စာရင်းဇယားများတွင် အလယ်အလတ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

ပျမ်းမျှ သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အလယ်တန်ဖိုးကို ကိုယ်စားပြုသည်။

၎င်းကို အသေးဆုံးမှ အကြီးဆုံးမှ အကြီးဆုံးအထိ ဒေတာအစုတစ်ခုရှိ မှတ်သားမှုအားလုံးကို စီစဥ်ပြီး ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် တွက်ချက်သည်။

ဒေတာအစုတစ်ခု၏ အလယ်ဗဟိုကိုဖော်ပြရန် အလယ်အလတ်ကိုအသုံးပြုခြင်းအတွက် အဓိကအားသာချက်နှစ်ခုရှိသည်။

အားသာချက် #1- အလယ်အလတ်သည် အစွန်းထွက်မှုများကြောင့် မသက်ရောက်ပါ။ အလယ်အလတ်သည် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ အလယ်တန်ဖိုးကိုသာ တွေ့ရှိသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ အဆုံးတစ်ဖက်တွင် အလွန်သေးငယ်သော သို့မဟုတ် အလွန်ကြီးမားသော တန်ဖိုးများကို သက်ရောက်မှုမရှိပါ။

အားသာချက် #2- အလယ်အလတ်သည် လွဲမှားနေသော ဒေတာအတွဲများအတွက် အလယ်ဗဟို၏ ကောင်းမွန်သောအတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအစုံကို ဘယ် သို့မဟုတ် ညာ သို့ စောင်းသောအခါ၊ အလယ်အလတ်သည် လှည့်ဖြားထားသော ဖြန့်ဝေမှုများကြောင့် ကြီးမားစွာ သက်ရောက်မှုရှိသော ဆိုလိုရင်းမဟုတ်ဘဲ ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ဗဟိုတန်ဖိုးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ဆဲဖြစ်သည်။

သို့ရာတွင်၊ ဒေတာအစုတစ်ခုအား အကျဉ်းချုပ်ရန် အလယ်အလတ်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေ အားနည်းချက်နှစ်ခုရှိသည်။

အားနည်းချက် #1- အလယ်အလတ်သည် ၎င်း၏တွက်ချက်မှုတွင် ဒေတာသတ်မှတ်ထားသော မှတ်သားမှုအားလုံးကို အသုံးမပြုပါ။ စာရင်းဇယားများတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် လေ့လာတွေ့ရှိချက် အားလုံးကို သုံးနိုင်လျှင် ကောင်းသောအရာဟု ယေဘူယျအားဖြင့် ဆိုသည်၊ အကြောင်းမှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာမှရရှိသည့် အချက်အလက်အားလုံးကို အသုံးပြုနေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ အလယ်အလတ်သည် ဒေတာအစုတစ်ခုရှိ အလွန်သေးငယ်သော သို့မဟုတ် အလွန်ကြီးမားသော တန်ဖိုးများမှ အချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမရှိပေ။

အားနည်းချက် နံပါတ် 2- ဒေတာအတွဲရှိ စောင့်ကြည့်မှုအားလုံး၏ ပေါင်းလဒ်ကို ရှာရန် ပျမ်းမျှအား အသုံးမပြုနိုင်ပါ။ ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှနှင့် စုစုပေါင်းနမူနာအရွယ်အစားကို သိပါက၊ ဒေတာအတွဲအတွင်းရှိ တန်ဖိုးများအားလုံး၏ ပေါင်းလဒ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့သည် အလယ်အလတ်နှင့် တူညီသောအရာကို မလုပ်နိုင်ပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် လက်တွေ့တွင် ဤအားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ဖော်ပြသည်။

ဥပမာ 1- အလယ်အလတ်အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များ

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အလွန်လွဲမှားသော လစာခွဲဝေမှုတစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပျမ်းမျှနှင့် ပျမ်းမျှလစာ နှစ်ခုလုံးကို တွက်ချက်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်ဆိုပါစို့။

သာမန်လူတစ်ဦးတစ်ယောက်သည် တစ်နှစ်လျှင် $47,000 ဝန်းကျင်ဝင်ငွေရှိကြောင်း ပျမ်းမျှအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ကိုပြောပြသော်လည်း သာမန်လူတစ်ဦးတစ်ယောက်သည် တစ်နှစ်လျှင် $32,000 ဝန်းကျင်သာရရှိသည်၊ ၎င်းသည် သာမန်လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ပို၍ကိုယ်စားပြုသည်ဟု ဆိုသည်။

ဤဥပမာတွင်၊ ပျမ်းမျှသည် ဖြန့်ဖြူးမှု၏ညာဘက်အမြီးရှိ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးများပေါ်တွင် သက်ရောက်မှုရှိပြီး အလယ်အလတ်သည် မရှိပါ။

သို့မဟုတ် အချို့သောလမ်းပေါ်ရှိ အိမ်များ၏စတုရန်းပုံများအကြောင်း အချက်အလက်များပါရှိသော အခြားဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတွဲ၏ပျမ်းမျှနှင့် ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ရန် ဆုံးဖြတ်သည်-

ပျမ်းမျှအား အလွန်ကြီးမားသော အိမ်အနည်းငယ်မှ လွှမ်းမိုးထားသောကြောင့် ၎င်းကို တန်ဖိုးပိုမိုမြင့်မားစေသည်။

သို့ရာတွင်၊ ပျမ်းမျှအား ဤအကွာအဝေးများမှ သက်ရောက်မှုမရှိသဖြင့် ထိုလမ်းပေါ်ရှိ အိမ်တစ်အိမ်၏ “ ပုံမှန်” စတုရန်းပုံ၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သောအတိုင်းအတာကို ပေးပါသည်။

ဥပမာ 2- အလယ်အလတ်အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များ

မီဒီယံ၏ ပထမဆုံး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အားနည်းချက်ကို သတိရကြပါစို့။

အားနည်းချက် #1- အလယ်အလတ်သည် ၎င်း၏တွက်ချက်မှုတွင် ဒေတာသတ်မှတ်ထားသော မှတ်သားမှုအားလုံးကို အသုံးမပြုပါ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အတန်းတစ်ခုရှိ ကျောင်းသားများအတွက် စာမေးပွဲရမှတ်များ ဖြန့်ဝေမှုကို ပြသသော အောက်ပါဒေတာအတွဲရှိသည်ဆိုပါစို့။

အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ- 68၊ 70၊ 71၊ 75၊ 78၊ 82၊ 83၊ 83၊ 85၊ 90၊ 91၊ 91၊ 92

စာမေးပွဲတွင် ပျမ်းမျှရမှတ်မှာ 83 ဖြစ်သည်။

ယခု ကျွန်ုပ်တို့တွင် တူညီသောဒေတာအစုံရှိသည်ဆိုပါစို့၊ သို့သော် အနိမ့်ဆုံးစာမေးပွဲရမှတ် သုံးခုသည် များစွာနိမ့်ပါသည်။

အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ- 22၊ 35၊ 38၊ 75၊ 78၊ 82၊ 83၊ 83၊ 85၊ 90၊ 91၊ 91၊ 92

ဤဖြန့်ဝေမှုတွင် ပျမ်းမျှ စာမေးပွဲရမှတ်မှာ 83 ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။

အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အလယ်အလတ်သည် ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် ရရှိနိုင်သော အချက်အလက်အားလုံးကို မသုံးဟု ကျွန်ုပ်တို့ဆိုရခြင်းဖြစ်သည်၊ ၎င်းသည် အနေအထား၏အတိုင်းအတာတစ်ခုသာဖြစ်သောကြောင့် ဒေတာ၏ အမှန်တကယ်တန်ဖိုးများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားမည်မဟုတ်ပါ။

ယခု အလယ်အလတ်၏ ဒုတိယ ဖြစ်နိုင်ချေ အားနည်းချက်ကို ပြန်ပြောင်းကြည့်ကြပါစို့။

အားနည်းချက် နံပါတ် 2- ဒေတာအတွဲရှိ စောင့်ကြည့်မှုအားလုံး၏ ပေါင်းလဒ်ကို ရှာရန် ပျမ်းမျှအား အသုံးမပြုနိုင်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် မတူညီသော ဝန်ထမ်း 11 ဦး၏ စုစုပေါင်းရောင်းချမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်ပါရှိသော အောက်ပါဒေတာအစုံရှိသည်ဆိုပါစို့။

အရောင်း- 12၊ 12၊ 15၊ 19၊ 22၊ 24၊ 28၊ 30၊ 32၊ 35၊ 38

ပျမ်းမျှတန်ဖိုးက 24 လို့သိရပြီး စုစုပေါင်းဝန်ထမ်း 11 ယောက်ရှိတယ်ဆိုတာ သိပါတယ်။ သို့သော်လည်း ဝန်ထမ်းအားလုံး၏ စုစုပေါင်းရောင်းချမှုပမာဏကို သိရှိရန် ဤအချက်အလက်ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးမပြုနိုင်ပါ။

တစ်ဖက်တွင်၊ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးသည် 24 ဖြစ်ပြီး စုစုပေါင်း ဝန်ထမ်း 11 ဦးရှိကြောင်း သိရှိပါက စုစုပေါင်းရောင်းရငွေသည် 24*11 = 264 ဖြစ်ကြောင်း ရှာဖွေရန် ရိုးရှင်းစွာ 24 နှင့် 11 ကို မြှောက်နိုင်သည်။

မှတ်ချက် – သင့်ဒေတာဖြန့်ဝေမှုနှင့် သင်ဖြေရှင်းရန်ကြိုးစားနေသည့် ပြဿနာပေါ် မူတည်၍ ပျမ်းမျှ သို့မဟုတ် ပျမ်းမျှသည် အသုံးပြုရန် ဦးစားပေးမက်ထရစ် ဖြစ်နိုင်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ပျမ်းမျှနှင့် ပျမ်းမျှအချက်အလက်များအကြောင်း နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် ဆိုလိုခြင်းအပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
ဟစ်စတိုဂရမ်တစ်ခု၏ ပျမ်းမျှနှင့် ပျမ်းမျှအား ခန့်မှန်းနည်း
ပင်စည်နှင့် အရွက်ကွက်များ၏ ပျမ်းမျှနှင့် အလယ်အလတ်ကို မည်သို့ရှာမည်နည်း။