带权重的习惯追踪器加权平均计算方案技术问询

我正在开发一款习惯追踪器，支持根据用户输入的不同类别任务完成数据，可视化目标完成进度。目前包含4个任务类别：physical、emotional、financial、professional。

原本的逻辑简单直接：勾选任务完成后计算对应类别的完成百分比，每周对各类别完成百分比取平均，得到周目标完成率。

现在需要新增类别权重分配功能：例如给physical设权重2，代表其重要性为基准的2倍；给financial设权重-1.5，代表其重要性低于基准类别（emotional、professional），远低于physical。

首个原型采用滑块调节权重，移动一个滑块会让其余3个滑块按比例反向移动以保持总权重固定，但这造成了UX问题。

现尝试基于单个类别的权重（及基准值）独立计算得分，但存在明显问题：若部分类别权重过高，加权平均分可能超过100%，甚至出现未完成所有任务却显示100%（或更高，未做min(100, average_complete)处理）的情况。

我亟需找到一种数学方法，实现以下加权平均计算要求：无论权重如何设置，只要有任务完成，结果>0%；只要有任务未完成，结果<100%。

核心问题 #

1. 是否存在无需每次修改权重就重新计算所有值的数学实现方式？
2. 若不存在，软件设计中是否有标准的编程/数学方法，可在权重导致结果超出范围时，计算出接近0%或100%的模糊但相对准确的值？

编辑补充 #

以下为示例数据，每个类别的基准完成分为100：

ID | DONE | CATEGORY      | WT | SCORE
____________________________________
0  |  1    | physical     |  2 | 200
-----------------------------------    
1  |  1    | emotional    |  2 | 200
-----------------------------------
2  |  0    | financial    |  1 | 0
-----------------------------------
3  |  0    | professional |  1 | 0

（SCORE计算公式为：DONE * 100 * WT）
预期平均完成率：66.67%

编辑补充2 #

当前新增负权重后，可能出现得分总和为0或负数，导致加权平均分（除以总权重）为0或负数。统计场景中通常允许负权重，但此处负权重仅代表类别重要性低于基准。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daveh0