စာရင်းအင်းဂရပ်များကို မှန်ကန်စွာဖတ်ရှုပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနည်း

စာရင်းအင်းဂရပ်များကို မှန်ကန်စွာဖတ်ရှုပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနည်း

စာရင်းအင်းဂရပ်များကို အချက်အလက်များကို တိုတိုနှင့် အလွယ်တကူနားလည်နိုင်ရန် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ စီးပွားရေးအစီရင်ခံစာများနှင့် စီးပွားရေးသတင်းများမှသည် ပညာရေးဆိုင်ရာသုတေသနနှင့် လူမှုမီဒီယာပို့စ်များအထိ၊ ဂရပ်များသည် ကုန်ကြမ်းကိန်းဂဏန်းများတစ်ခုတည်းမှ နားလည်ရန်ခက်ခဲသော ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ နှိုင်းယှဉ်မှုများနှင့် ပုံစံများကို မြင်တွေ့ရန် ကူညီပေးသည်။ သို့သော် ဂရပ်များသည် အလျင်စလိုဖတ်ရှုခြင်း သို့မဟုတ် မှားယွင်းစွာဖန်တီးခြင်းပြုလုပ်ပါက လမ်းလွဲစေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ မှားယွင်းသောဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် နိဂုံးချုပ်ချက်များကို ရှောင်ရှားရန် စာရင်းအင်းဂရပ်များကို မည်သို့မှန်ကန်စွာဖတ်ရှုပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရမည်ကို သိရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။

၁။ ဂရပ်၏ အကြောင်းအရာနှင့် ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ပါ။

ဂရပ်ပေါ်ရှိ မျဉ်းတစ်ကြောင်း၊ ဘား သို့မဟုတ် အရောင်ကို မကြည့်မီ ပထမခြေလှမ်းမှာ ၎င်း၏ နောက်ခံအခြေအနေကို နားလည်ရန်ဖြစ်သည်။ ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် မေးကြည့်ပါ- ဤဒေတာသည် အဘယ်အရာနှင့်ပတ်သက်သနည်း။ ဒေတာကို မည်သူစုဆောင်းခဲ့သနည်း။ ဂရပ်ကို မည်သည့်ရည်ရွယ်ချက်အတွက် ဖန်တီးခဲ့သနည်း။ အစိုးရအစီရင်ခံစာများ၊ သိပ္ပံဂျာနယ်များ သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်ကြော်ငြာများရှိ ဂရပ်များတွင် မတူညီသော መልእክትများ ရှိနိုင်သည်။ နောက်ခံအခြေအနေကို နားလည်ခြင်းသည် ဂရပ်ကို ဓမ္မဓိဋ္ဌာန်ကျသော အခြေအနေကို ရှင်းပြရန်၊ သီးခြားငြင်းခုံမှုကို ထောက်ခံရန် သို့မဟုတ် ထင်မြင်ယူဆချက်ကိုပင် လွှမ်းမိုးရန် ဖန်တီးခဲ့ခြင်း ရှိ၊ မရှိကို အကဲဖြတ်ရန် ကူညီပေးပါလိမ့်မည်။

ထို့အပြင်၊ လွှမ်းခြုံထားသော အချိန်ကာလနှင့် ဒေသကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ ၁၂ လကြာ ငွေကြေးဖောင်းပွမှုဇယားသည် ၂၀ နှစ်ဇယားနှင့် ကွဲပြားသော အထင်အမြင်ကို ဖန်တီးပေးမည်မှာ သေချာပါသည်။ အချိန်စကေးကို ပြောင်းလဲခြင်းသည် ဒေတာများတွင် အတက်အကျရှိမှု၏ အထင်အမြင်ကို ကြီးမားစေ သို့မဟုတ် လျော့ပါးစေနိုင်သည်။

၂။ ဂရပ်အမျိုးအစားနှင့် အသင့်တော်ဆုံးဖတ်ရှုမှုကား အဘယ်နည်း။

ဇယားအမျိုးအစားတစ်ခုစီတွင် အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုရှိသည်-

– ဘားဇယား- အမျိုးအစားများကို နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက် သင့်လျော်သည်၊ ဥပမာ ထုတ်ကုန်တစ်ခုချင်းစီ၏ ရောင်းအား။
– မျဉ်းဇယား- အချိန်နှင့်အမျှ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ကြည့်ရှုရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့် နေ့စဉ်စတော့ရှယ်ယာဈေးနှုန်းများ။
– စက်ဝိုင်းဇယား- အစိတ်အပိုင်းများ၏ အချိုးအစား၊ ဥပမာ ဈေးကွက်ဝေစုကဲ့သို့ တစ်ခုလုံးနှင့် ဆက်စပ်နေသော အစိတ်အပိုင်းများကို ပြသသော်လည်း အမျိုးအစားများစွာရှိပါက သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် အလွန်ကွာခြားမှုမရှိပါက ထိရောက်မှုနည်းပါသည်။
– Histogram: ဂဏန်းဒေတာဖြန့်ဖြူးမှုကို ပြသသည်၊ ဥပမာ စာမေးပွဲရမှတ်များ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ပြသသည်။
– ပြန့်ကျဲမှုပုံ (ပြန့်ကျဲမှုပုံ): ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်နွယ်မှုကို မြင်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့်၊ လေ့လာချိန်များနှင့် အဆင့်များ။

ဇယားအမျိုးအစားကို သိရှိခြင်းက သင်တကယ်မီးမောင်းထိုးပြလိုသော အချက်အလက်ကို အာရုံစိုက်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ အဖြစ်များသော အမှားတစ်ခုမှာ အမျိုးအစားများအကြား သေးငယ်သော ကွာခြားချက်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန် စက်ဝိုင်းဇယားကို ဖတ်ရှုခြင်းဖြစ်သည်—လူ့မျက်လုံးသည် ဘား၏အရှည်ထက် အချပ်တစ်ခု၏ဧရိယာကို ခွဲခြားရန် ခက်ခဲသောအခါ။

၃။ ခေါင်းစဉ်၊ အညွှန်း၊ ယူနစ်နှင့် အကျဉ်းချုပ်တို့ကို ဂရုတစိုက်ဖတ်ရှုပါ။

ဂရပ်က ရှုပ်ထွေးလို့ မဟုတ်ဘဲ စာဖတ်သူက အခြေခံအချက်တစ်ခုကို လွတ်သွားလို့ မှားယွင်းစွာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်တွေ မကြာခဏ ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိပါတယ်-

– ခေါင်းစဉ်က ဂရပ်ဖစ်၏ အဓိကအချက်ကို ပြောပြသည်။
– X နှင့် Y ဝင်ရိုး အညွှန်းများသည် မည်သည့် variable များကို ပြသထားသည်ကို ညွှန်ပြသည်။
– ယူနစ်များ (ရာခိုင်နှုန်း၊ ရူပီး၊ လူဦးရေတစ်ထောင်၊ တန်ချိန်၊ အညွှန်းကိန်း) သည် ဂဏန်းများ၏ အဓိပ္ပာယ်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။
– ဒဏ္ဍာရီက မတူညီသော အရောင်များ/မျဉ်းများ၏ အဓိပ္ပာယ်ကို ရှင်းပြသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ "ဝင်ငွေ (ရူပီးသန်းပေါင်းများစွာ)" ဟု Y-ဝင်ရိုးဖြင့် ဖတ်ရှုနိုင်သော ဂရပ်တစ်ခုသည် "ဝင်ငွေ (ရူပီးဘီလီယံပေါင်းများစွာ)" နှင့် အဓိပ္ပာယ်ကွဲပြားလိမ့်မည်။ အလားတူပင်၊ "လူဦးရေ ၁၀၀,၀၀၀ လျှင်" စကေးသည် "စုစုပေါင်းအရေအတွက်" နှင့် ကွဲပြားသည်။ ဤအချက်များကို နားလည်ခြင်းသည် အစကတည်းက မှားယွင်းသော နိဂုံးချုပ်ချက်များကို ကာကွယ်ပေးသည်။

၄။ စကေးနှင့် သုညအခြေခံကို စစ်ဆေးပါ

Y-ဝင်ရိုးစကေးသည် ဘက်လိုက်မှု၏ အကြီးမားဆုံးရင်းမြစ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ Y-ဝင်ရိုးသည် သုညမှ မစတင်ပါက၊ သေးငယ်သော ကွာခြားချက်များသည် သိသာထင်ရှားစွာ ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဇယားသည် စကေးကို လျှော့ချပြီး ၉၅-၁၀၁ အပိုင်းအခြားကိုသာ ပြသပါက ၉၈ မှ ၁၀၀ အထိ မြင့်တက်လာခြင်းသည် အလွန်ကြီးမားသော ခုန်ပျံကျော်လွှားမှုတစ်ခုဟု ထင်ရသည်။

ပုဆိန်များဖြတ်တောက်ခြင်းသည် အမြဲတမ်းမှားယွင်းသည်မဟုတ်ပါ - တစ်ခါတစ်ရံတွင် သေးငယ်သောကွဲလွဲမှုများကို မြင်တွေ့ရန် လိုအပ်ပါသည် - သို့သော် စာဖတ်သူများသည် အမြင်အာရုံအကျိုးသက်ရောက်မှုကို သတိပြုသင့်သည်။ စကေးအပိုင်းအခြားနံပါတ်များကို ကြည့်ပြီး "စကေးအပြည့်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်းသည် အမှန်တကယ်မည်မျှပြောင်းလဲသွားသနည်း" ဟု မေးမြန်းသည့်အကျင့်ကို မွေးပါ။

၅။ ပကတိပြောင်းလဲမှုနှင့် နှိုင်းရပြောင်းလဲမှုများကို ခွဲခြားသိမြင်ပါ။

ဇယားများ သို့မဟုတ် ဇာတ်ကြောင်းများစွာသည် မူရင်းကိန်းဂဏန်းကို မဖော်ပြဘဲ “၅၀% တိုးလာမှု” ကို ဖော်ပြထားသည်။ နှိုင်းရ (ရာခိုင်နှုန်း) ပြောင်းလဲမှုများသည် မကြာခဏ ကြီးမားပုံရသော်လည်း၊ လုံးဝပြောင်းလဲမှုများသည် သေးငယ်နိုင်ပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ၂ ခုမှ ၃ ခုအထိ ဖြစ်ပွားမှုအရေအတွက် မြင့်တက်လာခြင်းသည် ၅၀% တိုးလာခြင်းကို ကိုယ်စားပြုသော်လည်း၊ ပကတိအားဖြင့် ၁ ခုတိုးလာခြင်းကိုသာ ကိုယ်စားပြုသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် ၁၀၀၀ မှ ၁၂၀၀ အထိ မြင့်တက်လာခြင်းသည် ၂၀% တိုးလာခြင်းကို ကိုယ်စားပြုသော်လည်း ၂၀၀ တိုးလာခြင်းကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဂရပ်တစ်ခုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုသည့်အခါ၊ တကယ့်သက်ရောက်မှုကို နားလည်ရန်—တကယ့်အရေအတွက် မည်မျှကွာခြားသည်နှင့် ရာခိုင်နှုန်းပြောင်းလဲမှုသည် မည်မျှဖြစ်သည်—နှစ်ခုလုံးကို ကြည့်ပါ။

၆။ ဒေတာကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားခြင်း ရှိ၊ မရှိ သို့မဟုတ် ပျမ်းမျှကို အသုံးပြုထားခြင်း ရှိ၊ မရှိ မှတ်သားပါ။

ဂရပ်များသည် ဒေတာများကို “လူတစ်ဦးလျှင်”၊ “အိမ်ထောင်စုတစ်စုလျှင်”၊ “လူ ၁၀၀၀ လျှင်” သို့မဟုတ် “ပျမ်းမျှ” အဖြစ် ပြသနိုင်သည်။ ဤပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းအမျိုးအစားသည် ပိုမိုတရားမျှတသော နှိုင်းယှဉ်မှုများအတွက် အသုံးဝင်သော်လည်း အထင်အမြင်ကို ပုံပျက်စေနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့် မြို့ A သည် မြို့ B ထက် လူဦးရေပိုများသောကြောင့် စုစုပေါင်း ရာဇ၀တ်မှုနှုန်း ပိုမိုမြင့်မားနိုင်သည်။ သို့သော် လူဦးရေ ၁၀၀,၀၀၀ လျှင် မြို့ B သည် ပိုမိုထိခိုက်လွယ်နိုင်သည်။ အလားတူပင်၊ လစာအလွန်မြင့်မားသော လူအနည်းငယ်ရှိပါက “ပျမ်းမျှလစာ” ကိန်းဂဏန်းသည် ဘက်လိုက်နိုင်သည်။ ထိုကဲ့သို့သောကိစ္စများတွင် အလယ်အလတ်တန်ဖိုးသည် ပိုမိုကိုယ်စားပြုလေ့ရှိသည်။ ဂရပ်တွင် ပျမ်းမျှကိုသာပြသပါက အလယ်အလတ်၊ အပိုင်းအခြား သို့မဟုတ် ကွာတိုင်းလ်ကဲ့သို့သော အပိုဆောင်းအချက်အလက်များ ရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။

၇။ ဆက်စပ်မှုကို အကြောင်းရင်းနှင့် မှားယွင်းစွာ မှားယွင်းစွာ ရှုမြင်မိခြင်းကို သတိပြုပါ။

Scatter plot များကို variable နှစ်ခုကြား ဆက်နွယ်မှုကို ပြသရန် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ အစက်များသည် ပုံစံတစ်ခု ဖွဲ့စည်းပါက correlation ရှိသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ပြောနိုင်သည်။ သို့သော် correlation သည် causality ကို အမြဲတမ်း ဆိုလိုခြင်း မဟုတ်ပါ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ရေခဲမုန့်ရောင်းအားသည် ရေဓာတ်ခန်းခြောက်ခြင်းဖြစ်ရပ်များနှင့်အတူ တိုးလာပါသည်။ ၎င်းသည် ရေခဲမုန့်သည် ရေဓာတ်ခန်းခြောက်ခြင်းကို ဖြစ်စေသည်ဟု မဆိုလိုပါ။ တတိယအချက် (ပူပြင်းသောရာသီဥတု) သည် နှစ်မျိုးလုံးကို လွှမ်းမိုးသည်။ ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှု၏ ဂရပ်ကိုကြည့်သောအခါ၊ သင့်ကိုယ်သင် မေးပါ- အကြောင်းရင်းများ ဖြစ်နိုင်သည့် အခြားကိန်းရှင်များ ရှိမရှိ။ လေ့လာမှုဒီဇိုင်းသည် အကြောင်းရင်းဆိုင်ရာ နိဂုံးချုပ်ချက်ကို ထောက်ခံပါသလား၊ သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုကို ရိုးရိုးလေး အကြံပြုပါသလား။

၈။ နမူနာအရွယ်အစားနှင့် အချက်အလက်ရင်းမြစ်ကို စစ်ဆေးပါ။

ယုံကြည်လောက်စရာ ဂရပ်တစ်ခုဟာ ခိုင်မာတဲ့ အချက်အလက်တွေကနေ လာတယ်လို့ မဆိုလိုပါဘူး။ နမူနာအရွယ်အစား သေးငယ်တာက အတက်အကျ ကြီးမားတယ်လို့ ထင်ရစေပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ ရင်းမြစ်တွေက အချက်အလက်တွေက လမ်းလွဲစေနိုင်ပါတယ်။

ဖြစ်နိုင်ပါက အောက်ပါတို့ကို ရှာဖွေပါ- တုံ့ပြန်သူ သို့မဟုတ် လေ့လာတွေ့ရှိချက် မည်မျှရှိသနည်း။ နမူနာယူခြင်းနည်းလမ်း မည်သို့ရှိသနည်း။ ဒေတာသည် မကြာသေးမီကလား။ လူ ၁၀၀ ၏ စစ်တမ်းမှ ဂရပ်တစ်ခုသည် တုံ့ပြန်သူ ထောင်ပေါင်းများစွာကို စစ်တမ်းကောက်ယူခြင်းထက် မသေချာမရေရာမှုများ ပိုမိုများပြားလေ့ရှိသည်။ သိပ္ပံနည်းကျ ဂရပ်များသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် မသေချာမရေရာမှုကို ညွှန်ပြသည့် “အမှားဘားများ” သို့မဟုတ် ယုံကြည်မှုကြားကာလများကို ပြသလေ့ရှိသည် - ၎င်းတို့ကို လျစ်လျူရှုခြင်းမဟုတ်ဘဲ ဖတ်ရှုရန် အရေးကြီးပါသည်။

၉။ လှည့်စားနိုင်သော အမြင်အာရုံနည်းစနစ်များကို မှတ်မိပါ။

ဒီဇိုင်းနည်းစနစ်များစွာသည် အမြင်အာရုံကို လွှမ်းမိုးနိုင်သည်-

– ဘား/စက်ဝိုင်းဇယားများတွင် 3D ကို အသုံးပြုခြင်းသည် တိုင်းတာမှုများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ခက်ခဲစေနိုင်သည်။
– ဆန့်ကျင်ဘက်အရောင်များလွန်းခြင်းသည် အချို့သောအမျိုးအစားများကို ပေါ်လွင်စေနိုင်သည်။
– အမျိုးအစားများ၏ အစီအစဉ်သည် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို လမ်းညွှန်နိုင်သည် (ဥပမာ- အစ/အဆုံးတွင် အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများထားရှိခြင်း)။
– ရွေးချယ်ထားသော အချိန်အပိုင်းအခြားရွေးချယ်မှုသည် ရေရှည်ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ဖုံးကွယ်ထားနိုင်သည်။

စာဖတ်သူတစ်ယောက်အနေနဲ့ ဂရပ်တွေကို “စမ်းသပ်” တဲ့အကျင့်ကို လုပ်ပါ။ စကေးကို ချဲ့လိုက်ရင်၊ အချိန်ကာလကို တိုးချဲ့လိုက်ရင်၊ ဒါမှမဟုတ် အမျိုးအစားတွေကို ပြန်လည်စီစဉ်လိုက်ရင် နိဂုံးချုပ်ချက်တွေ ပြောင်းလဲသွားလား။

၁၀။ အချိုးကျစွာ နိဂုံးချုပ်ပြီး ကန့်သတ်ချက်များကို ဖော်ပြပါ။

ဂရပ်ကိုဖတ်ပြီးနောက် အချက်အလက်၏အစွမ်းသတ္တိကို ထင်ဟပ်စေသော စာကြောင်းတစ်ကြောင်းဖြင့် အကျဉ်းချုပ်ပါ။ ဂရပ်တွင် အပေါ်သို့တက်နေသော လမ်းကြောင်းကိုပြသပါက "ဆက်လက်မြင့်တက်နေမည်မှာ သေချာသည်" ဟု မဆိုဘဲ "ဤကာလအတွင်း မြင့်တက်ရန် အလားအလာရှိသည်" ဟု ဖော်ပြပါ။ အချက်အလက်သည် သတ်မှတ်ထားသော ဒေသတစ်ခုတည်းကိုသာ လွှမ်းခြုံထားပါက လူဦးရေတစ်ခုလုံးအတွက် ယေဘုယျအားဖြင့် မဖော်ပြပါနှင့်။

ကောင်းမွန်သော နိဂုံးချုပ်ချက်တစ်ခုသည် များသောအားဖြင့် အရာသုံးခုကို ဖြေဆိုလေ့ရှိသည်- (1) အဓိကပုံစံကား အဘယ်နည်း၊ (2) ပြောင်းလဲမှု မည်မျှကြီးမားသနည်း နှင့် (3) အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်၏ ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။

ပိတ်

သတင်းအချက်အလက်များ အလွန်အကျွံများပြားလာသည့်ခေတ်တွင် စာရင်းအင်းဂရပ်များကို မှန်ကန်စွာဖတ်ရှုခြင်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းသည် အရေးကြီးသောကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ နောက်ခံအခြေအနေကို နားလည်ခြင်း၊ ဂရပ်အမျိုးအစားများကို မှတ်မိခြင်း၊ အညွှန်းများနှင့် စကေးများကို စစ်ဆေးခြင်း၊ ပကတိနှင့် ဆွေမျိုးပြောင်းလဲမှုများကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်း၊ အချက်အလက်ရင်းမြစ်များနှင့် အမြင်အာရုံဘက်လိုက်မှုများကို ဝေဖန်ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် အချက်အလက်ကို အခြေခံသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပြင်ဆင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ကောင်းမွန်သောဂရပ်များသည် ယူဆချက်များကို အားဖြည့်ပေးရုံသာမက လက်တွေ့ဘဝကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာမြင်နိုင်ရန် ကူညီပေးသင့်သည်။ ထို့ကြောင့် ဂရပ်ဖတ်သူအား ဂရုစိုက်ပါ- ပုံသဏ္ဍာန်များကိုသာ မကြည့်ပါနှင့်၊ ၎င်းတို့၏ အဓိပ္ပာယ်ကို နားလည်ပါ။