एक्सेल चलती - औसत - ट्रेंडलाइन - डेटा

मूविंग एवलल यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे करें। रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चलती औसत का उपयोग अनियमितताओं (चोटियों और घाटियों) को सुलझाने के लिए किया जाता है 1. सबसे पहले, हमारी समय श्रृंखला पर एक नज़र डालें। 2. डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण क्लिक करें। नोट: डेटा विश्लेषण बटन को ढूंढने में कठिनाई नहीं है, विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। 3. मूविंग औसत चुनें और ठीक क्लिक करें। 4. इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और सीमा B2: M2 चुनें। 5. अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6. 6. आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल B3 चुनें। 8. इन मूल्यों का एक ग्राफ प्लॉट करें। स्पष्टीकरण: क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चलती औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं की औसत और वर्तमान डेटा बिंदु है। नतीजतन, चोटियों और घाटियों को बाहर smoothed हैं। ग्राफ़ में बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है Excel पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि इससे पहले के डेटा बिंदु पर्याप्त नहीं हैं 9. अंतराल 2 और अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं। निष्कर्ष: अंतराल जितना बड़ा होगा, उतनी ही अधिक चोटियों और घाटियों को सुखाया जाएगा। अंतराल जितना छोटा होता है, चलती औसत करीब वास्तविक डेटा बिंदु हैं.एक प्रवृत्ति जोड़ें या चार्ट पर औसत रेखा को चलाना इस पर लागू होता है: एक्सेल 2016 वर्ड 2016 पावरपोइंट 2016 एक्सेल 2013 वर्ड 2013 आउटलुक 2013 पावरपोइंट 2013 और अधिक। कम डेटा प्रवृत्तियों को दर्शाने या आपके द्वारा बनाए गए चार्ट में मूविंग एवरेज दिखाने के लिए। आप एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी में मदद करने के लिए आप अपने वास्तविक डेटा से परे एक ट्रेंडलाइन का विस्तार भी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित रैखिक ट्रेंडलाइन दो तिमाहियों का पूर्वानुमान लगाते हैं और स्पष्ट रूप से एक ऊर्ध्वनि प्रवृत्ति दिखाती है जो भविष्य की बिक्री के लिए आशाजनक लगती है। आप 2-डी चार्ट में एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं जो क्षेत्र, बार, स्तंभ, रेखा, स्टॉक, स्कैटर, और बबल सहित स्टैक नहीं है। आप स्टैक्डलाइन, स्टैक्ड, 3-डी, रडार, पाई, सतह या डोनट चार्ट में नहीं जोड़ सकते। एक प्रवृत्ति जोड़ें अपने चार्ट में, उस डेटा श्रृंखला पर क्लिक करें, जिसमें आप एक ट्रेंडलाइन या चलती औसत जोड़ना चाहते हैं। ट्रेंडलाइन आपके द्वारा चुनी गई डेटा श्रृंखला के पहले डेटा बिंदु पर शुरू हो जाएगी। ट्रेन्डलाइन बॉक्स की जांच करें किसी भिन्न प्रकार की ट्रेंडलाइन का चयन करने के लिए, ट्रेंडलाइन के बगल में तीर पर क्लिक करें और फिर एक्सपोनेंशियल क्लिक करें। रैखिक पूर्वानुमान या दो अवधि मूविंग औसत। अतिरिक्त ट्रेंडलाइन के लिए, अधिक विकल्प क्लिक करें यदि आप अधिक विकल्प चुनते हैं ट्रेंडलाइन विकल्प के तहत स्वरूप ट्रेंडलाइन फलक में इच्छित विकल्प पर क्लिक करें यदि आप बहुपद चयन करें ऑर्डर बॉक्स में स्वतंत्र चर के लिए सर्वोच्च शक्ति दर्ज करें। यदि आप मूविंग औसत चुनते हैं अवधि बॉक्स में चलती औसत की गणना के लिए उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या दर्ज करें युक्ति: एक ट्रेंडलाइन सबसे सटीक है, जब उसका आर स्क्वेरर्ड मान (0 से 1 से एक नंबर से पता चलता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्य कितनी बारीकी से आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप हैं) 1 या उसके निकट है। जब आप अपने डेटा पर एक ट्रेंडलाइन जोड़ते हैं , एक्सेल स्वतः अपने आर-स्क्ववर्ड मान की गणना करता है चार्ट बॉक्स पर प्रदर्शन आर-स्क्वेर्ड मान को चेक करके आप अपने चार्ट पर इस मान को प्रदर्शित कर सकते हैं (ट्रेंडलाइन फॉरेन प्रारूप करें)। आप नीचे दिए गए अनुभागों में सभी प्रवृत्ति लाइन विकल्पों के बारे में अधिक जान सकते हैं। रैखिक प्रवृत्ति लाइन सरल रेखीय डेटा सेटों के लिए सर्वोत्तम-फिट सीधी रेखा बनाने के लिए इस प्रकार की ट्रेंडलाइन का उपयोग करें। आपका डेटा लीनियर है यदि इसके डेटा अंक में पैटर्न एक पंक्ति की तरह दिखते हैं एक रैखिक ट्रेंडलाइन आमतौर पर दिखाती है कि स्थिर दर पर कुछ बढ़ रहा है या घट रहा है एक रैखिक ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग कम से कम वर्गों को एक पंक्ति के लिए फिट करने के लिए करता है: जहां मी ढलान है और बी अवरोधन है। निम्नलिखित रैखिक प्रवृत्ति से पता चलता है कि रेफ्रिजरेटर की बिक्री लगातार 8 साल की अवधि में बढ़ी है। ध्यान दें कि आर-स्क्वरेड मान (0 से 1 से एक नंबर जो बताता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्यों को कितनी बारीकी से आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप है) 0.9792 है, जो डेटा के लिए लाइन की एक अच्छी फिट है। सबसे अच्छा फिट वक्र रेखा दिखा रहा है, यह ट्रेंडलाइन उपयोगी है जब डेटा में परिवर्तन की दर बढ़ जाती है या जल्दी और फिर स्तरों को कम कर देता है। लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन नकारात्मक और सकारात्मक मूल्यों का उपयोग कर सकते हैं एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है: जहां सी और बी स्थिर होते हैं और एलएन प्राकृतिक लॉगरिथम फ़ंक्शन है निम्नलिखित लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन में एक निश्चित स्थान क्षेत्र में पशुओं की जनसंख्या वृद्धि की भविष्यवाणी की गई है, जहां जनसंख्या में कमी के कारण जानवरों की जगह कम हो गई है। ध्यान दें कि आर-स्क्ववर्ड मान 0.933 है, जो आंकड़ों की रेखा के अपेक्षाकृत अच्छा फिट है। जब आपके डेटा में उतार-चढ़ाव होता है तो यह प्रवृत्ति उपयोगी होती है उदाहरण के लिए, जब आप बड़े डेटा सेट पर लाभ और नुकसान का विश्लेषण करते हैं। बहुपद का क्रम डेटा में उतार-चढ़ाव की संख्या या वक्र में कितने झुकता (पहाड़ियों और घाटियां) दिखाई देता है, यह निर्धारित किया जा सकता है। आमतौर पर, एक ऑर्डर 2 बहुपदीय ट्रेंडलाइन में केवल एक पहाड़ी या घाटी होती है, एक ऑर्डर 3 में एक या दो पहाड़ी या घाटियां होती हैं, और एक ऑर्डर 4 में तीन पहाड़ियों या घाटियां होती हैं एक बहुपदी या कर्णात्मक ट्रेंडलाइन अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है: जहां ख और स्थिरांक हैं निम्नलिखित ऑर्डर 2 बहुपदीय ट्रेंडलाइन (एक पहाड़ी) ड्राइविंग की गति और ईंधन की खपत के बीच संबंध को दर्शाती है। ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 0.979 है, जो 1 के करीब है ताकि लाइनों को आंकड़ों के लिए अच्छा लगे। एक घुमावदार रेखा दिखाई दे रही है, यह ट्रेंडलाइन डेटा सेट के लिए उपयोगी है, जो विशिष्ट दर से बढ़ने वाले माप की तुलना करते हैं। उदाहरण के लिए, 1 सेकंड के अंतराल पर एक रेस कार का त्वरण। यदि आपके डेटा में शून्य या नकारात्मक मान होते हैं, तो आप पावर ट्रेंडलाइन नहीं बना सकते एक पावर ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए करता है: जहां सी और बी स्थिर हैं नोट: यह विकल्प तब उपलब्ध नहीं है जब आपके डेटा में नकारात्मक या शून्य मान शामिल होते हैं निम्नलिखित दूरी माप चार्ट सेकंड में सेकंड में दूरी दिखाता है। विद्युत प्रवृत्ति स्पष्ट रूप से बढ़ती त्वरण को दर्शाती है। ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मान 0.986 है, जो डेटा के लिए लाइन के लगभग पूर्ण सही है। एक घुमावदार रेखा दिखाए जाने पर, यह प्रवृत्ति उपयोगी होती है, जब डेटा मूल्य लगातार बढ़ती दरों पर बढ़ोतरी या गिरता है। यदि आपके डेटा में शून्य या नकारात्मक मान हैं तो आप एक घातीय प्रवृत्ति को नहीं बना सकते एक घातीय प्रवृत्ति अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है: जहां सी और बी स्थिर हैं और ई प्राकृतिक लॉगरिदम का आधार है निम्नलिखित घातीय प्रवृत्ति को एक वस्तु में कार्बन 14 की मात्रा घटती है क्योंकि यह उम्र है। ध्यान दें कि आर-स्क्ववर्ड मान 0.9 9 0 है, जिसका मतलब है कि लाइन लगभग पूरी तरह से डेटा को फिट करती है। औसत प्रवृत्ति बढ़ते हुए इस प्रवृत्ति में आंकड़ों के उतार-चढ़ाव में भी एक पैटर्न या प्रवृत्ति को अधिक स्पष्ट रूप से दिखाया गया है। चलती औसत डेटा बिंदुओं (पीरियड विकल्प द्वारा निर्धारित) का उपयोग करता है, उनमें औसत, और लाइन में एक बिंदु के रूप में औसत मूल्य का उपयोग करता है उदाहरण के लिए, यदि अवधि 2 पर सेट है, तो पहले दो डेटा बिंदुओं का औसत चलती औसत प्रवृत्ति के पहले बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है। दूसरे और तीसरे डेटा पॉइंट का औसत ट्रेंडलाइन में दूसरे बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है। चलती औसत प्रवृत्ति इस समीकरण का उपयोग करती है: चलती औसत प्रवृत्ति में अंक की संख्या श्रृंखला में कुल अंकों की संख्या के बराबर होती है, शून्य अवधि जो आप अवधि के लिए निर्दिष्ट करते हैं स्कैटर चार्ट में, ट्रेंडलाइन चार्ट के एक्स मानों के क्रम पर आधारित होती है। बेहतर परिणाम के लिए, चलती औसत जोड़ने से पहले एक्स मानों को सॉर्ट करें। निम्न चलती औसत ट्रेंडलाइन में 26-हफ्ते की अवधि में बेचे गए घरों की संख्या में एक पैटर्न दिखाया गया है। टेंडरलाइन आपके डेटा में सामान्य प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए सबसे आसान तरीकों में से एक चार्ट में एक ट्रेंडलाइन जोड़ना है। ट्रेंडलाइन थोड़ा रेखा रेखा में एक पंक्ति के समान है, लेकिन यह प्रत्येक डेटा बिन्दु को सटीक रूप से कनेक्ट नहीं करता जैसा कि लाइन चार्ट करता है एक ट्रेंडलाइन सभी डेटा का प्रतिनिधित्व करती है इसका मतलब यह है कि मामूली अपवाद या सांख्यिकीय त्रुटियां जीतने वाली एक्सेल जब इसे सही सूत्र खोजने की बात आती है तो विचलित हो जाता है। कुछ मामलों में, आप भविष्य के डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए ट्रेंडलाइन का उपयोग भी कर सकते हैं। प्रवृत्तियों का समर्थन करने वाले चार्ट्स ट्रेंडलाइन को 2-डी चार्ट, जैसे क्षेत्र, बार, कॉलम, रेखा, स्टॉक, एक्स वाई (स्कैटर) और बबल में जोड़ा जा सकता है आप 3-डी, रडार, पाई, एरिया या डोनट चार्ट में ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं। ट्रेंडलाइन जोड़ना एक चार्ट बनाने के बाद, डेटा श्रृंखला पर राइट-क्लिक करें और रुझान जोड़ें। चार्ट के बाईं ओर एक नया मेनू दिखाई देगा। यहां, आप किसी एक रेडियो बटन पर क्लिक करके, एक ट्रेंडलाइन प्रकार चुन सकते हैं ट्रेंडलाइन के नीचे, चार्ट पर प्रदर्शन R-squared मान की स्थिति है। यह आपको दिखाता है कि डेटा को एक ट्रेंडलाइन कैसे लगाया जाता है। यह 0 से 1 के मूल्यों को प्राप्त कर सकता है। मूल्य करीब 1 से बेहतर है, यह आपके चार्ट को फिट करता है। ट्रेंडलाइन प्रकार रैखिक ट्रेंडलाइन इस ट्रेंडलाइन को एक सरल, रैखिक डेटा सेट के लिए सीधी रेखा बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। डेटा रैखिक है यदि सिस्टम डेटा अंक एक पंक्ति के समान है। रैखिक प्रवृत्ति लाइन इंगित करती है कि स्थिर दर पर कुछ बढ़ रहा है या घट रहा है यहां हर महीने कंप्यूटर की बिक्री का एक उदाहरण है लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन उपयोगी है जब आपको डेटा से निपटना पड़ता है जहां परिवर्तन की दर बढ़ जाती है या जल्दी घट जाती है और फिर स्थिर होती है। लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन के मामले में, आप नकारात्मक और सकारात्मक दोनों मानों का उपयोग कर सकते हैं। लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन का एक अच्छा उदाहरण आर्थिक संकट हो सकता है। सबसे पहले बेरोजगारी की दर अधिक हो रही है लेकिन कुछ समय बाद स्थिति स्थिर होती है। बहुपदी ट्रेंडलाइन इस ट्रेंडलाइन का उपयोग उपयोगी होता है जब आप डेटा ओसीलेट करते हैं - उदाहरण के लिए जब आप बड़े डेटा सेट पर लाभ और नुकसान का विश्लेषण करते हैं बहुपद की डिग्री डेटा में उतार-चढ़ाव की संख्या से या झुकता की संख्या, दूसरे शब्दों में, वक्र पर दिखाई देने वाली पहाड़ियों और घाटियों से निर्धारित की जा सकती है। एक आदेश 2 बहुपयोगी ट्रेंडलाइन में आमतौर पर एक पहाड़ी या घाटी है आदेश 3 में आम तौर पर एक या दो पहाड़ियों या घाटियां हैं आदेश 4 में आम तौर पर तीन से ऊपर है निम्न उदाहरण गति और ईंधन की खपत के बीच के संबंध को दर्शाता है। पावर ट्रेंडलाइन इस ट्रेंडलाइन डेटा सेट के लिए उपयोगी है जो कि पूर्वनिर्धारित दर से बढ़ने वाले माप परिणामों की तुलना करने के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक-दूसरे अंतराल पर एक रेस कार का त्वरण। यदि आपके डेटा में शून्य या नकारात्मक मूल्य शामिल हैं, तो आप पावर ट्रेंडलाइन बना सकते हैं। एक्सपोनेंबल ट्रेंडलाइन एक्सपेंनेली ट्रेंडलाइन सबसे उपयोगी है जब डेटा मूल्य लगातार बढ़ती दरों पर बढ़ता या गिरता है। यह अक्सर विज्ञान में प्रयोग किया जाता है यह ऐसी आबादी का वर्णन कर सकता है जो बाद की पीढ़ियों में तेजी से बढ़ रही है। यदि आपके डेटा में शून्य या नकारात्मक मान हैं तो आप एक घातीय प्रवृत्ति को नहीं बना सकते इस ट्रेंडलाइन के लिए एक अच्छा उदाहरण C-14 का क्षय है जैसा कि आप देख सकते हैं यह एक घातीय प्रवृत्ति रेखा का एक आदर्श उदाहरण है क्योंकि आर-स्क्वायर मूल्य बिल्कुल 1 है। औसत चलती है चलती औसत एक पैटर्न या प्रवृत्ति को अधिक स्पष्ट रूप से दिखाने के लिए लाइनों को चिकनाई करता है एक्सेल यह एक निश्चित संख्या के मूल्यों की चलती औसत (एक अवधि विकल्प द्वारा निर्धारित) की गणना करके करता है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से 2 पर सेट है। अगर आप इस मान को बढ़ाते हैं, तो औसत की गणना अधिक डेटा बिंदुओं से की जाएगी ताकि लाइन भी चिकनी हो जाएगा चलती औसत प्रवृत्तियों को दर्शाता है जो अन्यथा डेटा में शोर के कारण देखना मुश्किल होगा। इस प्रवृत्ति के व्यावहारिक उपयोग का एक अच्छा उदाहरण एक विदेशी मुद्रा बाजार हो सकता है।