စာရင်းအင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု- ကွာခြားချက်က ဘာလဲ။

စာရင်းအင်း နယ်ပယ်သည် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် တင်ပြခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နယ်ပယ်သည် လက်တွေ့ကျသော စီးပွားရေးပြဿနာများအတွက် စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများကို အသုံးချခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။

ဤနယ်ပယ်နှစ်ခုကြားတွင် ထပ်နေမှုများများစွာရှိသော်လည်း ဤနေရာတွင် အဓိကကွာခြားချက်ဖြစ်သည်။

စာရင်းအင်းပညာရှင် တစ်ဦးသည် လေ့လာမှုဒီဇိုင်း၊ ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်း ၊ ANOVA မော်ဒယ်များ နှင့် ယုံကြည်မှုကြားကာလများကို ပိုမိုအသုံးများသည့် ဆေးခန်း သို့မဟုတ် သုတေသနပတ်ဝန်းကျင်တွင် အလုပ်လုပ်ရန် အလားအလာပိုများပါသည်။

သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများ၊ ဒေတာကို ပုံဖော်ချက်များနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများကို ပိုအသုံးများသည့် လုပ်ငန်းပတ်ဝန်းကျင်တွင် လေ့လာသုံးသပ်သူ သည် အလုပ်လုပ်ကိုင်နိုင်ခြေ ပိုများပါသည်။

စာရင်းအင်းပညာရှင်များနှင့် အကဲခတ်သူများသည် ၎င်းတို့၏နေ့စဉ်အခန်းကဏ္ဍများတွင် ဒေတာများဖြင့် အလုပ်လုပ်ကြသော်လည်း စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များကို စမ်းသပ်ခြင်းအပေါ် ပိုမိုအာရုံစိုက်လေ့ရှိကြပြီး ဆန်းစစ်သူများသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကို အထောက်အကူပြုသည့် ဒေတာနှင့် ပုံစံများကို နားလည်ရန် ပိုမိုအာရုံစိုက်လေ့ရှိကြသည်။

လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် စာရင်းအင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို မည်သို့အသုံးပြုသည်ကို ကြည့်ရှုရန် ဆက်လက်ဖတ်ရှုပါ။

လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် စာရင်းအင်းများအသုံးပြုခြင်း။

ဤသည်မှာ လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် ကိန်းဂဏန်းများကို မည်သို့အသုံးပြုကြောင်း ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 1- ယူဆချက် စမ်းသပ်ခြင်း။

ဆေးဝါးအသစ်သည် လူနာရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ဆေးခန်းဆက်တင်များတွင် အလုပ်လုပ်သော စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဇီဝစာရင်းစစ်ပညာရှင်တစ်ဦးသည် လူနာ အယောက် ၃၀ အား တစ်လအတွက် သွေးပေါင်ကျဆေးတစ်မျိုးကို ပေးဆောင်နိုင်ပြီး၊ ထို့နောက် တူညီသောလူနာ 30 အား နောက်ထပ်တစ်လအတွက် ဒုတိယသွေးပေါင်ကျဆေးကို ပေးနိုင်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ဆေးနှစ်မျိုးကြားတွင် သွေးပေါင်ချိန်ကျဆင်းမှုတွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် တွဲထားသောနမူနာ t-test ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဥပမာ 2- ANOVA မော်ဒယ်များ

စိုက်ပျိုးရေးတွင် လုပ်ကိုင်နေသော စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် ဓာတ်မြေသြဇာ အမျိုးအစားသုံးမျိုး သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍ သီးနှံအထွက်နှုန်းတွင် ကိန်းဂဏန်းသိသိသာသာ ကွာခြားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ANOVA မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ စာရင်းအင်းပညာရှင်တစ်ဦးသည် မတူညီသောမြေသြဇာသုံးမျိုးကို နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် တစ်လကြာအသုံးပြုကာ ပျမ်းမျှသီးနှံအထွက်နှုန်းကိုတိုင်းတာရန် ဒေတာစုဆောင်းနိုင်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ပျမ်းမျှအထွက်နှုန်းကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက် ရှိမရှိကို ဆုံးဖြတ်ရန် တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဥပမာ 3- ယုံကြည်မှုကြားကာလ

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဆက်တင်များတွင်အလုပ်လုပ်သောစာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် မတူညီသောဇီဝမက်ထရစ်ဒေတာများ၏ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကိုရေတွက်ရန်အတွက်ယုံကြည်မှုကြားကာလများကိုအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ စာရင်းအင်းပညာရှင်တစ်ဦးသည် တူညီသောသွေးပေါင်ကျဆေးကို အသုံးပြုနေသော လူနာ 50 ထံမှ သွေးပေါင်ချိန်ဒေတာကို စုဆောင်းနိုင်သည်ဟူသည်မှာ ဤအထူးသဖြင့်အသုံးပြုသော ယေဘူယျလူနာများအတွက် သွေးပေါင်ချိန်အမှန်တကယ် ပျမ်းမျှလျှော့ချခြင်းပါ၀င်သော တန်ဖိုးများစွာကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည် ဆေးဝါး။

Real World တွင် Analytics ကိုအသုံးပြုခြင်း။

ဤသည်မှာ လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို မည်သို့အသုံးပြုကြောင်း ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 1- ဖော်ပြချက်စာရင်းဇယား

စီးပွားရေးလေ့လာသုံးသပ်သူများသည် လုပ်ငန်းဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အကျဉ်းချုပ်ရန် သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို မကြာခဏ အသုံးပြုကြသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်လီကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် အလုပ်လုပ်သော စီးပွားရေးလေ့လာဆန်းစစ်သူတစ်ဦးသည် လုပ်ငန်းသုံးလပတ်အတွင်း အောက်ပါဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများကို တွက်ချက်နိုင်သည်-

• ပျမ်းမျှနေ့စဉ်ရောင်းချမှုအရေအတွက်
• နေ့စဉ်ရောင်းအား ပျမ်းမျှအရေအတွက်
• နေ့စဉ်ရောင်းအား၏ စံသွေဖည်ခြင်း။
• စုစုပေါင်းဝင်ငွေ
• စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်
• ဖောက်သည်အသစ်အရေအတွက်၏ ရာခိုင်နှုန်းပြောင်းလဲမှု
• ဖောက်သည်များက ပြန်ပေးသည့် ထုတ်ကုန် ရာခိုင်နှုန်း

ဤမက်ထရစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ လေ့လာဆန်းစစ်သူသည် ကုမ္ပဏီ၏ဘဏ္ဍာရေးအနေအထားကို နားလည်နိုင်ပြီး မက်ထရစ်များသည် အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲနေပုံကို နားလည်ရန် ဤမက်ထရစ်များကို ယခင်သုံးလပတ်များနှင့်လည်း နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ကုမ္ပဏီဝင်ငွေတိုးရန် သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချရန် တိုးတက်မှုလိုအပ်နိုင်သည့် နယ်ပယ်များအကြောင်း အဖွဲ့အစည်းအား အသိပေးရန် ဤမက်ထရစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဥပမာ 2- ဒေတာမြင်ယောင်မှု

လက်လီကုမ္ပဏီများအတွက် အလုပ်လုပ်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် လိုင်းဇယားများ၊ ဘားဇယားများ၊ အပူမြေပုံများ၊ အကွက်ကွက်များ၊ အပိုင်းအစများနှင့် စုစုပေါင်းရောင်းချမှု၊ ဝင်ငွေ၊ ကုန်ကျစရိတ်များ၊ ပြန်ပေးငွေများစသည်တို့ကို မြင်သာအောင် ဖန်တီးလေ့ရှိသည်။ မတူညီသော လှုပ်ရှားမှု၏ လေးပုံတစ်ပုံအတွင်း။

လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင်၊ လေ့လာသူအများအပြားသည် Tableau ကဲ့သို့သော ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အသုံးပြု၍ အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို ဖန်တီးလေ့ရှိသောကြောင့် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များသည် မတူညီသော မက်ထရစ်များကို အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ကာ လုပ်ငန်းကို ပိုမိုနားလည်နိုင်စေရန် ဒေတာလမ်းကြောင်းများနှင့် ပုံစံများကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်ကြသည်။ လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည်။

ဥပမာ 3- ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများ

ငွေကြေးပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသူများသည် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တို့ ကြား ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်ရန် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများကို မကြာခဏ အသုံးပြုကြသည် ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အကဲခတ်သူတစ်ဦးသည် ရုပ်မြင်သံကြားကြော်ငြာခြင်း၊ အွန်လိုင်းကြော်ငြာခြင်းနှင့် စုစုပေါင်းရရှိငွေအတွက် အသုံးပြုသည့် စုစုပေါင်းငွေဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် အောက်ပါ multiple linear regression model ကို တည်ဆောက်နိုင်သည်-

ဝင်ငွေ = 76.4 + 4.6 (အွန်လိုင်းကြော်ငြာ) + 0.8 (တီဗီကြော်ငြာ)

ဤပုံစံတွင် ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံမှာ ဤတွင်ဖြစ်သည် ။

• အွန်လိုင်းကြော်ငြာတွင်သုံးသည့် နောက်ထပ်ဒေါ်လာတိုင်းအတွက် ဝင်ငွေသည် ပျမ်းမျှ $4.60 တိုးလာသည် (တီဗီကြော်ငြာအတွက် သုံးသောဒေါ်လာသည် ကိန်းသေရှိနေသည်)။
• တီဗီကြော်ငြာတွင်သုံးသည့် နောက်ထပ်ဒေါ်လာတိုင်းအတွက် ဝင်ငွေသည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် $0.80 တိုးလာသည် (အွန်လိုင်းကြော်ငြာတွင်သုံးသောဒေါ်လာသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ရှိနေသည်)။

ဤပုံစံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ အွန်လိုင်းကြော်ငြာတွင်အသုံးပြုသောငွေသည် ရုပ်မြင်သံကြားကြော်ငြာတွင်သုံးသောငွေထက် ပျမ်းမျှဝင်ငွေပိုမိုရရှိကြောင်း လျင်မြန်စွာနားလည်နိုင်သည်။

နိဂုံး

စာရင်းအင်း နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သည် ထပ်နေသော နယ်ပယ်နှစ်ခုဖြစ်သည်။

သို့သော်လည်း စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များအား စမ်းသပ်ခြင်းအပေါ် ပိုမိုအာရုံစိုက်လေ့ရှိသော်လည်း လေ့လာဆန်းစစ်သူများသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကို အထောက်အကူပြုသည့် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်များကို နားလည်ရန် ပိုမိုအာရုံစိုက်လေ့ရှိကြသည်။

လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင်၊ စာရင်းအင်းပညာရှင်များနှင့် လေ့လာသုံးသပ်သူများသည် ဘေးချင်းယှဉ်၍ အလုပ်လုပ်လေ့ရှိပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ပညာရှင်နှစ်ဦး ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အဆန်းမဟုတ်ပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ ဆောင်းပါးများသည် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါပုံကို ရှင်းပြထားသည်။

ကိန်းဂဏန်းတွေက ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။ (စာရင်းဇယားက အရေးကြီးတဲ့ အကြောင်းရင်း ၁၀ ခု။)
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ပညာရေးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု