ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများကို အသုံးပြု၍ ရောင်းအားဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများကို အသုံးပြု၍ ရောင်းအားဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

ယှဉ်ပြိုင်မှုပြင်းထန်တဲ့ စီးပွားရေးလောကမှာ ရောင်းအားဒေတာဆိုတာ ငွေပေးငွေယူမှတ်တမ်းတစ်ခုထက်ပိုပါတယ်၊ ကုမ္ပဏီတွေအနေနဲ့ ဈေးကွက်အပြုအမူကို နားလည်ဖို့၊ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ဖို့နဲ့ ပိုမိုအသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်တွေချဖို့ ကူညီပေးနိုင်တဲ့ မဟာဗျူဟာမြောက် အချက်အလက်ရင်းမြစ်တစ်ခုလည်း ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ရောင်းအားဒေတာဟာ မကြာခဏဆိုသလို ကြီးမားပြီး ပုံစံအမျိုးမျိုးနဲ့ ပြန့်ကျဲနေတတ်တာကြောင့် ကုန်ကြမ်းကိန်းဂဏန်းတွေကို ကြည့်ရုံနဲ့ နားလည်ရခက်ပါတယ်။ ဒီနေရာမှာ ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းတွေက အရေးကြီးတဲ့အခန်းကဏ္ဍကနေ ပါဝင်ပါတယ်- အလွယ်တကူဖတ်ရှုနိုင်ဖို့နဲ့ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ဖို့ ရောင်းအားဒေတာတွေကို အကျဉ်းချုပ်၊ ရိုးရှင်းအောင်နဲ့ တင်ပြဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။ ဒီဆောင်းပါးမှာ ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းတွေကို အသုံးပြုပြီး ရောင်းအားဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်သလဲ၊ အသုံးပြုတဲ့ မက်ထရစ်တွေနဲ့ ရလဒ်တွေကို စီးပွားရေးထိုးထွင်းသိမြင်မှုတွေအဖြစ် ဘယ်လိုပြောင်းလဲနိုင်မလဲဆိုတာကို ဆွေးနွေးထားပါတယ်။

ရောင်းအားနှင့်ပတ်သက်သည့် ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများကို နားလည်ခြင်း

ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများသည် အချက်အလက်အစုအဝေးတစ်ခုကို ဖော်ပြခြင်း သို့မဟုတ် အကျဉ်းချုပ်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည့် စာရင်းအင်း၏ ဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ နမူနာတစ်ခုမှ ယေဘုယျနိဂုံးချုပ်ရန် ရည်ရွယ်သည့် ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများနှင့်မတူဘဲ၊ ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများသည် ရရှိနိုင်သောဒေတာပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်အလုပ်လုပ်ပြီး ၎င်း၏အဓိကဝိသေသလက္ခဏာများကို ဖော်ပြပါသည်။ ရောင်းချမှုတွင်၊ ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများသည် အောက်ပါအခြေခံမေးခွန်းများကို ဖြေဆိုနိုင်သည်- ပျမ်းမျှနေ့စဉ်ရောင်းအားမည်မျှရှိသနည်း၊ မည်သည့်ထုတ်ကုန်များ အကောင်းဆုံးရောင်းချသနည်း၊ ရောင်းချမှုကို ဒေသအလိုက် မည်သို့ဖြန့်ဝေသနည်း သို့မဟုတ် အမြင့်ဆုံးငွေပေးငွေယူများ မည်သည့်အချိန်တွင် ဖြစ်ပေါ်သနည်း။

ရောင်းအားဒေတာတွင် ငွေပေးငွေယူရက်စွဲ၊ ယူနစ်အရေအတွက်၊ ဈေးနှုန်း၊ စုစုပေါင်းဝင်ငွေ၊ ထုတ်ကုန်အမျိုးအစား၊ ရောင်းအားလမ်းကြောင်း (အွန်လိုင်း/အော့ဖ်လိုင်း)၊ ဒေသနှင့် ဖောက်သည်အထောက်အထားကဲ့သို့သော ပြောင်းလဲမှုများ ပါဝင်လေ့ရှိသည်။ ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများသည် ဤဒေတာကို ဇယားများ၊ ဗဟိုလမ်းကြောင်း၏ တိုင်းတာမှုများ၊ ပျံ့နှံ့မှု၏ တိုင်းတာမှုများနှင့် မြင်ယောင်မှုများပုံစံများဖြင့် ရှင်းလင်းသော အနှစ်ချုပ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

ရောင်းအားဒေတာပြင်ဆင်မှုအဆင့်

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမပြုလုပ်မီ၊ ဒေတာများကို တရားဝင်မှုနှင့် တသမတ်တည်းရှိစေရန် ပြင်ဆင်ရမည်။ ဤအဆင့်ကို ဒေတာသန့်ရှင်းရေးဟု မကြာခဏခေါ်သည်။ ဤအဆင့်တွင် အရေးကြီးသောလုပ်ဆောင်ချက်အချို့မှာ-

၁။ ပျောက်ဆုံးနေသောဒေတာ (ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ) ရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ၊ ဥပမာ ရက်စွဲမပါသော သို့မဟုတ် ယူနစ်ပမာဏမပါသော ငွေပေးငွေယူများ။
၂။ ထပ်နေသော ငွေပေးငွေယူများကို မှတ်တမ်းတင်ထားပါက ဖျက်ပစ်ပါ။
၃။ ဖော်မတ်များကို စံသတ်မှတ်ပါ၊ ဥပမာ ရက်စွဲဖော်မတ် (နှစ်-လ-ရက်) သို့မဟုတ် ငွေကြေး။
၄။ ထည့်သွင်းမှုအမှားများဖြစ်နိုင်သည့် အလွန်များပြားသော ယူနစ်ပမာဏများပါသည့် ငွေပေးငွေယူများကဲ့သို့သော ပြင်ပအချက်အလက်များကို ထောက်လှမ်းပါ။

ဤပြင်ဆင်မှုအဆင့်သည် ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများသည် အချက်အလက်အရည်အသွေးပေါ်တွင် များစွာမူတည်သောကြောင့် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ အမှားအယွင်းငယ်များသည် ပျမ်းမျှ သို့မဟုတ် စုစုပေါင်းရောင်းအားကိန်းဂဏန်းများကို ဘက်လိုက်နိုင်ပါသည်။

ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု တိုင်းတာမှုများ- ရောင်းအား၏ “ပုံမှန်တန်ဖိုး” ကို နားလည်ခြင်း

ဗဟိုလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများသည် ရောင်းအားဒေတာ၏ “ကိုယ်စားပြု” တန်ဖိုးကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည်။ ဗဟိုလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ အသုံးအများဆုံး တိုင်းတာမှု သုံးခုမှာ ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ် နှင့် မုဒ် တို့ဖြစ်သည်။

၁။ ပျမ်းမျှ (ပျမ်းမျှ)
အရောင်းတန်ဖိုးအားလုံးကို ပေါင်းပြီး ကာလ/ငွေပေးငွေယူအရေအတွက်ဖြင့် စားခြင်းဖြင့် ပျမ်းမျှကို ရရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပျမ်းမျှနေ့စဉ်ရောင်းအားသည် စွမ်းဆောင်ရည်၏ အထွေထွေခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ပေးစွမ်းသည်။ သို့သော်၊ ပျမ်းမျှသည် ပြင်ပအချက်များအပေါ် အာရုံခံနိုင်သည်။ အများစုတွင် ပျမ်းမျှရောင်းအားများရှိလျှင်ပင် ကြီးမားသော ငွေပေးငွေယူတစ်ခုသည် ပျမ်းမျှကို သိသိသာသာ မြင့်တက်စေနိုင်သည်။

၂။ အလယ်အလတ်
ဒေတာကို စီထားသည့်အခါ အလယ်အလတ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ အလယ်အလတ်တန်ဖိုးသည် ပျမ်းမျှထက် ပြင်ပတန်ဖိုးများကို ပိုမိုခံနိုင်ရည်ရှိသည်။ အရောင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ဒေတာသည် ရာသီအလိုက် မြင့်တက်လာမှုများကို မကြာခဏ ကြုံတွေ့ရပါက အလယ်အလတ်နေ့စဉ်အရောင်းသည် ပိုမိုလက်တွေ့ကျသော ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည်။

၃။ မုဒ်
မုဒ်သည် အများဆုံးဖြစ်ပေါ်သော တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ ရောင်းချမှုတွင်၊ မုဒ်သည် အများဆုံးဝယ်ယူမှုပမာဏကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် အသုံးဝင်နိုင်သည် (ဥပမာ၊ ဖောက်သည်များသည် ယူနစ် ၁ ခု သို့မဟုတ် ၂ ခုကို အများဆုံးဝယ်ယူလေ့ရှိသည်)။

ပျမ်းမျှနှင့် အလယ်အလတ်ကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် အရောင်းဖြန့်ဖြူးမှု တိမ်းညွတ်နေခြင်း ရှိ၊ မရှိကို သိရှိနိုင်သည်။ ပျမ်းမျှသည် အလယ်အလတ်ထက် သိသိသာသာ ပိုများပါက ပျမ်းမျှကို တိမ်းစောင်းစေသော ကြီးမားသော ငွေပေးငွေယူအနည်းငယ် ရှိနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။

ဖြန့်ဖြူးမှုအရွယ်အစား- ရောင်းအားတည်ငြိမ်မှုကို တိုင်းတာခြင်း

ပုံမှန်တန်ဖိုးများအပြင်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အချိန်နှင့်အမျှ ရောင်းအားမည်မျှတည်ငြိမ်သည်ကို နားလည်ရန်လိုအပ်သည်။ ပျံ့နှံ့မှုတိုင်းတာမှုများသည် ဤကွဲပြားမှုကို ပမာဏသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးသည်။

၁။ အကွာအဝေး
အပိုင်းအခြားသည် အမြင့်ဆုံးနှင့် အနိမ့်ဆုံးတန်ဖိုးများအကြား ကွာခြားချက်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် တစ်လအတွက် အမြင့်ဆုံးနှင့် အနိမ့်ဆုံးရောင်းအားကိန်းဂဏန်းများအကြား ကွာခြားချက်။ အပိုင်းအခြားသည် အမြန်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ပေးစွမ်းသော်လည်း အစွန်းရောက်မှုများက အလွန်အကျွံလွှမ်းမိုးထားသည်။

၂။ ကွဲလွဲမှုနှင့် စံသွေဖည်မှု
စံသွေဖည်မှုသည် ဒေတာသည် ပျမ်းမျှမှ မည်မျှအထိ ပျံ့နှံ့သွားသည်ကို ဖော်ပြသည်။ စံသွေဖည်မှု နည်းလေ၊ ရောင်းအား ပိုမိုတသမတ်တည်း ရှိလေဖြစ်သည်။ စီးပွားရေးတွင် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်း၊ အလုပ်သမားအင်အားနှင့် ဝင်ငွေပစ်မှတ်များကို စီစဉ်ရာတွင် တည်ငြိမ်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။

၃။ Interquartile Range (IQR)
IQR သည် တတိယ quartile (Q3) နှင့် ပထမ quartile (Q1) အကြား ကွာခြားချက်ဖြစ်သည်။ ဤတိုင်းတာမှုသည် အချက်အလက်၏ အလယ် ၅၀% ကို အာရုံစိုက်သောကြောင့် outliers များကို ပိုမိုခံနိုင်ရည်ရှိသည်။ IQR သည် ငွေပေးငွေယူများတွင် "ပုံမှန်" ကွဲပြားမှုကို နားလည်ရန်အတွက် အသုံးဝင်သည်။

ပျံ့နှံ့မှုကို တိုင်းတာခြင်းဖြင့် မန်နေဂျာများသည် ရောင်းအားသည် အတက်အကျရှိခြင်း ရှိ၊ မရှိနှင့် ပိုမိုတည်ငြိမ်သော ပရိုမိုးရှင်း မဟာဗျူဟာ သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန် ကွဲပြားမှု လိုအပ်ခြင်း ရှိ၊ မရှိကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။

ဒေတာဖြန့်ဖြူးမှုနှင့်ပုံစံ- ရောင်းအားပုံစံများကို အကဲဖြတ်ခြင်း

ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများတွင် ဖြန့်ဖြူးမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလည်း ပါဝင်သည်။ အရောင်းဒေတာသည် မကြာခဏ မညီမျှပါ- များသောအားဖြင့် အသေးစားငွေပေးငွေယူများစွာရှိပြီး ကြီးမားသောငွေပေးငွေယူအနည်းငယ်သာရှိသည်။ ဖြန့်ဖြူးမှုပုံသဏ္ဍာန်ကို နားလည်ခြင်းသည် ဗျူဟာကို ဆုံးဖြတ်ရန် အထောက်အကူပြုသည်။

– ဖောက်သည် ငွေပေးငွေယူများတွင် ညာဘက်စောင်းနေသော ဖြန့်ဖြူးမှုများသည် အဖြစ်များသည်- ဝယ်ယူမှုအသေးစားများစွာ၊ ဝယ်ယူမှုအကြီးစား အနည်းငယ်သာ။
– Bimodal ဖြန့်ဖြူးမှုသည် ဈေးကွက်အပိုင်းအခြားနှစ်ခုရှိကြောင်း ညွှန်ပြနိုင်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့် ဝယ်ယူမှုပုံစံအမျိုးမျိုးရှိသော လက်လီဖောက်သည်များနှင့် လက်ကားဖောက်သည်များ။

ဖြန့်ဖြူးမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို histograms၊ boxplots သို့မဟုတ် quartile summaries များကို စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ပုံမှန်မဟုတ်သော ပုံစံတစ်ခုကို တွေ့ရှိပါက ကုမ္ပဏီများသည် အကြောင်းရင်းကို စုံစမ်းစစ်ဆေးနိုင်သည်- ၎င်းသည် ပရိုမိုးရှင်းပွဲ၊ ဈေးနှုန်းပြောင်းလဲမှု သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်အသစ်ကြောင့်ဖြစ်စေ။

အမျိုးအစားအလိုက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- ထုတ်ကုန်၊ ဒေသနှင့် လမ်းကြောင်း

အချက်အလက်များကို အုပ်စုဖွဲ့လိုက်သောအခါ ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများသည် ပိုမိုအစွမ်းထက်လာသည်။ စုစုပေါင်းရောင်းအားစုစုပေါင်းကို ကြည့်မည့်အစား ကုမ္ပဏီများသည် တိုးတက်မှု သို့မဟုတ် ပြဿနာများ၏ရင်းမြစ်များကို ဖော်ထုတ်ရန် ၎င်းတို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်ပါသည်။

၁။ ထုတ်ကုန်/အမျိုးအစားအပေါ် အခြေခံသည်
စုစုပေါင်းရောင်းအား၊ ပျမ်းမျှရောင်းအားနှင့် ထုတ်ကုန်တစ်ခုစီ၏ ဝင်ငွေအတွက် ပံ့ပိုးကူညီမှုကို တွက်ချက်ပါ။ "ထိပ်တန်းထုတ်ကုန်များ" နှင့် ရပ်တန့်နေသော ထုတ်ကုန်များကို ဖော်ထုတ်ပါ။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ထုတ်ကုန်များကို သိုလှောင်ခြင်း၊ ပရိုမိုးရှင်းများ သို့မဟုတ် ရပ်ဆိုင်းခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူပြုသည်။

၂။ ဒေသအပေါ် အခြေခံသည်
ဒေသတစ်ခုစီအလိုက် ရောင်းအားသည် ဈေးကွက်အလားအလာကို ပုံဖော်ရာတွင် အထောက်အကူပြုသည်။ ဒေသတစ်ခုတွင် ရောင်းအားမြင့်မားသော်လည်း ကွဲပြားမှုမြင့်မားပါက ကုမ္ပဏီသည် ဖြန့်ဖြူးမှု သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်ရရှိနိုင်မှုကို မြှင့်တင်ရန် လိုအပ်နိုင်သည်။

၃။ ရောင်းချမှုလမ်းကြောင်းများအပေါ် အခြေခံသည်
အွန်လိုင်းနှင့် အော့ဖ်လိုင်းချန်နယ်များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ဖောက်သည်အပြုအမူတွင် ပြောင်းလဲမှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် အွန်လိုင်းချန်နယ်များသည် ပျမ်းမျှငွေပေးငွေယူနည်းပါးသော်လည်း ကြိမ်နှုန်းမြင့်မားပြီး အော့ဖ်လိုင်းချန်နယ်များသည် ငွေပေးငွေယူပိုမိုများပြားသော်လည်း အကြိမ်ရေနည်းပါးပါသည်။

အုပ်စုများအကြား ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ နှိုင်းယှဉ်နိုင်ရန်အတွက် pivot table များကဲ့သို့သော အနှစ်ချုပ်နည်းစနစ်များကို မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်း- အကျဉ်းချုပ်များကို ပိုမိုနားလည်ရလွယ်ကူစေခြင်း

မြင်ယောင်ကြည့်ခြင်းက ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် ပုံစံများကို နားလည်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးပါတယ်။ ရောင်းအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှာ အသုံးများတဲ့ ဇယားအချို့ကတော့ -

- နေ့စဉ်/အပတ်စဉ်/လစဉ် ရောင်းအားခေတ်ရေစီးကြောင်းများအတွက် မျဉ်းဇယား။
- ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဒေသအလိုက် ရောင်းအားကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ဘားဇယား။
– အမျိုးအစားအလိုက် ပံ့ပိုးကူညီမှု အချိုးအစားများအတွက် စက်ဝိုင်းဇယား (လိုအပ်သလို)။
– ဒေသများ သို့မဟုတ် လမ်းကြောင်းများအကြား ရောင်းချမှု၏ ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် outliers များကိုကြည့်ရှုရန် Boxplot။

ပိုမိုတိကျသော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်အတွက် မြင်ယောင်မှုများကို အကြောင်းအရာနှင့်အတူ လိုက်ပါသင့်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့် ပရိုမိုးရှင်းကာလများ သို့မဟုတ် အမျိုးသားရုံးပိတ်ရက်များဆိုင်ရာ မှတ်စုများ။

စာရင်းအင်းများကို စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း

ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများသည် ၎င်း၏ရည်မှန်းချက်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများဖန်တီးရန် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရရှိနိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ၏ ဥပမာအချို့မှာ-

– နေ့စဉ်ပျမ်းမျှရောင်းအားသည် တည်ငြိမ်နေသော်လည်း ပျမ်းမျှရောင်းအား မြင့်တက်လာပါက ကြီးမားသော ငွေပေးငွေယူများ (ဥပမာ- လက်ကားဝယ်ယူမှုများ) တိုးလာကြောင်း ညွှန်ပြနေသည်။
– စံသွေဖည်မှုသည် တစ်လထက်တစ်လ တိုးလာပါက ရောင်းအားသည် မတည်မငြိမ်ဖြစ်လာသောကြောင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး မဟာဗျူဟာများ သို့မဟုတ် ကုန်ပစ္စည်းရရှိနိုင်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
– ထုတ်ကုန်တစ်ခုသည် ဝင်ငွေ၏ ကြီးမားသောအစိတ်အပိုင်းကို ပေးဆောင်ပါက၊ ထိုထုတ်ကုန်အတွက် ဝယ်လိုအား ကျဆင်းသွားပါက ကုမ္ပဏီသည် အန္တရာယ်များပါသည်။ ကွဲပြားမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။
– ဒေသတစ်ခုတွင် ရောင်းအားနည်းပါးသော်လည်း တိုးတက်မှုနှုန်းမြင့်မားပါက ထိုဒေသသည် ချဲ့ထွင်မှုနှင့် မြှင့်တင်မှုအတွက် ပစ်မှတ်တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။

တစ်နည်းအားဖြင့်ဆိုရသော် အနှစ်ချုပ်ကိန်းဂဏန်းများသည် အလိုလိုသိစိတ်ကိုသာမက အချက်အလက်အခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

ပိတ်

ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများကို အသုံးပြု၍ အရောင်းဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများအား စီးပွားရေးစွမ်းဆောင်ရည်ကို စနစ်တကျနှင့် နားလည်နိုင်သောနည်းလမ်းဖြင့် နားလည်နိုင်စေပါသည်။ ဗဟိုလမ်းကြောင်း၊ ပျံ့နှံ့မှု၊ ဖြန့်ဖြူးမှု၊ အမျိုးအစားအုပ်စုဖွဲ့မှုနှင့် မြင်ယောင်မှုတို့ကို တိုင်းတာမှုများမှတစ်ဆင့် ရှုပ်ထွေးသော အရောင်းဒေတာကို အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အနှစ်ချုပ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ထို့နောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များကို ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ဖော်ထုတ်ရန်၊ တည်ငြိမ်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဒေသစွမ်းဆောင်ရည်ကို နှိုင်းယှဉ်ရန်နှင့် ပိုမိုထိရောက်သော အရောင်းဗျူဟာများကို ရေးဆွဲရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ တသမတ်တည်းအသုံးချမှုဖြင့် ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်း ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းယဉ်ကျေးမှုကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော အခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခု ဖြစ်လာပါသည်။