एक्सेल में वेटेड मूविंग एवरेज कैसे खोजें

भारित चलती औसत एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग डेटा में “शोर” को कम करने और पैटर्न और रुझानों को अधिक आसानी से पहचानने के लिए समय श्रृंखला डेटा को सुचारू बनाने के लिए किया जा सकता है।

भारित चलती औसत के पीछे का विचार किसी निश्चित अवधि के लिए “औसत” मूल्य पर पहुंचने के लिए पिछली कई अवधियों का औसत लेना है, जबकि हाल की अवधियों को अधिक महत्व देना है।

इस ट्यूटोरियल में, हम दिखाते हैं कि एक्सेल में समय श्रृंखला डेटा के लिए भारित चलती औसत कैसे खोजें।

उदाहरण: एक्सेल में भारित मूविंग औसत

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित डेटा सेट है जो 10 अवधियों में एक निश्चित कंपनी की बिक्री दिखाता है:

हम इस अवधि के लिए भारित चलती औसत की गणना करने के लिए निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं:

चरण 1: तय करें कि भारित चलती औसत गणना में कितनी पिछली अवधियों को शामिल किया जाए।

इस उदाहरण के लिए हम तीन अवधियों का उपयोग करेंगे।

चरण 2: तय करें कि प्रत्येक अवधि को क्या महत्व दिया जाए।

हम वज़न इस प्रकार निर्दिष्ट करेंगे:

• वर्तमान अवधि के लिए 0.5
• पिछली अवधि के लिए 0.3
• दो अवधियों के लिए 0.2

ध्यान दें कि कुल वज़न का योग 1 के बराबर होना चाहिए।

चरण 3: प्रत्येक अवधि के लिए भारित चलती औसत की गणना करें।

नीचे दी गई छवि में, कॉलम सी अवधि 3 के लिए भारित चलती औसत (डब्ल्यूएमए) दिखाता है और कॉलम डी वह सूत्र दिखाता है जिसका उपयोग हमने इसकी गणना के लिए किया था:

हम प्रत्येक अवधि के लिए भारित चलती औसत ज्ञात करने के लिए एक समान सूत्र का उपयोग कर सकते हैं:

यदि हम वास्तविक बिक्री बनाम भारित चलती औसत की कल्पना करने के लिए एक लाइन चार्ट बनाते हैं, तो हम देखेंगे कि WMA लाइन कम चोटियों और घाटियों के साथ चिकनी है। भारित चलती औसत के पीछे यही संपूर्ण विचार है: यह हमें अतिरिक्त शोर के बिना डेटा की वास्तविक अंतर्निहित प्रवृत्ति को देखने की अनुमति देता है।

भारित चलती औसत में समायोजन करें

ऐसी दो संख्याएँ हैं जिन्हें आप समायोजित कर सकते हैं जिसके परिणामस्वरूप अलग-अलग भारित चलती औसत गणनाएँ होंगी:

उपयोग की गई पिछली अवधियों की संख्या . हमारे उदाहरण में, हमने भारित चलती औसत की गणना करने के लिए तीन पिछली अवधियों का उपयोग किया, लेकिन हम 4, 5, 6, आदि चुन सकते थे। आम तौर पर, आप अपनी गणना में जितनी अधिक अवधियों का उपयोग करेंगे, भारित चलती औसत रेखा उतनी ही चिकनी होगी। होगा।

प्रत्येक अवधि को दिए गए भार . हमारे उदाहरण में, हमने वज़न 0.5, 0.3, और 0.2 निर्धारित किए हैं, लेकिन हम वज़न के किसी भी संयोजन को तब तक चुन सकते थे जब तक कि उनका कुल योग 1 के बराबर हो। एक सामान्य नियम के रूप में, जितना अधिक आप सबसे वर्तमान अवधि में भार निर्धारित करेंगे, उतना आसान होगा भारित चलती औसत रेखा होगी।

इसे स्पष्ट करने के लिए, विचार करें कि क्या हमने अपनी WMA गणना के लिए फिर से तीन अवधियों का उपयोग किया है, लेकिन इसके बजाय निम्नलिखित भारों का उपयोग किया है:

• वर्तमान अवधि के लिए 0.7
• पिछली अवधि के लिए 0.2
• दो अवधियों के लिए 0.1

चूँकि हमने वर्तमान समय सीमा पर बहुत अधिक भार डाला है, भारित चलती औसत रेखा कम तरल होगी और वास्तविक विक्रय रेखा की तरह अधिक होगी:

सरल चलती औसत और भारित चलती औसत

एक साधारण चलती औसत एक चलती औसत की गणना करने का एक तरीका है जिसमें गणना में उपयोग की जाने वाली सभी अवधियों को समान भार दिया जाता है।

उदाहरण के लिए, यदि आप चलती औसत की गणना करने के लिए तीन अवधियों का उपयोग करते हैं, तो प्रत्येक अवधि को सौंपा गया भार 0.333 होगा। या यदि आप चलती औसत की गणना करने के लिए चार अवधियों का उपयोग करते हैं, तो प्रत्येक अवधि को सौंपा गया भार 0.25 होगा।

एक साधारण चलती औसत की गणना करना आसान है, लेकिन भारित चलती औसत का उपयोग करने का लाभ यह है कि आप हाल की अवधियों को अधिक भार दे सकते हैं। यह उपयोगी है यदि आपका डेटा एक निश्चित दिशा में जा रहा है और आप प्रवृत्ति का स्पष्ट विचार प्राप्त करना चाहते हैं।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप एक बास्केटबॉल खिलाड़ी द्वारा बनाए गए अंकों के भारित मूविंग औसत की गणना कर रहे हैं जो पूरे सीज़न में सुधार करता है।

पांच-गेम रोलिंग औसत का उपयोग करते हुए, आप उनके सबसे हालिया गेम में बनाए गए अंकों को अधिक महत्व देना चाहेंगे ताकि यह स्पष्ट रूप से पता चल सके कि उन्हें कितने अंक प्राप्त करने चाहिए।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि एक्सेल में अन्य सामान्य मेट्रिक्स की गणना कैसे करें:

एक्सेल में एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज की गणना कैसे करें
एक्सेल में संचयी औसत की गणना कैसे करें