এক্সেলের ট্রেন্ড ফাংশন (সূত্র, উদাহরণ) | এক্সেলে ট্রেন্ড কীভাবে ব্যবহার করবেন
এক্সেলে ট্রেন্ড ফাংশন
এক্সেলের ট্রেন্ড ফাংশন হ'ল একটি স্ট্যাটিস্টিকাল ফাংশন যা প্রদত্ত লিনিয়ার সেট ডেটার ভিত্তিতে লিনিয়ার ট্রেন্ড লাইনের গণনা করে। এটি প্রদত্ত অ্যারের মানগুলির জন্য ওয়াইয়ের ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মানগুলি গণনা করে এবং প্রদত্ত দুটি ডেটা সিরিজের ভিত্তিতে স্বল্পতম বর্গ পদ্ধতি ব্যবহার করে। এক্সেলের ট্রেন্ড ফাংশনটি একটি লিনিয়ার ট্রেন্ডে পরিচিত তথ্য পয়েন্টগুলির সাথে মিলিয়ে সংখ্যার ফেরত দেয় যা বিদ্যমান ডেটা যার উপরে এক্সেলের ট্রেন্ডটি এক্সের মানগুলির উপর নির্ভরশীল ওয়াইয়ের মানগুলি লিনিয়ার ডেটা হওয়া দরকার।
সর্বনিম্ন বর্গ পদ্ধতি কি?
এটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ব্যবহৃত একটি কৌশল যা প্রদত্ত ডেটাসেটের জন্য সেরা ফিটের লাইন (ডেটা পয়েন্টগুলির একটি বিক্ষিপ্ত গ্রাফের মধ্য দিয়ে একটি লাইন যা সর্বাগ্রে points পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্কের ইঙ্গিত দেয়) সন্ধান করে, যা তথ্যগুলির মধ্যে সম্পর্কের কল্পনা করতে সহায়তা করে পয়েন্ট
বাক্য গঠন
নীচে এক্সেলের ট্রেন্ড সূত্র রয়েছে।
যুক্তি
প্রদত্ত রৈখিক সমীকরণের জন্য, y = m * x + c
জ্ঞাত_আর: এটি একটি প্রয়োজনীয় যুক্তি যা ওয়াই-মানগুলির সেটটি উপস্থাপন করে যা ইতিমধ্যে ডেটাসেটে বিদ্যমান ডেটা হিসাবে আমাদের রয়েছে যা y = mx + c সম্পর্ক অনুসরণ করে।
জ্ঞাত_এক্স এর: এটি একটি alচ্ছিক যুক্তি যা এক্স-মানগুলির একটি সেটকে প্রতিনিধিত্ব করে যা জ্ঞাত_গুলির সেট হিসাবে সমান দৈর্ঘ্যের হওয়া উচিত। যদি এই যুক্তি বাদ দেওয়া হয়, জ্ঞাত_এক্সের সেটটি মান (1, 2, 3… ইত্যাদি) নেয় takes
নতুন_এক্স এর: এটি একটি alচ্ছিক যুক্তিও। এগুলি এমন সংখ্যাসূচক মান যা নতুন_এক্সের মান উপস্থাপন করে। যদি নতুন_এক্সের যুক্তি বাদ দেওয়া হয় তবে এটি ज्ञात_এক্স এর সমান হিসাবে সেট করা আছে।
কনস্ট: এটি একটি .চ্ছিক যুক্তি যা ধ্রুবক মান সিটি 0 সমান কিনা তা নির্দিষ্ট করে const মিথ্যা হলে, সিটিকে 0 (শূন্য) হিসাবে নেওয়া হয় এবং মিটার মানগুলি সামঞ্জস্য করা হয় যাতে y = mx হয়।
এক্সেলে ট্রেন্ড ফাংশন কীভাবে ব্যবহার করবেন?
এক্সেলে ট্রেন্ড ফাংশনটি খুব সহজ এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য। কিছু উদাহরণ দিয়ে TREND ফাংশনটির কাজ বুঝতে দিন understand
আপনি এই ট্রেড ফাংশন এক্সেল টেম্পলেটটি এখানে ডাউনলোড করতে পারেন - ট্রেন্ড ফাংশন এক্সেল টেম্পলেটউদাহরণ # 1
এই উদাহরণে, ধরুন আমাদের জিপিএর সাথে পরীক্ষার স্কোরগুলির জন্য ডেটা রয়েছে, এখন এই প্রদত্ত ডেটা ব্যবহার করে আমাদের জিপিএর জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করা দরকার। ক এবং ক কলামে আমাদের বিদ্যমান তথ্য আছে, স্কোরের সাথে সম্পর্কিত জিপিএর বিদ্যমান মানগুলি হ'ল ওয়ানের জ্ঞাত মান এবং স্কোরের বিদ্যমান মানগুলি এক্স এর জ্ঞাত মান X আমরা এক্স মানগুলির জন্য কিছু মান একটি হিসাবে দিয়েছি স্কোর এবং আমাদের বিদ্যমান মানগুলির উপর ভিত্তি করে জিপিএ হ'ল ওয়াই মানগুলি পূর্বাভাস করতে হবে।
বিদ্যমান মানসমূহ:
ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রদত্ত মান এবং মানগুলির মূল্য:
ডি 2, ডি 3 এবং ডি 4 কোষে প্রদত্ত পরীক্ষার স্কোরগুলির জন্য জিপিএর মানগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য, আমরা এক্সেলের মধ্যে ট্রেন্ড ফাংশনটি ব্যবহার করব।
এক্সেলের ট্রেড সূত্রটি জানা এক্স এবং ওয়াইয়ের বিদ্যমান মানগুলি গ্রহণ করবে এবং E2, E3 এবং E4 কোষে Y এর মান গণনা করতে আমরা এক্স এর নতুন মানগুলি পাস করব।
এক্সেলে ট্রেড সূত্রটি হ'ল:
= ট্রেন্ড ($ এ $ 2: $ এ $ 16, $ বি $ 2: $ বি $ 16, ডি 2)
আমরা এক্স এবং ওয়াইয়ের জ্ঞাত মানগুলির জন্য সীমাটি স্থির করেছি এবং এক্সের নতুন মানটিকে একটি রেফারেন্স মান হিসাবে পাস করেছি। আমাদের অন্যান্য কোষগুলিতে এক্সেলের ক্ষেত্রে একই ট্রেড সূত্রটি প্রয়োগ করা
আউটপুট:
সুতরাং, উপরে এক্সেলে ট্রেন্ড ফাংশনটি ব্যবহার করে আমরা প্রদত্ত নতুন পরীক্ষার স্কোরের জন্য Y এর তিনটি মান পূর্বাভাস দিয়েছি।
উদাহরণ # 2 - বিক্রয় বৃদ্ধির পূর্বাভাস
সুতরাং এই উদাহরণে, আমাদের কাছে 2017 সালের একটি সংস্থার বিক্রয় ডেটা রয়েছে যা জানুয়ারী 2017 থেকে ডিসেম্বর 2017 পর্যন্ত রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায় the আমাদের দেওয়া আগত মাসগুলিতে বিক্রয় নির্ধারণ করা দরকার যা আমাদের বিক্রয় মূল্যগুলির উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করা দরকার গত এক বছরের ডেটার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান।
বিদ্যমান ডেটাতে কলাম এ-র তারিখ এবং বি কলামে বিক্রয় আয় রয়েছে, আমাদের পরবর্তী 5 মাসের জন্য আনুমানিক বিক্রয়মূল্য গণনা করতে হবে। Dataতিহাসিক তথ্য নীচে দেওয়া হল:
পরের বছরে প্রদত্ত আসন্ন মাসের জন্য বিক্রয় পূর্বাভাসের জন্য আমরা এক্সেলের মধ্যে ট্রেন্ড ফাংশনটি ব্যবহার করব, যেহেতু বিক্রয় মূল্য লাইনীয়ভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে, Y এর প্রদত্ত জ্ঞাত মানগুলি বিক্রয় আয় এবং এক্স এর জ্ঞাত মানগুলি হ'ল মাসের শেষ তারিখগুলি, এক্সের নতুন মানগুলি পরের 3 মাসের তারিখ যা 01/31/2018, 02/28/2018 এবং 03/31/2018 হয় এবং আমাদের historicalতিহাসিক তথ্যের ভিত্তিতে আনুমানিক বিক্রয় মূল্যগুলি গণনা করা দরকার পরিসর এ 1: বি 13 তে দেওয়া হয়েছে।
এক্সেলের ট্রেড সূত্রটি জানা এক্স এবং ওয়াইয়ের বিদ্যমান মানগুলি গ্রহণ করবে এবং E2, E3 এবং E4 কোষে Y এর মান গণনা করতে আমরা এক্স এর নতুন মানগুলি পাস করব।
এক্সেলে ট্রেড সূত্রটি হ'ল:
= ট্রেন্ড ($ বি $ 2: $ বি $ 13, $ এ $ 2: $ এ $ 13, ডি 2)
আমরা এক্স এবং ওয়াইয়ের জ্ঞাত মানগুলির জন্য সীমাটি স্থির করেছি এবং এক্সের নতুন মানটিকে একটি রেফারেন্স মান হিসাবে পাস করেছি। আমাদের অন্যান্য কোষগুলিতে এক্সেলের ক্ষেত্রে একই ট্রেড সূত্র প্রয়োগ করা,
আউটপুট:
সুতরাং, উপরের ট্রেড ফাংশনটি ব্যবহার করে আমরা সেল ডি 2, ডি 3 এবং ডি 4-তে প্রদত্ত আসন্ন মাসের জন্য বিক্রয়মূল্যের পূর্বাভাস দিয়েছি।
মনে রাখার মতো ঘটনা
- এক্স এবং ওয়াইয়ের জ্ঞাত মান রয়েছে এমন বিদ্যমান historicতিহাসিক ডেটাগুলিকে লিনিয়ার ডেটা থাকা দরকার যে এক্স এর প্রদত্ত মানগুলির জন্য ওয়াইয়ের মানটি লিনিয়ার বক্ররেখা y = m * x + c ফিট করে, অন্যথায় আউটপুট বা পূর্বাভাসিত মানগুলি ভুল হতে হবে।
- এক্সেলে ট্রেন্ড ফাংশন # ভ্যালু উত্পন্ন করে! এক্স বা ওয়াইজের প্রদত্ত জ্ঞাত মানগুলি যদি সংখ্যাসূচক হয় বা নতুন এক্সের মান অংখ্যিক হয় এবং ততক্ষণ যখন কনস্ট আর্গুমেন্টটি বুলিয়ান মান না হয় ত্রুটি (এটি সত্য বা মিথ্যা)
- এক্সেলের টিআরএনডি ফাংশন # আরএফ উত্পন্ন করে! এক্স এবং ওয়াইয়ের ত্রুটি জ্ঞাত মানগুলি বিভিন্ন দৈর্ঘ্যের।
