এক্সেলে ওজন গড় গড় গণনা

অগ্রগতি ট্র্যাক এবং গড় গণনা করার জন্য এক্সেল একটি খুব সহজ সরঞ্জাম। তবে ডেটা সবসময় সোজা থাকে না এবং কখনও কখনও গড় গড় কাজ করে না। সমস্ত মান সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ না হলে আপনি কী করবেন?

এটিই আপনার ভারী গড় প্রয়োজন।

একটি ওজনযুক্ত গড় আপনার ডেটা আরও অর্থ দিতে পারে এবং এক্সেল ব্যবহার করে ওজনযুক্ত গড় গণনা করা সহজ। আপনার যা জানা দরকার তা এখানে।

ওজন গড় কত?

আপনি সম্ভবত গড়ের সাথে ইতিমধ্যে পরিচিত। আপনি যখন এক্সেলের একটি গড় গড় গণনা করেন , আপনি মানগুলির একটি সেট আপ করেন এবং তারপরে সেটটিকে মানগুলির সংখ্যার সাহায্যে মোট ভাগ করে নিন। এটি দুর্দান্ত যখন সমস্ত মান সমানভাবে গড়তে অবদান রাখে। আপনি যখন কিছু মানকে ফলাফলের গড়ের উপর আরও বেশি প্রভাব ফেলতে চান তবে এটি উপযুক্ত নয়।

আপনি বন্যের ওজনিত গড়গুলি দেখতে পাবেন সম্ভবত স্কুলে গ্রেড গণনা। বেশিরভাগ কোর্সে, কার্যভার এবং পরীক্ষাগুলি আপনার সামগ্রিক গ্রেডে আলাদাভাবে অবদান রাখে। একটি চূড়ান্ত পরীক্ষা বা মধ্যবর্তী সময়ে সাধারণত আপনার গ্রেডের উপর একটি কুইজের চেয়ে বেশি প্রভাব থাকে।

ওজনযুক্ত গড়গুলি আপনাকে গড়ের জন্য কতটা অবদান রাখতে চায় তা নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। প্রতিটি মান একটি ওজন নির্ধারিত হয়। ওজন নির্ধারণ করে যে সেই মানটি গড়তে কতটা অবদান রাখবে। আমাদের উদাহরণটি একটি কোর্সে গ্রেডগুলি দেখবে।

আপনি কীভাবে একটি ওজনযুক্ত গড় গণনা করবেন?

ওজনযুক্ত গড় গড় হিসাবে গড় হিসাবে গণনা করা হয়, তবে দুটি মূল পার্থক্য রয়েছে। প্রথমত, আপনি তাদের সংখ্যার সাথে যোগ করার আগে তাদের ওজন দ্বারা নির্ধারিত আপনার সংখ্যার মানগুলিকে গুণিত করুন। দ্বিতীয়ত, সেটটিতে মান সংখ্যার দ্বারা মোট ভাগ করার পরিবর্তে, আপনি মোট ওজনের যোগফলের মাধ্যমে মোট ভাগ করে নিন।

আমাদের উদাহরণস্বরূপ, আমরা তাদের ওজন দ্বারা গ্রেড একাধিক করব এবং তাদের একসাথে যুক্ত করব:

 (5 * 78) + (5 * 82) + (10 * 77) + (20 * 87) + (20 * 81) + ( 40 * 75) = 7930

তারপরে, আমরা ওজন যুক্ত করব:

 5 + 5 + 10 + 20 + 20 + 40 = 100

এখন, আমরা কেবল মোট ওজন দ্বারা মোট ওজনিত মানগুলি ভাগ করে থাকি:

 7930 / 100 = 79.3

সুতরাং, এই উদাহরণের ওজন গড় 79৯.৩ শতাংশ। হাত দিয়ে ওজনের মূল্য কীভাবে গণনা করতে হবে তা জানা দরকারী তবে সময় সাপেক্ষ। এর পরিবর্তে এক্সেলের পরিবর্তে ওজনিত গড় গণনা করা আরও সহজ এবং দ্রুত।

এক্সেলে একটি ওজনযুক্ত গড় গণনা কিভাবে করবেন

ভারী গড়গুলি গণনা করা যেতে পারে এক্সেলের মধ্যে একইভাবে, যেমন আমরা নীচে করেছি:

কলাম D এর গ্রেডগুলি দ্বারা গুণিত ওজন ধারণ করে। সেল ডি 2 এর কমান্ড = সি 2 * বি 2 , ডি 3 রয়েছে = সি 3 * বি 3 , এবং আরও রয়েছে।

ওজন এবং গ্রেডের মোট পণ্যগুলি ডি 88 কোষে রয়েছে। আমরা সমষ্টি ফাংশন = এসইউএম (ডি 2: ডি 7) ব্যবহার করে মোট গণনা করেছি, যা ডি 2 এবং ডি 7 এর মধ্যে সমস্ত মানকে যোগ করে। একইভাবে, মোট ওজন মোট বি 8 কোষে রয়েছে, এস আই এম ফাংশনটিও ব্যবহার করে।

অবশেষে, भारিত গড়টি সেল B8 দ্বারা সেল ডি 8 বিভক্ত করে গণনা করা হয়।

সম্পর্কিত: মাইক্রোসফ্ট এক্সেলে সময় সাশ্রয়ের 14 টি পরামর্শ ips

যদি এখনও এটি খুব বেশি কাজের মতো মনে হয় তবে আপনি ঠিক বলেছেন! এক্সেল অনেকগুলি ফাংশন সরবরাহ করে যা সাধারণ গণনা সহজ করে দেয়। এই ক্ষেত্রে, কাজের পরিমাণ হ্রাস করতে আমরা SUMPRODUCT ব্যবহার করতে পারি।

সাম্প্রডাক্ট শর্টকাট

SUMPRODUCT এর মতো শোনাচ্ছে ঠিক তেমন করে, এটি একাধিক ডেটা সেটগুলির পণ্যগুলির যোগফল প্রদান করে।

আমাদের উদাহরণস্বরূপ, ঘর B9 সূত্রটি ধারণ করে: = SUMPRODUCT (বি 2: বি 7, সি 2: সি 7) । SUMPRODUCT হ'ল ফাংশন কল এবং এর জন্য সংখ্যাগুলি সেট করতে হবে বহুগুণ এবং তারপরে একসাথে যুক্ত করা।

আমাদের উদাহরণস্বরূপ, আমরা ফাংশনটিকে দুটি ডেটা সেট দিয়েছি, বি 2 থেকে বি 7 থেকে মান এবং সি 2 থেকে সি 7 পর্যন্ত মানগুলি। আপনি যতটা ডেটা সেট পছন্দ করতে পারেন যতক্ষণ না প্রতিটি ডাটা সেটের মানগুলির সংখ্যা একই থাকে।

আপনি যদি ফাংশন আর্গুমেন্ট উইন্ডোটি ব্যবহার করে আপনার ফাংশন প্রবেশ করতে পছন্দ করেন তবে আপনাকে অ্যারের ফাঁকা অংশগুলিতে আপনার ডেটা সেটগুলি প্রবেশ করতে হবে। একটি বাক্সে ক্লিক করুন, তারপরে আপনি প্রবেশ করতে চান এমন ডেটা হাইলাইট করুন। আপনার কাছে তিনটিরও বেশি ডেটা সেট রয়েছে কিনা তা চিন্তা করবেন না, আপনি যেমন একটি ডেটা সেট যুক্ত করবেন, ততক্ষণে একটি নতুন অ্যারে বাক্স আসবে।

SUMPRODUCT ডেটা সেটের প্রথম মানগুলিকে সমস্ত গুণ করে এবং দ্বিতীয় মানগুলির পণ্যগুলিতে এবং এর সাথে যুক্ত করে। SUMPRODUCT ব্যবহার করে কলামগুলিতে প্রতিটি সারি গুণিত করার পদক্ষেপটি সংরক্ষণ করা হয় এবং প্রথম উদাহরণে যেমন করেছি তেমন সংক্ষিপ্তকরণ।

এখান থেকে, আপনাকে কেবল ওজন যুক্ত করতে হবে এবং ফলাফলের দ্বারা SUMPRODUCT ভাগ করতে হবে। মোট ওজন গণনা করতে আমরা পূর্বের উদাহরণে SUM ব্যবহার করেছি।

পরিশেষে, ওজনিত গড় গণনার জন্য আমরা সেল B9 সেল বিভক্ত করেছিলাম।

কখন একটি ওজনযুক্ত গড় ব্যবহার করবেন

আপনি ভারী গড়পড়তা দেখা সবচেয়ে সম্ভবত জায়গাটি স্কুলে। তবে আপনার কোর্সের গড় গণনা বাদ দিয়ে আপনি বিভিন্ন ক্রেডিট মূল্যবান একাধিক কোর্স জুড়ে আপনার গ্রেড পয়েন্ট গড় গণনা করতে একটি ওজনযুক্ত গড় ব্যবহার করতে পারেন।

বেশিরভাগ কোর্সে ক্রেডিট মান 1 থেকে 5 ক্রেডিটের মধ্যে থাকে এবং আপনার সামগ্রিক গ্রেড প্রতিটি কোর্সের জন্য ক্রেডিট সংখ্যা দ্বারা ওজন করা হবে।

ওজনিত গড়ের মধ্যে পরবর্তী সম্ভবত সবচেয়ে সাধারণ জায়গাটি হ'ল স্পোর্টসের পরিসংখ্যান। দুই বেসবল খেলোয়াড়ের ব্যাটিং গড়ের তুলনা বিবেচনা করুন। প্রথম খেলোয়াড় অনেক হিট পায় তবে সবেমাত্র কোনও হোম রান করে। দ্বিতীয় খেলোয়াড় আরও ঘরের রান পান তবে আরও হিট-হিট থাকে। কোন খেলোয়াড় ভাল?

ওজনযুক্ত গড় দুটি খেলোয়াড়ের তুলনা করার জন্য একটি দুর্দান্ত উপায় দেয়। আমাদের সহজ ব্যাটিং পরিসংখ্যানের উদাহরণে, আমরা পেয়েছি যে প্লেয়ার 2 আরও ভাল খেলোয়াড় হওয়ার পরেও আরও ভাল খেলোয়াড় ছিল। এটি কারণ ঘরের রানগুলি দলের পক্ষে বেশি মূল্যবান।

এই উদাহরণের একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হ'ল আমরা মোট ওজনের পরিবর্তে ব্যাটের সময় সংখ্যার দ্বারা আমাদের সাম্প্রোডাক্টকে ভাগ করেছি। এটি হ'ল কারণ আমরা হিট প্রকারের গড়ের উপরে গড় সম্পর্কে আগ্রহী নই, তবে ব্যাটে গড় ওভারের চেয়ে বেশি সময়।

ওজনযুক্ত গড়গুলি শক্তিশালী কারণ তারা আপনাকে আপেলকে কমলার সাথে তুলনা করতে দেয়। যতক্ষণ না আপনি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের আপেক্ষিক মানের পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারেন ততক্ষণ আপনি বিভিন্ন ডেটাসেটের তুলনা করার জন্য একটি ওজনযুক্ত গড় তৈরি করতে পারেন।

ওজনযুক্ত গড়ের অন্বেষণ

এখন যেহেতু আপনি কীভাবে ওজনযুক্ত গড় তৈরি করতে জানেন, আপনি আরও নির্ভুলতার সাথে আপনার ডেটা বিশ্লেষণ শুরু করতে পারেন। যেমনটি আমরা উল্লেখ করেছি, এক্সেলে ওজনিত গড় গণনা করা শিক্ষক এবং শিক্ষার্থীদের জন্য বিশেষত মূল্যবান তবে তাদের তুলনায় এগুলির অনেক বেশি ব্যবহার রয়েছে।

পরের বার যখন আপনাকে বিভিন্ন স্তরের গুরুত্বের সাথে মানগুলি তুলনা করতে হয়, তখন এক্সেলের একটি ওজনযুক্ত গড় চার্ট তৈরি করার চেষ্টা করুন। বাস্তব জীবনের সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য এক্সেলকে র এক দুর্দান্ত উপায়।