كيف أقحم في Excel

إذا كنت مهتمًا بالرياضيات وتحتاج إلى اكتشاف نقاط بيانات غير معروفة من عينة مسح لنقاط البيانات المعروفة ، فإن الإقحام باستخدام Excel يعد خيارًا سهلًا.

Excel هو آلة حاسبة قوية مع تصور البيانات. وبالتالي ، بالنسبة للتحليلات الرياضية والإحصائية المختلفة ، ستجدها مفيدة دائمًا. على الرغم من عدم وجود وظيفة مباشرة للاستيفاء ، يمكنك استخدام وظائف مختلفة لتقدير نقاط البيانات الجديدة من جدول بيانات معين لقيم X و Y.

تابع القراءة لمعرفة الطرق الشائعة والسهلة لاستيفاء البيانات في Excel.

1. باستخدام معادلة رياضية

أحد الأساليب الأساسية لاستيفاء البيانات في مايكروسوفت اكسل هو تطبيق الصيغة الرياضية للاستيفاء الخطي. يمكنك استخدام هذه الطريقة إذا كنت تحصل على خط اتجاه خطي للرسم البياني.

ص = Y1 + (X-X1) ⨯ (Y2-Y1) / (X2-X1)

على سبيل المثال ، تريد معرفة قيمة Y عندما تكون X تساوي 15 من هذا الجدول. هنا هو كيف:

1. قم بإنشاء جدول بقيم X1 و X2 و Y1 و Y2 من خلال تحليل الجدول.
2. يجب عليك اختيار نقاط البيانات خطوة واحدة أعلى وأسفل قيمة X الجديدة التي تبحث عنها.
3. الآن ، قم بتطبيق الصيغة التالية في أي خلية للعثور على القيمة المقحمة لـ Y التي تتوافق مع القيمة X 15.

= G5 + (K4-E5) * (H5-G5) / (F5-E5)

العملية بسيطة جدا ويدوية. بالنسبة لمجموعات البيانات الأكبر ، سيتعين عليك استثمار الكثير من الوقت في استيفاء نقاط البيانات.

تحميل:أقحم في جدول بيانات Excel (حر)

متعلق ب: كيفية عمل مخطط مبعثر في Excel وتقديم بياناتك

2. باستخدام طريقة تركيب المنحنى

تركيب المنحنى هو طريقة أخرى سريعة ولكنها يدوية للتحويل مع Excel. فقط قم بإنشاء مخطط مبعثر وإنشاء معادلة الرسم البياني. يستخدم Excel الانحدار الخطي لملء المعادلة. تحتاج إلى تطبيق معادلة تناسب المنحنى للعثور على قيمة Y:

Y = المنحدر * X + تقاطع Y

لاكتشاف قيمة Y من قيمة معينة لـ X ، وهي 15 ، يمكنك تجربة الخطوات التالية:

1. حدد الجدول وقم بإدراج مخطط مبعثر.
2. انقر بزر الماوس الأيمن فوق خط الاتجاه ثم حدد تنسيق خط الاتجاه.
3. حدد المربعات بجانب عرض قيمة R التربيعية على الرسم البياني و عرض المعادلة على الرسم البياني.
4. أيضًا ، اختر ملف خطي خط الاتجاه.
5. بمجرد أن يكشف الرسم البياني المبعثر عن المعادلة ، أدخل قيمة X فيه لإيجاد قيمة Y.
6. تكشف الصيغة التالية عن قيمة Y.

= 0.9889 * K4 + 3.5333

طريقة تركيب المنحنى مناسبة فقط لمجموعات البيانات الصغيرة. لا توجد أتمتة سهلة لهذه العملية ، ولا يمكنك الاعتماد إلا على وحدات ماكرو Microsoft Excel للأتمتة القائمة على مفتاح التشغيل السريع.

3. باستخدام وظائف Excel: المنحدر والاعتراض

يمكنك استخدام الدالتين SLOPE و INTERCEPT في Excel للاستيفاء الخطي للقيمة Y. يمكنك بسهولة تطبيق هذه الوظائف لأنها تتطلب فقط قيم X و Y المعروفة. فيما يلي التركيبات التي ستحتاج إلى استخدامها:

= SLOPE (known_y's، known_x's)

= INTERCEPT (known_y's، known_x's)

إليك كيفية استيفاء نقاط البيانات عبر هذه الطريقة:

1. أعد تسمية خليتين باستخدام ميل و تقاطع.
2. تطبيق ميل تعمل أسفل رأس المنحدر واختر البيانات ذات الصلة من الجدول.
3. وبالمثل ، قم بتطبيق تقاطع وظيفة وملء قيمة التقاطع.
4. الآن ، قم بتطبيق Y = المنحدر * X + تقاطع Y صيغة لاكتشاف قيمة Y.
5. يمكنك إنشاء صيغة Excel للمعادلة أعلاه ، حيث يمكنك ببساطة تغيير قيمة X لمعرفة نقاط البيانات الأخرى غير المعروفة.

يمكنك الإقحام بشكل أسرع إذا قمت بإنشاء خلايا للقيمة X ، والمنحدر ، والتقاطع. ومع ذلك ، قد لا تجلب هذه العملية بيانات دقيقة للاستيفاء غير الخطي.

4. باستخدام وظيفة Excel: التنبؤ

إنها إحدى وظائف Excel الشائعة للتنبؤ بالأداء من خلال تحليل مجموعة من نقاط البيانات الواقعية. ستجد FORECAST و FORECAST.LINEAR في Excel 2016 والإصدارات الأحدث. من الجيد استخدام FORECAST.LINEAR للحصول على نتائج موثوقة.

تستخدم الوظيفة ثلاث وسيطات لإنتاج نقطة بيانات متوقعة. هذه الوسيطات هي قيمة معطاة لـ X ، وقيم Y المعروفة ، وقيم Xs من جدول. تحقق من بناء الجملة أدناه:

= FORECAST.LINEAR (x، known_y's، known_x's)

يمكنك تحديد قيمة Y بسرعة باتباع الخطوات التالية:

1. يجب أن يكون للخلية التي تريد تعبئة قيمة Y فيها مساوٍ (=) لافتة.
2. الآن اكتب تنبؤ بالمناخ واختر FORECAST.LINEAR وظيفة من القائمة المنسدلة للصيغة.
3. انقر على قيمة X وضع فاصلة.
4. ثم حدد نطاق خلايا قيمة Y المعروف متبوعًا بفاصلة.
5. حدد نطاق خلايا X المعروف وأغلق الصيغة بقوس.
6. صحافة يدخل لاسترداد القيمة المحرفة لـ Y.
7. يمكنك الاستمرار في تغيير قيمة X ضمن نطاق الجدول المحدد لجلب قيم Y.
8. صيغة FORECAST لهذا البرنامج التعليمي هي كما يلي:

= FORECAST.LINEAR (K4، C2: C10، B2: B10)

توفر وظائف FORECAST.LINEAR تنبؤًا بالبيانات عالي الدقة لنقاط البيانات الخطية وغير الخطية قليلاً. يستخدم القيم الأولى والأخيرة لقيمة X معينة ويأخذ في الاعتبار مجموعة البيانات بأكملها.

لذلك ، سترى استخدام هذه الوظيفة لتحليلات البيانات المهمة مثل التنبؤ بحركة مرور الويب ، ونمذجة البيانات المالية ، وحساب أداء الأعمال.

5. وظيفة GROWTH للاستيفاء غير الخطي

عندما يكون لديك جدول لبيانات العالم الحقيقي بصيغة أسية ، فلن ينتج عن FORECAST.LINEAR نقاط بيانات مُقحمة دقيقة. يحتوي Excel على وظيفة أخرى ممتازة لتوقع البيانات ، وهي النمو. مثل الوظائف الأخرى المذكورة أعلاه ، هذه الصيغة سهلة التطبيق أيضًا.

بصرف النظر عن الحجج المألوفة مثل نطاق خلايا X المعروف ، وقيم Y المعروفة ، والقيمة المحددة لـ X ، يستخدم GROWTH قيمة منطقية إضافية. عادة ، تحتاج إلى إدخال واحد لهذا الثابت المنطقي. إليك كيف يبدو بناء الجملة:

= GROWTH (known_y’s، [known_x’s]، [new_x’s]، [const])

لاستيفاء البيانات في Excel باستخدام الدالة GROWTH ، يمكنك اتباع الخطوات التالية:

1. أدخل ال نمو تعمل في أي خلية تريد فيها القيمة المحرفة لـ Y.
2. أدخل نطاق الخلايا لقيم Y المعروفة متبوعة بفاصلة.
3. كرر الخطوة أعلاه لإدخال نطاق الخلايا لقيم س المعروفة.
4. الآن ، أدخل قيمة X المعطى وضع فاصلة.
5. أدخل 1 كوسيطة أخيرة وأغلق الصيغة.
6. نجاح يدخل لتوليد قيمة محرف Y.
7. يمكنك استخدام مراجع الخلايا بدلاً من القيم الفعلية لاكتشاف المزيد من القيم عن طريق تغيير البيانات المقدمة ببساطة.
8. ستبدو الصيغة النهائية كما يلي:

= GROWTH (B2: B12، A2: A12، E2،1)

عند مقارنتها بوظيفة FORECAST ، يُنشئ GROWTH نقاط بيانات محرف أكثر موثوقية ودقة لمجموعات البيانات الأسية التي تكون في الغالب غير خطية. على غرار FORECAST ، يمكنك أيضًا أتمتة وظيفة GROWTH دون بذل الكثير من الجهد.

جعل استيفاء البيانات والتنبؤ أمرًا سهلاً

يمكنك الآن إقحام البيانات بكفاءة لمهامك القادمة من العمل أو المدرسة.

تساعدك رؤى البيانات السريعة هذه بطرق مختلفة ، مثل قطع بضع خطوات متكررة من البحث عن البيانات أو تقدير حمل المهام قبل البدء في أي مشاريع أخرى.

أفضل 8 ميزات لـ Google Data Studio لتحليل البيانات والتصور

هل تريد إثارة إعجاب جمهورك برؤى بيانات قابلة للتنفيذ وتصورات مقنعة؟ تحقق من ميزات Google Data Studio هذه.

اقرأ التالي

عن المؤلف