Excel တွင် အနာဂတ်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန် အလွန်ကောင်းမွန်သော ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များရှိသည်။ ၎င်းတွင် ခန့်မှန်းချက်ခလုတ်တစ်ခုပါရှိပြီး Excel 2016 ဗားရှင်း၊ FORECAST နှင့် linear နှင့် exponential data နှစ်ခုစလုံးအတွက် အခြားလုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ သမိုင်းအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ အနာဂတ်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန် ဤ Excel ကိရိယာများကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်ရပါမည်။

လေ့ကျင့်ရေးစာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ

သင်၏ကိုယ်ပိုင်လေ့ကျင့်ခန်းအတွက် အောက်ပါ workbook ကို သင်ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် စစ်မှန်သောဒေတာအချို့ကို အသုံးပြုပြီး ဤဆောင်းပါးပါနည်းလမ်းများမှရရှိသောရလဒ်များသည် အစစ်အမှန်တန်ဖိုးများနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ အပြန်အလှန်စစ်ဆေးထားပါသည်။

ခန့်မှန်းချက်သမိုင်းဒေတာ.xlsx

ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။

တရားဝင်အားဖြင့်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း သည် အနာဂတ်ခေတ်ရေစီးကြောင်းဆိုင်ရာ ပညာတတ်ဟောကိန်းများကို ဖန်တီးရန်အတွက် သမိုင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို သွင်းအားစုများအဖြစ် အသုံးပြုသည့် ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏ အရင်းအမြစ်များကို မည်သို့ခွဲဝေသတ်မှတ်ရမည် သို့မဟုတ် အနာဂတ်တွင် ခန့်မှန်းထားသည့် အသုံးစရိတ်များအတွက် အစီအစဉ်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများမှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းကို မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိပါသည်။

သင်သည် ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုနှင့် လုပ်ငန်းတစ်ခု စတင်ရန် စီစဉ်နေသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်တော်သည် စီးပွားရေးသမားမဟုတ်သော်လည်း ထုတ်ကုန်အကြောင်း သင်သိလိုသည့် ပထမဆုံးအချက်မှာ စျေးကွက်တွင် ၎င်း၏လက်ရှိနှင့် အနာဂတ်ဝယ်လိုအားဖြစ်မည်ဟု ထင်ပါတယ်။ ထို့ကြောင့်၊ ခန့်မှန်းခြင်း၊ ခန့်မှန်းခြင်း၊ ပညာတတ်မှန်းဆခြင်း သို့မဟုတ် အနာဂတ်ကို "ကြိုပြောခြင်း" ဟူသော ကိစ္စတစ်ခုရှိသည်။ သင့်တွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းအတိုင်း တစ်နည်းနည်းနှင့် လိုက်နေသော လုံလောက်သောဒေတာရှိပါက၊ ပြီးပြည့်စုံသော ပရိုဂရမ်တစ်ခုဆီသို့ လုံလောက်သော အနီးကပ်ရောက်ရှိနိုင်ပါသည်။

သို့သော်၊ မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ 100% တိကျမှုဖြင့် သင်ခန့်မှန်း၍မရပါ။သင့်တွင်ရှိနေသည့် အတိတ်နှင့် ပစ္စုပ္ပန်ဒေတာများစွာနှင့် ရာသီအလိုက် မည်မျှစုံလင်သည်ကို သင်ဖော်ထုတ်ထားသည်။ ထို့ကြောင့် နောက်ဆုံး ဆုံးဖြတ်ချက်မချမီ၊ ရလဒ်များကို နှစ်ဆစစ်ဆေးပြီး အခြားအချက်များကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။

သမိုင်းအချက်အလက်များကို အခြေခံ၍ Excel တွင် ခန့်မှန်းရန် နည်းလမ်း 4 ခု

ဤဆောင်းပါးတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ရှိသည်။ ရေနံစိမ်း (ရေနံ) စျေးနှုန်းဒေတာကို ကမ္ဘာ့ဘဏ်၏ဝဘ်ဆိုဒ် မှ လွန်ခဲ့သော 10 နှစ်အတွင်း (ဧပြီ 2012 မှ 2022 ခုနှစ် မတ်လအထိ) မှ ရယူခဲ့သည်။ အောက်ပါပုံသည် စာရင်းကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပြသည်။

1. Excel 2016၊ 2019၊ 2021 နှင့် 365 တွင် 'ခန့်မှန်းချက်စာရွက်' ခလုတ်ကို အသုံးပြုပါ

The ခန့်မှန်းချက်စာရွက် တူးလ်ကို Excel 2016 တွင် ပထမဆုံးမိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး၊ ၎င်းသည် အချိန်စီးရီးများခန့်မှန်းချက် ကို လှမ်းခေါ်စေသည်။ အရင်းအမြစ်ဒေတာကို တိကျစွာ စုစည်းလိုက်ရုံဖြင့် ကျန်အရာအားလုံးကို Excel က ဂရုစိုက်ပေးပါမည်။ ရိုးရှင်းသော အဆင့်နှစ်ဆင့်ကို သင်လိုက်နာရပါမည်။

📌 အဆင့် 1- ဒေတာကို အချိန်စီးရီးနှင့် ဆက်စပ်တန်ဖိုးများဖြင့် စီစဉ်ပါ

• ပထမ၊ ဘယ်ကော်လံရှိ အချိန်တန်ဖိုးများကို ငယ်စဉ်ကြီးလိုက်ဖြင့် သတ်မှတ်ပါ။ ပုံမှန်အချိန်ကာလတစ်ခုတွင်၊ ဆိုလိုသည်မှာ နေ့စဉ်အချိန်ဒေတာကို စီစဉ်ပါ။ အပတ်စဉ်၊ လစဉ် သို့မဟုတ် နှစ်စဉ်အခြေခံ။
• ထို့နောက် ညာဘက်ကော်လံတွင် သက်ဆိုင်ရာစျေးနှုန်းများကို သတ်မှတ်ပါ။

📌 အဆင့် 2- ခန့်မှန်းချက်စာရွက်ကို ဖန်တီးပါ

• ယခု၊ ဒေတာတက်ဘ် သို့ သွားပါ။ ထို့နောက် ခန့်မှန်းချက်အုပ်စု မှ ခန့်မှန်းချက်စာရွက် ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။

ခန့်မှန်းချက်စာရွက်ကို ဖန်တီးပါ ဝင်းဒိုးပွင့်လာပါမည်။

• ယခု၊ ရွေးချယ်ပါ။ဝင်းဒိုးမှ ဂရပ်အမျိုးအစား ။
• ခန့်မှန်းချက်၏ ပြီးဆုံးသည့်ရက်စွဲ ကိုလည်း သင်ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။

• နောက်ဆုံးတွင်၊ Create ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။ သင်ပြီးပါပြီ။

ယခု Excel တွင် အလုပ်စာရွက်အသစ်တစ်ခုကို ဖွင့်ပါမည်။ ဤစာရွက်အသစ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏လက်ရှိဒေတာပါ၀င်သည် မူရင်းနှင့် ခန့်မှန်းထားသော အချက်အလက်ကို အမြင်အာရုံကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုလည်း ရှိပါသည်။

ခန့်မှန်းဂရပ်ဖစ်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း-

Forecast graph ကို အောက်ပါနည်းလမ်းများဖြင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။ အောက်ပါပုံကိုကြည့်ပါ။ Excel သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဤနေရာတွင် စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်စရာများစွာကို ပေးပါသည်။

၁။ ဇယားအမျိုးအစား

ဤနေရာတွင် ရွေးချယ်စရာနှစ်ခုရှိသည်၊ ကော်လံဇယားတစ်ခုဖန်တီးရန်နှင့် လိုင်းဇယားတစ်ခုဖန်တီးပါ။ အမြင်အာရုံပို၍ သက်တောင့်သက်သာရှိသော ၎င်းတို့ထဲမှ တစ်ခုခုကို သုံးပါ။

၂။ ခန့်မှန်းချက်အဆုံး

သင်ခန့်မှန်းချက်ကို အဆုံးသတ်လိုသည့်အချိန်ကို ဤနေရာတွင် သတ်မှတ်ပါ။

၃။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်စတင်

ဤအရာဖြင့် ခန့်မှန်းချက်စတင်သည့်ရက်စွဲကို သတ်မှတ်ပါ။

၄။ ယုံကြည်မှုကြားကာလ

၎င်း၏ မူရင်းတန်ဖိုးမှာ 95% ဖြစ်သည်။ နည်းပါးလေလေ၊ ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများကို ညွှန်ပြရာတွင် ယုံကြည်မှုပိုရှိလေဖြစ်သည်။ သင့်ခန့်မှန်းချက်၏ တိကျမှုအဆင့်ကို ပြသရန် လိုအပ်မှုအပေါ်မူတည်၍ ဤအမှတ်အသားကို အမှတ်အသားပြုခြင်း သို့မဟုတ် ဖြုတ်နိုင်ပါသည်။

၅။ ' အလိုအလျောက် Detect ' ရွေးချယ်မှုကို ရွေးချယ်ပါက ရာသီအလိုက်

Excel သည် သင်၏သမိုင်းဒေတာတွင် ရာသီအလိုက်ရှာဖွေရန် ကြိုးစားသည်။ သင့်တော်ရာတစ်ခုကို ပေးခြင်းဖြင့်လည်း ၎င်းကို ကိုယ်တိုင် သတ်မှတ်နိုင်သည်။တန်ဖိုး။

၆။ Timeline Range

Excel သည် ဒေတာအတွင်းရှိ မည်သည့်ဆဲလ်ကိုမဆို ရွေးချယ်သည့်အခါ ၎င်းကို အလိုအလျောက် သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ သင့်လိုအပ်ချက်အရ ၎င်းကို ဤနေရာမှ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

၇။ တန်ဖိုးများ အပိုင်းအခြား

ဤအပိုင်းအခြားကို အလားတူပုံစံဖြင့် တည်းဖြတ်နိုင်ပါသည်။

၈။

အသုံးပြု၍ ပျောက်ဆုံးနေသော အမှတ်များကို ဖြည့်သွင်းခြင်းကို သင်ရွေးချယ်နိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ပျောက်ဆုံးနေသော အမှတ်များကို သုညအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။ Excel သည် ဒေတာစုစုပေါင်း၏ 30% ထက်နည်းပါက ပျောက်နေသောဒေတာကို ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

9။ သင့်တွင် တူညီသောအချိန်တံဆိပ်တုံးတန်ဖိုးများစွာရှိသောအခါ ပေါင်းစပ်မိတ္တူပွားများ

သင့်လျော်သော တွက်ချက်နည်း (ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်၊ အနည်းဆုံး၊ အများဆုံး၊ ပေါင်းချုပ်၊ CountA) ကို ရွေးချယ်ပါ။

၁၀။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းစာရင်းအင်းများ ပါဝင်ပါ

ဤအမှတ်အသားကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် ချောမွေ့သောကိန်းဂဏန်းများနှင့် အမှားအယွင်းဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များဆိုင်ရာ အချက်အလက်ပါသည့် ဇယားကို သင်ထည့်နိုင်သည်။

2. Excel လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုပါ။ ယခင်ဒေတာများကိုအခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်

ယခင်မှတ်တမ်းများကိုအခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်အတွက် FORECAST၊ TREND၊ နှင့် GROWTH၊ ကဲ့သို့သော Excel လုပ်ဆောင်ချက်များကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းတို့ကို တစ်ခုပြီးတစ်ခု ကြည့်ကြပါစို့။

2.1 FORECAST လုပ်ဆောင်ချက်

MS Excel 2016 သည် FORECAST လုပ်ဆောင်ချက် ကို FORECAST.LINEAR လုပ်ဆောင်ချက် ဖြင့် အစားထိုးသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ထပ်မွမ်းမံထားသောတစ်ခုကို (Excel နှင့် နောင်တွဲသုံးနိုင်သော ပြဿနာများအတွက်) ကို အသုံးပြုပါမည်။

FORECAST.LINEAR လုပ်ဆောင်ချက်၏ အဆက်အစပ်-

=FORECAST.LINEAR (x, know_ys, known_xs)

ဤတွင်၊ x သည် 'ပစ်မှတ်ရက်စွဲ၊ known_xs သည် timeline အတွက်ဖြစ်ပြီး known_ys သည် သိထားသောတန်ဖိုးများကို ကိုယ်စားပြုသည်။

📌 အဆင့်များ-

• ပထမဦးစွာ၊ အောက်ပါဖော်မြူလာကို ဆဲလ် C17 တွင် ထည့်သွင်းပါ။

=FORECAST.LINEAR(B17,C5:C16,B5:B16)

• ထို့နောက် ENTER ကိုနှိပ်ပါ။

Read More- Excel တွင် FORECAST Function (အခြားကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့်အတူ)

2.2 TREND လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါ

MS Excel သည် သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းရန် TREND လုပ်ဆောင်ချက် ကိုလည်း ကူညီပေးပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အနာဂတ်တန်ဖိုးများကို ကြိုပြောရန်အတွက် အနည်းဆုံး Square နည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါသည်။

TREND လုပ်ဆောင်ချက်၏ အဆက်အစပ်-

=TREND(known_ys, [known_xs], [new_xs] , [const])

အောက်ပါဒေတာအတွဲကိစ္စတွင်၊ ဧပြီ၊ မေလနှင့် ဇွန် 2022 အတွက် ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများကို ရယူရန် ဆဲလ် C125 တွင် အောက်ပါဖော်မြူလာကို ထည့်ပါ ။ ထို့နောက် ENTER ကိုနှိပ်ပါ။

2.3 GROWTH Function ကိုအသုံးပြုပါ

The GROWTH function သည် TREND function (ယခင်နည်းလမ်းတွင်အသုံးပြုသည်) သည် linear relation ဖြင့်အလုပ်လုပ်နေချိန်တွင် exponential relation ကိုအသုံးပြု၍ အလုပ်လုပ်ပါသည်။ ထို့ အပြင်၊ နှစ်ခုစလုံးသည် အငြင်းအခုံများနှင့် အပလီကေးရှင်းများနှင့်စပ်လျဉ်း၍ တူညီပါသည်။

ထို့ကြောင့် ဧပြီ၊ မေလနှင့် ဇွန်လ 2022 အတွက် ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများကို ဆဲလ်တွင် အောက်ပါဖော်မြူလာကို ထည့်ပါ C125 ။ ထို့နောက် ENTER ကိုနှိပ်ပါ။

Read More- Excel တွင် တိုးတက်မှုနှုန်းကို ခန့်မှန်းနည်း (နည်းလမ်း 2 ခု)

အလားတူစာဖတ်ခြင်း

• နည်းExcel တွင် အရောင်းခန့်မှန်းရန် (လွယ်ကူသောနည်းလမ်း 5 ခု)
• Excel တွင် အရောင်းတိုးတက်မှုနှုန်းကို ခန့်မှန်းရန် (6 Methods)
• Excel တွင် အမြတ်ငွေ ခန့်မှန်းနည်း (6 ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်းများ)

3. Moving Average နှင့် Exponential Smoothing Tools ကိုအသုံးပြုပါ

စာရင်းဇယားများတွင်အသုံးပြုသည့် Moving Average နှစ်မျိုးရှိပါသည်။ ရိုးရှင်းပြီး အညွှန်းကိန်းရွေ့လျားမှု ပျမ်းမျှ။ အနာဂတ်တန်ဖိုးများကို ကြိုပြောရန်အတွက်လည်း ၎င်းတို့ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

3.1 ရိုးရှင်းသောရွေ့လျားနိုင်သောပျမ်းမျှအားအသုံးပြုပါ

ပျမ်းမျှရွေ့လျားခြင်းနည်းပညာကိုအသုံးပြုရန် ' Moving Average ' ဟုအမည်ပေးထားသော ကော်လံအသစ်တစ်ခုကို ထည့်ကြပါစို့။ ။

ယခု အောက်ပါအဆင့်များကို အသုံးပြုပါ။

📌 အဆင့်များ-

• ဦးစွာ၊ ဒေတာတက်ဘ် သို့သွားကာ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းခလုတ် ကို နှိပ်ပါ။ သင့်တွင်မရှိပါက ဤနေရာ မှသင်ဖွင့်နိုင်သည်။
• ထို့နောက် စာရင်းမှ Moving Average option ကိုရွေးပြီး OK<2 ကိုနှိပ်ပါ။>.

• ပျမ်းမျှရွေ့လျားခြင်း ဝင်းဒိုး ပေါ်လာပါသည်။
• ယခု၊ ထည့်သွင်းမှုအပိုင်းအခြား<ကိုရွေးချယ်ပါ။ 2> တွင် C5:C20 အဖြစ်၊ Interval as 3၊ Output Range အဖြစ် D5:D20 နှင့် Chart Output<ကို အမှတ်အသားပြုပါ။ 2> အမှတ်ခြစ်ပေးပါ။
• ထို့နောက်၊ OK ကိုနှိပ်ပါ။

ဧပြီလ 2022 အတွက် ခန့်မှန်းချက်တန်ဖိုးကို သင်တွေ့မြင်နိုင်ပါသည် ဆဲလ် D20 ။

ထို့ပြင်၊ အောက်ပါပုံသည် ခန့်မှန်းချက်ရလဒ်များ၏ ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုဖြစ်သည်။

3.2 Exponential Smoothing ကိုသုံးပါ

ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များအတွက်၊ Exponential Smoothing နည်းပညာကို သင်သုံးနိုင်သည်။ဤအရာကို Excel တွင်အသုံးပြုခြင်း၏လုပ်ငန်းစဉ်သည် Simple Moving Average နှင့်အတော်လေးဆင်တူသည်။ ကြည့်ကြရအောင်။

📌 အဆင့်များ-

• ပထမဦးစွာ ဒေတာတက်ဘ် >> ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းခလုတ် >> ပေါ်တွင် နှိပ်ပါ။ စာရင်းမှ Exponential Smoothing ကို ရွေးပါ။
• ထို့နောက် OK ကိုနှိပ်ပါ။

အညွှန်းကိန်း ချောမွေ့ခြင်း ဝင်းဒိုး ပေါ်လာပါမည်။

• ယခု Input Range အဖြစ် C5:C20 (သို့မဟုတ် သင့်ဒေတာအတိုင်း)၊ Damping factor ကို သတ်မှတ်ပါ 0.3 အဖြစ်၊ နှင့် Output Range as D5:D20 ; ဇယားအထွက် အမှတ်အသားပြုပါ။
• ထို့နောက် OK ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။

နှိပ်ပြီးနောက် အိုကေ၊ သင်သည် c ell D20 တွင် ရလဒ်ကို ရရှိပါမည်။

ပြီး ခန့်မှန်းချက်ကို အမြင်အာရုံ နားလည်ရန် အောက်ပါဂရပ်ကို ကြည့်ပါ။ .

4. သမိုင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်အတွက် Fill Handle Tool ကိုအသုံးပြုပါ

သင့်ဒေတာသည် လမ်းကြောင်းအတိုင်းလိုက်နေပါက (တိုးလာနေသည် သို့မဟုတ်၊ လျော့ကျလာသည်)၊ လျင်မြန်သော ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုရရန် သင်သည် Fill Handle tool ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာနှင့် သက်ဆိုင်သောဂရပ်ဖြစ်သည်။

ဤအရာများသည် ဒေတာလိုင်းလမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း အကြံပြုပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ဧပြီလအတွက် ခန့်မှန်းချက်ပေးလိုသည်ဟု ယူဆပါသည်။ ၊ မေလ နှင့် ဇွန်လ 2022 ။ အောက်ပါအမြန်အဆင့်များကို လိုက်နာပါ။

📌 အဆင့်များ-

• ပထမ၊ တန်ဖိုးများ C5:C16 ကို ရွေးပါ။ ပြီးလျှင် ဆဲလ် C16 ၏အောက်ခြေညာဘက်ထောင့်တွင် သင့်မောက်စ်ကာဆာကို ရွှေ့ပါ။ ဖြည့်စွက်ကိုင်တွယ်ကိရိယာ ပေါ်လာပါမည်။
• ယခုဆွဲပါ။c ell C19 အထိဖြစ်သည်။

အောက်ပါဂရပ်သည် ရလဒ်များကို အမြင်အာရုံဖြင့်ပြသသည်။ Excel သည် ပုံမှန်မဟုတ်သော တန်ဖိုးများကို လျစ်လျူရှုထားသည် (ဥပမာ- မတ်လ 22 တွင် ရုတ်တရက် ခရီးတက်ခြင်း) သည် ပုံမှန်ထက်ပိုသော တန်ဖိုးများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။

Excel မည်မျှ တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်သနည်း။

“ Excel ခန့်မှန်းချက်နည်းပညာ ဘယ်လောက်တိကျသလဲ ” ဟူသော အဖြေသည် မရိုးရှင်းပါ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ခန့်မှန်းချက်သည် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤဆောင်းပါးကို ရေးသားစဉ်တွင်၊ ယူကရိန်း-ရုရှားစစ်ပွဲ စတင်ခဲ့ပြီး ရေနံစိမ်းစျေးနှုန်းများသည် မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ရုတ်တရက် မြင့်တက်လာခဲ့သည်။

ထို့ကြောင့် သင်မည်မျှ ပြီးပြည့်စုံသည်ဆိုသည်က သင့်အပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် ဒေတာကို တပ်ဆင်ကြသည်။ သို့သော်၊ နည်းလမ်းများ၏ ပြီးပြည့်စုံမှုကို စစ်ဆေးရန် သင့်အား အကြံပြုနိုင်ပါသည်။

ဤတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဧပြီလ 2012 မှ မတ်လ 2022 ခုနှစ်အတွက် ဒေတာရှိပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်လများစွာအတွက် ခန့်မှန်းပြီး ရလဒ်များကို သိရှိထားသည့်တန်ဖိုးများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ၎င်းအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့ မည်မျှ အားကိုးနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ သိပါမည်။

Read More: Excel တွင် ခန့်မှန်းချက်တိကျမှန်ကန်မှု ရာခိုင်နှုန်းကို တွက်ချက်နည်း (၄ လွယ်ကူသည် နည်းလမ်းများ)

နိဂုံး

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ သမိုင်းအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ excel တွင် ခန့်မှန်းရန် နည်းလမ်း 4 ခုကို ဆွေးနွေးထားပါသည်။ ၎င်းတို့နှင့် ပတ်သက်သည့် မေးခွန်းများ ရှိပါက comment box တွင် ကျေးဇူးပြု၍ အသိပေးပါ။ ထိုကဲ့သို့သော ဆောင်းပါးများအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဘလော့ဂ် ExcelWIKI ။