စီးပွားရေးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု (ဥပမာများနှင့်အတူ)

စာရင်းအင်း နယ်ပယ်သည် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် တင်ပြခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။

လုပ်ငန်းပတ်ဝန်းကျင်တွင် အောက်ပါအကြောင်းများကြောင့် စာရင်းဇယားများသည် အရေးကြီးသည်-

အကြောင်းပြချက် 1 : စာရင်းအင်းများသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုအား သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို အသုံးပြု၍ စားသုံးသူအပြုအမူကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေပါသည်။

အကြောင်းရင်း 2- စာရင်းအင်းများသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုအား ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းမှတစ်ဆင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို သိရှိနိုင်စေပါသည်။

အကြောင်းပြချက် 3- စာရင်းအင်းများသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုအား ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများကို အသုံးပြု၍ မတူညီသောကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။

အကြောင်းရင်း 4- စာရင်းအင်းများသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုအား အစုလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် စားသုံးသူများကို အုပ်စုများခွဲရန် ခွင့်ပြုသည်။

ဤဆောင်းပါး၏အကြွင်းတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအကြောင်းရင်းတစ်ခုစီကို ပြုစုထားသည်။

အကြောင်းပြချက် 1- သရုပ်ဖော်စာရင်းအင်းများကို အသုံးပြုသည့် စားသုံးသူအမူအကျင့်ကို နားလည်ပါ။

ဒေတာအစုံ ဖော်ပြရန် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းများကို အသုံးပြုပါသည်။

နယ်ပယ်တိုင်းနီးပါးရှိ လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ စားသုံးသူများ၏ အပြုအမူကို ပိုမိုနားလည်ရန် သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို အသုံးပြုကြသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုန်စုံဆိုင်တစ်ခုသည် အောက်ပါဖော်ပြချက်စာရင်းဇယားများကို တွက်ချက်နိုင်သည်-

• နေ့စဉ်လာရောက်သော ပျမ်းမျှဖောက်သည်အရေအတွက်။
• ဖောက်သည်တစ်ဦးစီ၏ ပျမ်းမျှမှာယူမှု။
• စတိုးဆိုင်သို့လာရောက်သောဖောက်သည်များ၏အသက်အရွယ်၏စံသွေဖည်မှု။
• လစဉ်ရောင်းရငွေများ။

ဤမက်ထရစ်များဖြင့်၊ စတိုးဆိုင်သည် ၎င်း၏ဖောက်သည်များ မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်းနှင့် ၎င်းတို့ပြုမူပုံတို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်သည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ဘဏ်တစ်ခုသည် အောက်ပါဖော်ပြချက်စာရင်းဇယားများကို တွက်ချက်နိုင်သည်-

• ၎င်းတို့၏ချေးငွေကို ပြန်မဆပ်သော ဖောက်သည်များ၏ ရာခိုင်နှုန်း။
• ၎င်းသည် နေ့စဉ်ဘဏ်သို့ဝင်ရောက်သည့် ဖောက်သည်အသစ်များ၏ ပျမ်းမျှအရေအတွက်ဖြစ်သည်။
• လစဉ်ဖောက်သည်များအားလုံးပြုလုပ်သော စုစုပေါင်းအပ်ငွေ၏ပေါင်းစု။

ဤတိုင်းတာမှုများမှတစ်ဆင့် ဘဏ်သည် ၎င်း၏ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမူနှင့် ၎င်းတို့၏ငွေကို စီမံခန့်ခွဲပုံတို့ကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအားလုံးသည် ကိန်းဂဏန်းပုံစံများကို ဖန်တီးကြသည် သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသောတွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ကြသည်မဟုတ်သော်လည်း လုပ်ငန်းအားလုံးနီးပါးသည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များကို ပိုမိုနားလည်ရန် သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို အသုံးပြုကြသည်။

အကြောင်းရင်း 2- Data Visualization ကို အသုံးပြု၍ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို အကဲဖြတ်ပါ။

စီးပွားရေးတွင် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းများကို အသုံးပြုရန် နောက်ထပ်ဘုံနည်းလမ်းမှာ လိုင်းဂရပ်များ၊ ဟီစတိုဂရမ်များ၊ အကွက်ကွက်များ၊ အဝိုင်းပုံဇယားများနှင့် အခြားဂရပ်များကဲ့သို့သော ဒေတာများကို မြင်ယောင်ရန်ဖြစ်သည်။

ဤဇယားအမျိုးအစားများကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခု၏ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ထောက်လှမ်းရန် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ လုပ်ငန်းငယ်တစ်ခုသည် လစဉ်လတိုင်းပြုလုပ်သော ဖောက်သည်အသစ်များနှင့် စုစုပေါင်းရောင်းချမှုအရေအတွက်ကို မြင်သာစေရန် အောက်ပါ ပေါင်းစပ်ဇယားကို ဖန်တီးနိုင်သည်-

ဤရိုးရှင်းသောဇယားကို အသုံးပြု၍ ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ရောင်းအားနှင့် ဖောက်သည်အသစ်အရေအတွက်သည် ယခုနှစ်၏နောက်ဆုံးသုံးလပတ်အတွင်း အများဆုံးတိုးလာကြောင်း လျင်မြန်စွာတွေ့မြင်နိုင်သည်။

၎င်းသည် လုပ်ငန်းအား ဝန်ထမ်း ပိုများသော၊ နောက်မှ နာရီများ၊ စာရင်းများ စသည်တို့ဖြင့် ပြင်ဆင်နိုင်စေပါသည်။ ယခုနှစ်၏ဤကာလအတွင်း။

အကြောင်းပြချက် 3- regression မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ ကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ပါ။

စာရင်းအင်းများကို မျဉ်းဖြောင့်ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများ ဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတွင် အသုံးပြုသည်။

ဤအရာများသည် လုပ်ငန်းတစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော ခန့်မှန်းနိုင်သောကိန်းရှင်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တို့ ကြား ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်ခွင့်ပြုသည့် မော်ဒယ်များဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုန်စုံစတိုးဆိုင်တစ်ခုသည် ပုံနှိပ်ကြော်ငြာအတွက်အသုံးပြုသည့် စုစုပေါင်းပမာဏ၊ အွန်လိုင်းကြော်ငြာတွင်အသုံးပြုသည့် စုစုပေါင်းပမာဏနှင့် ၎င်း၏စုစုပေါင်းဝင်ငွေတို့ကို ခြေရာခံနိုင်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် အောက်ပါ multiple linear regression model ကို တည်ဆောက်နိုင်သည်-

အရောင်း = 840.35 + 2.55 (TV ကြော်ငြာ) + 4.87 (အွန်လိုင်းကြော်ငြာ)

ဤပုံစံတွင် ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံမှာ ဤတွင်ဖြစ်သည်။

• တီဗီကြော်ငြာအတွက် သုံးသည့် နောက်ထပ်ဒေါ်လာတိုင်းအတွက် စုစုပေါင်းဝင်ငွေသည် $2.55 တိုးလာသည် (အွန်လိုင်းကြော်ငြာသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ရှိနေသည်ဟု ယူဆသည်)။
• အွန်လိုင်းကြော်ငြာတွင်သုံးသည့် နောက်ထပ်ဒေါ်လာတိုင်းအတွက် စုစုပေါင်းဝင်ငွေသည် $4.87 တိုးလာသည် (တီဗီကြော်ငြာသည် အမြဲမပြတ်ရှိနေသည်ဟု ယူဆသည်)။

ဤပုံစံကို အသုံးပြု၍ ကုန်စုံဆိုင်သည် ၎င်း၏ငွေကို ရုပ်မြင်သံကြားကြော်ငြာထက် အွန်လိုင်းကြော်ငြာတွင် သုံးစွဲခြင်းက ပိုကောင်းကြောင်း လျင်မြန်စွာ သိမြင်နိုင်သည်။

မှတ်ချက် – ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကိန်းရှင်နှစ်ခု (တီဗီကြော်ငြာနှင့်အွန်လိုင်းကြော်ငြာ) ကိုသာအသုံးပြုခဲ့သော်လည်း လက်တွေ့တွင် ကုမ္ပဏီများသည် နောက်ထပ်ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များစွာဖြင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများကို ဖန်တီးလေ့ရှိပါသည်။

အကြောင်းရင်း 4- Cluster ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ စားသုံးသူများကို အုပ်စုများအဖြစ် ပိုင်းဖြတ်ပါ။

စီးပွားရေးပတ်ဝန်းကျင်များတွင် စာရင်းအင်းများကို အသုံးပြုသည့် အခြားနည်းလမ်းမှာ အစုအဖွဲ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပုံစံဖြစ်သည်။

၎င်းသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခုအား မတူညီသော အရည်အချင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ အလားတူလူများကို အုပ်စုဖွဲ့ခွင့်ပြုသည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာ တစ်ခုဖြစ်သည်။

လက်လီကုမ္ပဏီများသည် အလားတူအိမ်ထောင်စုအုပ်စုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အစုလိုက်အပြုံလိုက်အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်လီလုပ်ငန်းတစ်ခုသည် အောက်ပါအိမ်ထောင်စုအချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်သည်-

• အိမ်ထောင်စုဝင်ငွေ
• အိမ်ထောင်စု အရွယ်အစား
• အိမ်ထောင်ဦးစီး အတတ်ပညာ
• အနီးဆုံးမြို့ပြဧရိယာအကွာအဝေး

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် အောက်ဖော်ပြပါ အစုအဝေးများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေရန်အတွက် ဤကိန်းရှင်များကို အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုအဖြစ် မိတ်ဆက်နိုင်သည်-

• အုပ်စု 1- မိသားစုငယ်များ၊ အသုံးစရိတ်ကြီးသူများ
• အုပ်စု 2- မိသားစုကြီးများ၊ အသုံးစရိတ်ကြီးသူများ
• အုပ်စု 3- မိသားစုငယ်၊ ကုန်ကျစရိတ်နည်းသည်။
• အုပ်စု 4- မိသားစုကြီးများ၊ ကုန်ကျစရိတ်နည်းသည်။

ထို့နောက် ကုမ္ပဏီသည် သီးခြားကြော်ငြာအမျိုးအစားများကို တုံ့ပြန်နိုင်ခြေအပေါ်မူတည်၍ အိမ်ထောင်စုတစ်ခုစီထံ စိတ်ကြိုက်ကြော်ငြာများ သို့မဟုတ် အရောင်းစာများ ပေးပို့နိုင်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ ဆောင်းပါးများသည် အခြားနယ်ပယ်များတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါပုံကို ရှင်းပြသည်-

ဘောဂဗေဒတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ပညာရေးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု