အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် စာရင်းအင်းများ

အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် စာရင်းအင်းများ

ဈေးကွက်အတက်အကျနှင့် ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုမှသည် ကျန်းမာရေးအန္တရာယ်များနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ပြတ်တောက်မှုများအထိ မသေချာမရေရာမှုများနှင့် ပြည့်နှက်နေသောကမ္ဘာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အန္တရာယ်ကို နားလည်ပြီး စီမံခန့်ခွဲရန် စနစ်တကျနည်းလမ်းတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် စာရင်းအင်းများသည် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ စာရင်းအင်းဆိုသည်မှာ ဖော်မြူလာများစုစည်းမှုထက်ပို၍ ဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန်၊ ၎င်း၏သက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာရန်နှင့် လျော့ပါးသက်သာစေရန် မဟာဗျူဟာများကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် အချက်အလက်များကို အချက်အလက်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် နည်းလမ်းအစုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် စာရင်းအင်းများကို မည်သို့အသုံးပြုသည်၊ ၎င်း၏အဓိကသဘောတရားများနှင့် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် ၎င်း၏အသုံးချမှုဥပမာများကို ဆွေးနွေးထားသည်။

အန္တရာယ်ကို နားလည်ခြင်း- အခွင့်အလမ်းများနှင့် သက်ရောက်မှုများ

ယေဘုယျအားဖြင့် အန္တရာယ်ကို ဖြစ်ရပ်တစ်ခု ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေနှင့် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုတို့ ပေါင်းစပ်ထားခြင်းအဖြစ် နားလည်နိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေသတစ်ခုတွင် ရေကြီးရေလျှံမှုအန္တရာယ်ကို ရေကြီးရေလျှံမှုကြိမ်နှုန်း (ဖြစ်နိုင်ခြေ) နှင့် ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုအတိုင်းအတာ (သက်ရောက်မှု) တို့က လွှမ်းမိုးမှုရှိသည်။ စာရင်းအင်းများသည် သမိုင်းဝင်ဒေတာ၊ မော်ဒယ်လ်လုပ်ခြင်းနှင့် ကောက်ချက်ချခြင်း နှစ်မျိုးလုံးမှတစ်ဆင့် တိုင်းတာရန် ကျွန်ုပ်တို့အား ကူညီပေးသည်။

သို့သော်၊ အန္တရာယ်အားလုံးကို အလွယ်တကူ တွက်ချက်၍မရပါ။ များစွာသောကိစ္စများတွင်၊ အချက်အလက်များသည် အကန့်အသတ်ရှိခြင်း၊ မပြည့်စုံခြင်း သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်ခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ခေတ်သစ်အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပိုမိုလက်တွေ့ကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် ဂန္ထဝင်စာရင်းအင်းများကို ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ချဉ်းကပ်မှုများ၊ သရုပ်ဖော်မှုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့နှင့် ပေါင်းစပ်လေ့ရှိသည်။

အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အချက်အလက်နှင့် ၎င်း၏အရည်အသွေး၏ အခန်းကဏ္ဍ

အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အခြေခံအကျဆုံးအဆင့်မှာ သက်ဆိုင်ရာဒေတာများ စုဆောင်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဤဒေတာတွင် အတိတ်ဖြစ်ရပ်များ၏ မှတ်တမ်းများ (ဥပမာ၊ အလုပ်ခွင်မတော်တဆမှုဒေတာ)၊ အခါအားလျော်စွာတိုင်းတာမှုများ (ဥပမာ၊ နေ့စဉ်မိုးရွာသွန်းမှု) သို့မဟုတ် စစ်တမ်းဒေတာ (ဥပမာ၊ အသုံးပြုသူဘေးကင်းရေးပရိုတိုကောများနှင့်လိုက်နာမှု) ပါဝင်နိုင်သည်။ ဒေတာ၏အရည်အသွေးသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏အရည်အသွေးကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။ စာရင်းအင်းများသည် အောက်ပါတို့အတွက်ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်-

၁။ ဒေတာသန့်ရှင်းရေး- ပြင်ပအချက်အလက်များ၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများနှင့် မကိုက်ညီမှုများကို ထောက်လှမ်းခြင်း။
၂။ အချက်အလက်ဖော်ပြချက် (ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများ): ဗဟိုလမ်းကြောင်းနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှု၏ တိုင်းတာမှုများဖြင့် အချက်အလက်များကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြသည်။
၃။ ဘက်လိုက်မှု အကဲဖြတ်ခြင်း- ဥပမာအားဖြင့် စစ်တမ်းဒေတာတွင် ရွေးချယ်မှုဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် ဖြစ်ရပ်ဒေတာတွင် လျော့တွက်တင်ပြခြင်း။

ကောင်းမွန်သောဒေတာမရှိပါက အန္တရာယ်ပုံစံများသည် လမ်းလွဲစေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ဒေတာရင်းမြစ်များ၊ ပြောင်းလဲနိုင်သော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များနှင့် မှတ်တမ်းတင်နည်းလမ်းများကို နားလည်ခြင်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုနှင့် ပျံ့နှံ့မှုတိုင်းတာမှုများ- မသေချာမရေရာမှုကို တိုင်းတာခြင်း

အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် “ပျမ်းမျှတန်ဖိုး” ကိုသာ ရှားရှားပါးပါးသာ လိုအပ်ပါသည်။ ပိုအရေးကြီးသည်မှာ ကွဲပြားမှုကို နားလည်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအစုစုနှစ်ခုသည် ပျမ်းမျှပြန်ရငွေတူညီသော်လည်း မတည်ငြိမ်မှုအဆင့်များ ကွဲပြားနိုင်သည်။ မတည်ငြိမ်မှုမြင့်မားသော အစုစုကို ယေဘုယျအားဖြင့် အန္တရာယ်ပိုများသည်ဟု ယူဆကြသည်။

အသုံးများသော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အယူအဆအချို့-

– ပျမ်းမျှ (ပျမ်းမျှ): ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ မျှော်လင့်ထားသောတန်ဖိုး၏ ခန့်မှန်းချက်။
– အလယ်အလတ်- ဒေတာများ အလွန်အမင်း စောင်းနေသည့်အခါ၊ ဥပမာအားဖြင့် ဘေးအန္တရာယ်များကြောင့် ဆုံးရှုံးမှုများ ဖြန့်ဖြူးသည့်အခါ အသုံးဝင်သည်။
– Variance နှင့် standard deviation: ဒေတာပျံ့နှံ့မှုကို တိုင်းတာပြီး မကြာခဏ မတည်ငြိမ်မှုညွှန်းကိန်းများအဖြစ် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
– Quartiles နှင့် IQR: outliers များ၏ လွှမ်းမိုးမှုမခံရဘဲ ဖြန့်ဖြူးမှုကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။

အန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင်၊ စံသွေဖည်မှုကဲ့သို့သော တိုင်းတာမှုများကို “မတည်ငြိမ်မှု” ကိုဖော်ပြရန် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိပြီး အလယ်အလတ် သို့မဟုတ် quantiles များကို ပိုမိုရှေးရိုးစွဲအခြေအနေများကိုဖော်ပြရန် အသုံးပြုသည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူးမှုများ- အန္တရာယ်ပုံစံထုတ်ခြင်း၏ အခြေခံအုတ်မြစ်

စာရင်းအင်းပညာသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော တန်ဖိုးများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေကို ဖော်ပြသည့် နည်းလမ်းများဖြစ်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှုဆိုင်ရာ အယူအဆကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ မှန်ကန်သော ဖြန့်ဖြူးမှုကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် အန္တရာယ်ခန့်မှန်းချက်ကို သက်ရောက်မှုရှိသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

အန္တရာယ်နှင့်ဆက်စပ်၍ မကြာခဏပေါ်ပေါက်လာသော ဖြန့်ဝေမှုအချို့-

– ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှု- သေးငယ်သောအချက်များစွာ၏ရလဒ်ဖြစ်သောဖြစ်စဉ်များအတွက် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ သို့သော်၊ အလွန်အမင်းအန္တရာယ်များသောကိစ္စများစွာတွင်၊ ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှုသည် အဓိကဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို လျှော့တွက်နိုင်သည်။
– Lognormal ဖြန့်ဖြူးမှု- ငွေကြေးဆုံးရှုံးမှုများ သို့မဟုတ် ပရောဂျက်ပြီးစီးချိန်အတွက် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
– Poisson ဖြန့်ဖြူးမှု- သတ်မှတ်ထားသောကာလတစ်ခုအတွင်း ဖြစ်ရပ်အရေအတွက်ကို တွက်ချက်ရန်အတွက် သင့်လျော်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့် တစ်လလျှင် မတော်တဆမှုအရေအတွက်။
– Exponential နှင့် Weibull ဖြန့်ဖြူးမှုများ- စက်အစိတ်အပိုင်းများ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် သက်တမ်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။

ဖြန့်ဖြူးမှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် သတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်ထက်ကျော်လွန်၍ ဖြစ်ပျက်သည့် အဖြစ်အပျက်တစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်နိုင်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့် တစ်နှစ်အတွင်း သတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်ထက် ကျော်လွန်သော ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်နိုင်ခြေ။

ကန့်သတ်ချက် ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ကောက်ချက်ချခြင်း- နမူနာမှ လူဦးရေအထိ

မကြာခဏဆိုသလို ကျွန်ုပ်တို့မှာ အချက်အလက်နမူနာတစ်ခုသာရှိပြီး အစုံအလင်မရှိပါ။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ကောက်ချက်ချခြင်းက နမူနာအပေါ်အခြေခံ၍ လူဦးရေအကြောင်း နိဂုံးချုပ်ရန် ကူညီပေးသည်။ အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်၊ ၎င်းသည် အောက်ပါတို့အတွက် အရေးကြီးသည်-

– စစ်ဆေးရေးဒေတာမှ စက်ချို့ယွင်းမှုနှုန်းကို ခန့်မှန်းခြင်း၊
– အကြွေးရှင်ဒေတာမှ ခရက်ဒစ်ပျက်ကွက်မှုနှုန်းထားများကို ခန့်မှန်းခြင်း၊
- သို့မဟုတ် အန္တရာယ်လျှော့ချရေး ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှု၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ပါ။

ယုံကြည်မှုကြားကာလကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများသည် ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော တန်ဖိုးများ (ဥပမာ၊ ပျမ်းမျှဆုံးရှုံးမှု) ကို ညွှန်ပြရန် ကူညီပေးပြီး ယူဆချက်စမ်းသပ်မှုများကို လျှော့ချရေးမူဝါဒနှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်- မူဝါဒအသစ်သည် အမှန်တကယ် ဖြစ်ပွားမှုနှုန်းကို လျှော့ချပေးပါသလား။

အန္တရာယ်တွင်တန်ဖိုး (VaR) နှင့် Quantile အန္တရာယ်တိုင်းတာမှုများ

ဘဏ္ဍာရေးတွင် အန္တရာယ်ကို တိုင်းတာရာတွင် လူကြိုက်များသော တိုင်းတာမှုတစ်ခုမှာ အန္တရာယ်တွင်တန်ဖိုး (VaR) ဖြစ်သည်။ VaR သည် "သတ်မှတ်ထားသော ကာလအတွင်း ယုံကြည်မှုအဆင့်တွင် အများဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဆုံးရှုံးမှုကား အဘယ်နည်း" ဟူသော မေးခွန်းကို ဖြေဆိုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ နေ့စဉ် ၉၅% သော IDR ၁ ဘီလီယံသည် နေ့စဉ်ဆုံးရှုံးမှုသည် IDR ၁ ဘီလီယံထက် မပိုစေရဟု ၉၅% ယုံကြည်မှုရှိသည်ဟု ဆိုလိုသည် (သို့သော် ပိုမိုကြီးမားသော ဆုံးရှုံးမှုအတွက် ၅% အခွင့်အလမ်းရှိနေသေးသည်)။

VaR ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုကြသော်လည်း အထူးသဖြင့် အမြီးအန္တရာယ်ကို ဖြေရှင်းရာတွင် အကန့်အသတ်များရှိပါသည်။ ထို့ကြောင့် VaR ထက်ကျော်လွန်သော အဆိုးဆုံးအခြေအနေတွင် ပျမ်းမျှဆုံးရှုံးမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့် Expected Shortfall (CVaR) ကဲ့သို့သော အခြားတိုင်းတာမှုများကို မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဤ quantile သဘောတရားသည် အခြားနယ်ပယ်များတွင်လည်း သက်ဆိုင်ပါသည်၊ ဥပမာအားဖြင့် လေထုညစ်ညမ်းမှုအတွက် ဘေးကင်းသော ကန့်သတ်ချက်များကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကုန်ပစ္စည်းများ ကုန်ခန်းသွားခြင်းအန္တရာယ်ကို လျှော့ချရန် ကုန်ပစ္စည်းအရန်များ သတ်မှတ်ခြင်း။

မွန်တီကာလို သရုပ်ဖော်မှု- ရှုပ်ထွေးမှုများကို ရင်ဆိုင်ခြင်း

စနစ်တစ်ခုသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အလွန်ရှုပ်ထွေးနေသည့်အခါ Monte Carlo simulation သည် အဖြေတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အထွက်အခြေအနေများစွာကို ထုတ်လုပ်ရန် input distribution မှ random sampling ကို အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်-

– လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီ၏ ကြာချိန်ပြောင်းလဲမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ စီမံကိန်းနှောင့်နှေးမှုအန္တရာယ်ကို ခန့်မှန်းပါ။
– ပိုင်ဆိုင်မှုအမျိုးမျိုးအပေါ် အကျိုးအမြတ်မသေချာမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအစုစုဆုံးရှုံးမှုအန္တရာယ်ကို တိုင်းတာသည်။
– ဝယ်လိုအားနှင့် ပို့ဆောင်ချိန် ကွဲပြားမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ထောက်ပံ့မှု ပြတ်လပ်မှုအန္တရာယ်ကို ခန့်မှန်းပါ။

သရုပ်ဖော်မှုများ ထောင်ပေါင်းများစွာမှ သန်းပေါင်းများစွာအထိဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် ရလဒ်များ၏ ဖြန့်ဖြူးမှုများကို တည်ဆောက်နိုင်ပြီး ပျမ်းမျှတန်ဖိုးများကိုသာမက အစွန်းရောက်ဖြစ်ရပ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို အကဲဖြတ်နိုင်သည်။

ဆက်စပ်မှုနှင့် မှီခိုမှု- အန္တရာယ်များသည် ရှားရှားပါးပါးသာ အထီးကျန်တတ်သည်

အန္တရာယ်များသည် မကြာခဏ အပြန်အလှန် ဆက်စပ်နေပါသည်။ စီးပွားရေး အကျပ်အတည်းတစ်ခုသည် ကြွေးမြီပေးဆပ်ရန် ပျက်ကွက်နိုင်ခြေကို တိုးစေနိုင်ပြီး ၎င်းသည် ဘဏ်ငွေဖြစ်လွယ်မှု အန္တရာယ်ကို တိုးစေသည် စသည်ဖြင့်။ စာရင်းအင်းများသည် ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုကို လေ့လာရန်အတွက် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်-

- မျဉ်းဖြောင့်ဆက်နွယ်မှုများကိုကြည့်ရှုရန် ဆက်စပ်မှု။
– အကြောင်းရင်းဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်များ၏ အန္တရာယ်ကိန်းရှင်များအပေါ် သက်ရောက်မှုကို မော်ဒယ်လ်အဖြစ် ပုံဖော်ရန် ဆုတ်ယုတ်မှု။
– အကျပ်အတည်းတစ်ခုအတွင်း “ဖြန့်ဖြူးမှု၏အမြီးပိုင်းများ” အပါအဝင် မှီခိုမှုများကို ပုံစံထုတ်ရန် Copula (အဆင့်မြင့်အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်)။

အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အဖြစ်များသောအမှားတစ်ခုမှာ ကိန်းရှင်များသည် လွတ်လပ်သည်ဟု ယူဆခြင်းဖြစ်သည်။ သို့သော် အလွန်အမင်းအခြေအနေများတွင် ဆက်စပ်မှုများ တိုးလာနိုင်ပြီး ပေါင်းစပ်အန္တရာယ်ကို များစွာပိုမိုကြီးမားစေသည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများသည် မတူညီသော နယ်ပယ်များတွင် ရှိသည်။

၁။ ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး- ကူးစက်ရောဂါဖြစ်ပွားမှုအန္တရာယ်များကို မော်ဒယ်လ်လုပ်ခြင်း၊ ကူးစက်မှုနှုန်းကို ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ကာကွယ်ဆေးထိရောက်မှုကို တိုင်းတာခြင်း။
၂။ စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် အလုပ်အကိုင်ဘေးကင်းရေး- မတော်တဆမှုကြိမ်နှုန်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အကြောင်းရင်းအချက်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် K3 အစီအစဉ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်း။
၃။ အာမခံ- တောင်းဆိုမှုများ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် တောင်းဆိုမှုပမာဏ၊ ဘေးအန္တရာယ်အန္တရာယ်များ အပါအဝင် အပေါ်အခြေခံ၍ ပရီမီယံများကို တွက်ချက်သည်။
၄။ ပတ်ဝန်းကျင်- ရာသီဥတုဆိုင်ရာဒေတာများအပေါ်အခြေခံ၍ ရေကြီးမှု၊ မြေပြိုမှု သို့မဟုတ် မိုးခေါင်မှုအန္တရာယ်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။
၅။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး- တိုက်ခိုက်မှုများ၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို တိုင်းတာခြင်း၊ ပုံမှန်မဟုတ်သောအချက်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ဖြစ်ရပ်များ၏ ငွေကြေးဆိုင်ရာသက်ရောက်မှုကို ခန့်မှန်းခြင်း။

ဤအသုံးချမှုများ၏ ကွဲပြားမှုက စာရင်းအင်းပညာသည် ဘာသာရပ်ပေါင်းစုံပါဝင်ကြောင်း ပြသသည်- အခြေခံမူများ အတူတူပင်ဖြစ်သော်လည်း အကြောင်းအရာများနှင့် အချက်အလက်အမျိုးအစားများ ကွဲပြားပါသည်။

နိဂုံးချုပ်- စာရင်းအင်းများသည် မရေရာမှု၏ ဘာသာစကားအဖြစ်

အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် စာရင်းအင်းပညာသည် အခြေခံအားဖြင့် မသေချာမရေရာမှုကို ပမာဏသတ်မှတ်ရန် ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချက်အလက်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူးမှု၊ ကောက်ချက်ချမှုနှင့် သရုပ်သကန်ဖန်တီးမှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး ပိုမိုကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။ စာရင်းအင်းပညာသည် အန္တရာယ်ကို လုံးဝဖယ်ရှားပေးနိုင်ခြင်းမရှိသော်လည်း၊ ၎င်းသည် ယူဆချက်အခြေခံဆုံးဖြတ်ချက်များကို ရှောင်ရှားရန်နှင့် ပိုမိုအားကောင်းသော လျှော့ချရေးဗျူဟာများကို တီထွင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အား ကူညီပေးသည်။ ယနေ့ခေတ်ဒေတာခေတ်တွင် စာရင်းအင်းပညာကို နားလည်ပြီး အသုံးချနိုင်စွမ်းသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ အားသာချက်တစ်ခုသာမက မသေချာမရေရာသောအခြေအနေများတွင် ရှင်သန်ရပ်တည်ရန်နှင့် ကြီးပွားတိုးတက်ရန်အတွက် လိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။