সূচক মসৃণকরণ

এই উদাহরণটি আপনাকে কিভাবে আবেদন করতে হয় তা শেখায় সূচক মসৃণকরণ একটি সময় সিরিজের মধ্যে এক্সেল । প্রবণতাগুলি সহজেই সনাক্ত করতে অনিয়মিততা (শিখর এবং উপত্যকা) মসৃণ করার জন্য সূচকীয় স্মুথিং ব্যবহার করা হয়।

1. প্রথমে, আমাদের সময় সিরিজ এক নজরে দেখে নেওয়া যাক।

2. ডেটা ট্যাবে, বিশ্লেষণ গ্রুপে, ডেটা বিশ্লেষণে ক্লিক করুন।

দ্রষ্টব্য: ডেটা বিশ্লেষণ বোতামটি খুঁজে পাচ্ছেন না? লোড করতে এখানে ক্লিক করুন বিশ্লেষণ টুলপ্যাক অ্যাড-ইন ।

3. এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং নির্বাচন করুন এবং ঠিক আছে ক্লিক করুন।

4. ইনপুট রেঞ্জ বক্সে ক্লিক করুন এবং B2: M2 পরিসীমা নির্বাচন করুন।

5. ড্যাম্পিং ফ্যাক্টর বক্সে ক্লিক করুন এবং 0.9 টাইপ করুন। সাহিত্য প্রায়ই মসৃণ ধ্রুবক talks (আলফা) সম্পর্কে কথা বলে। মান (1- α) কে ড্যাম্পিং ফ্যাক্টর বলা হয়।

6. আউটপুট রেঞ্জ বক্সে ক্লিক করুন এবং সেল B3 নির্বাচন করুন।

7. ঠিক আছে ক্লিক করুন।

8. এই মানগুলির একটি গ্রাফ তৈরি করুন।

ব্যাখ্যা: যেহেতু আমরা আলফা 0.1 এ সেট করি, আগের ডেটা পয়েন্টকে অপেক্ষাকৃত ছোট ওজন দেওয়া হয় যখন আগের স্মুথ মানকে বড় ওজন দেওয়া হয় (যেমন 0.9)। ফলস্বরূপ, শিখর এবং উপত্যকা মসৃণ করা হয়। গ্রাফ একটি ক্রমবর্ধমান প্রবণতা দেখায়। এক্সেল প্রথম ডেটা পয়েন্টের জন্য মসৃণ মান গণনা করতে পারে না কারণ কোন পূর্ববর্তী ডেটা পয়েন্ট নেই। দ্বিতীয় ডেটা পয়েন্টের জন্য মসৃণ মান আগের ডেটা পয়েন্টের সমান।

9. আলফা = 0.3 এবং আলফা = 0.8 এর জন্য ধাপ 2 থেকে 8 পুনরাবৃত্তি করুন।

পাঠ্যকে সংখ্যায় রূপান্তর করতে কীভাবে এক্সেল করুন

উপসংহার: ছোট আলফা (বড় স্যাঁতসেঁতে ফ্যাক্টর), আরো শিখর এবং উপত্যকা মসৃণ করা হয়। বৃহত্তর আলফা (ছোট ড্যাম্পিং ফ্যাক্টর), মসৃণ মানগুলি প্রকৃত ডেটা পয়েন্টগুলির কাছাকাছি।