B3*C3, B4*C4, B5*C5, B6*C6,)/SUM(C2:C6)
সংক্ষেপে, এটি উপরে বর্ণিত হিসাবে একই গণনা সম্পাদন করে, তা ছাড়া আপনি সংখ্যার পরিবর্তে সেল রেফারেন্স সরবরাহ করেন।
যেমন আপনি স্ক্রীনে দেখতে পাচ্ছেন ot, সূত্রটি ঠিক একই ফলাফল দেয় যা আমরা এক মুহূর্ত আগে করেছিলাম। AVERAGE ফাংশন (C8) এবং ওজনযুক্ত গড় (C9) দ্বারা প্রত্যাবর্তিত স্বাভাবিক গড়ের মধ্যে পার্থক্যটি লক্ষ্য করুন।
যদিও SUM সূত্রটি খুব সহজবোধ্য এবং বোঝা সহজ, তবে এটি আপনার যদি গড় করার জন্য প্রচুর সংখ্যক উপাদান থাকে তবে এটি একটি কার্যকর বিকল্প নয়। এই ক্ষেত্রে, আপনি ভাল হবেপরবর্তী উদাহরণে প্রদর্শিত SUMPRODUCT ফাংশনটি ব্যবহার করুন।
SUMPRODUCT-এর সাথে ওজনযুক্ত গড় খোঁজা
এক্সেলের SUMPRODUCT ফাংশনটি এই কাজের জন্য পুরোপুরি ফিট করে কারণ এটি পণ্যের যোগফলের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা আমাদের প্রয়োজন। . সুতরাং, প্রতিটি মানকে তার ওজন দ্বারা পৃথকভাবে গুণ করার পরিবর্তে, আপনি SUMPRODUCT সূত্রে দুটি অ্যারে সরবরাহ করুন (এই প্রসঙ্গে, একটি অ্যারে হল কোষের একটি ক্রমাগত পরিসর), এবং তারপর ফলাফলটিকে ওজনের যোগফল দ্বারা ভাগ করুন:
= SUMPRODUCT( values_range, weights_range) / SUM( weights_range)মনে করা হয় যে গড় মানগুলি B2:B6 কোষে এবং ওজনগুলি C2 কক্ষে: C6, আমাদের Sumproduct Weighted Average সূত্র নিম্নলিখিত আকার ধারণ করে:
=SUMPRODUCT(B2:B6, C2:C6) / SUM(C2:C6)
একটি অ্যারের পিছনে প্রকৃত মান দেখতে, এটিকে সূত্র বারে নির্বাচন করুন এবং F9 কী টিপুন। ফলাফলটি এর অনুরূপ হবে:
সুতরাং, SUMPRODUCT ফাংশনটি যা করে তা হল অ্যারে 1-এর 1ম মানটিকে অ্যারে2 (এই উদাহরণে 91*0.1) দ্বারা গুন করা ), তারপর array1-এর 2য় মানটিকে array2-এর 2য় মানের দ্বারা গুণ করুন (এই উদাহরণে 65*0.15), ইত্যাদি। যখন সমস্ত গুণন সম্পন্ন হয়, ফাংশনটি পণ্য যোগ করে এবং সেই যোগফল প্রদান করে।
SUMPRODUCT ফাংশনটি একটি সঠিক ফলাফল দেয় তা নিশ্চিত করতে, এটির সাথে তুলনা করুন আগের উদাহরণ থেকে SUM সূত্র এবং আপনি দেখতে পাবেন যে সংখ্যাগুলি অভিন্ন৷
ব্যবহার করার সময়হয় SUM বা SUMPRODUCT ফাংশন এক্সেলে ওজনের গড় খুঁজে বের করতে, ওজনগুলিকে 100% পর্যন্ত যোগ করতে হবে না। অথবা তাদের শতাংশ হিসাবে প্রকাশ করার প্রয়োজন নেই। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি অগ্রাধিকার/গুরুত্ব স্কেল তৈরি করতে পারেন এবং প্রতিটি আইটেমের জন্য একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক পয়েন্ট বরাদ্দ করতে পারেন, যেমনটি নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে প্রদর্শিত হয়েছে:
ঠিক আছে এক্সেলে ওজনযুক্ত গড় গণনা করা। আপনি নীচের নমুনা স্প্রেডশীট ডাউনলোড করতে পারেন এবং আপনার ডেটাতে সূত্রগুলি চেষ্টা করে দেখতে পারেন। পরবর্তী টিউটোরিয়ালে, আমরা মুভিং এভারেজ গণনা করার বিষয়ে ঘনিষ্ঠভাবে নজর দেব। পড়ার জন্য আমি আপনাকে ধন্যবাদ জানাই এবং আগামী সপ্তাহে আপনাকে দেখার জন্য অপেক্ষা করছি!
অভ্যাস ওয়ার্কবুক
এক্সেল ওয়েটেড এভারেজ - উদাহরণ (.xlsx ফাইল)
