In trend No. 3, I described the shi

In trend No. 3, I described the shift from the annual
budget to rolling financial forecasts using driver-based
resources expense modeling methods that calculate a
single-point profit forecast. In some cases, three scenarios
may be projected using best-case, baseline, and worst-case
assumptions for a few variables, such as sales volume. But
why stop with three and just a few variables? Why not
estimate on a range of seven estimates for a dozen variables
assumptions (such as material prices or labor
wages)? With 7 ✕ 12, then 84 projections and rank-order
can be displayed in a profit distribution graph. An example
is in Figure 1, which moves understanding from possibilities
to probabilities. With such a distribution curve,
analysts can better understand what factors most lead to
higher profits (other than the obvious sales volume and
product mix) and apply sensitivity analysis to better
understand which variables (drivers) might be increased
or decreased to improve overall profits

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อินเทรนด์ฉบับที่ 3 ผมอธิบายการเปลี่ยนแปลงจากประจำปี
งบประมาณการคาดการณ์ทางการเงินกลิ้งใช้ไดรเวอร์ที่ใช้
วิธีการสร้างแบบจำลองค่าใช้จ่ายทรัพยากรที่คำนวณ
ประมาณการกำไรจุดเดียว ในบางกรณีสามสถานการณ์
อาจจะคาดการณ์โดยใช้กรณีที่ดีที่สุดพื้นฐานและเลวร้ายที่สุดกรณี
สมมติฐานไม่กี่ตัวแปรเช่นปริมาณการขาย แต่
หยุดทำไมกับสามและเพียงไม่กี่ตัวแปร? ทำไมไม่
ประเมินในช่วงของเจ็ดประมาณการโหลตัวแปร
สมมติฐาน (เช่นราคาวัสดุหรือแรงงาน
ค่าจ้าง)? มี 7 ✕ 12 แล้ว 84 ประมาณการและอันดับสั่งซื้อ
สามารถแสดงผลในรูปแบบของกราฟการกระจายผลกำไร ตัวอย่างที่
อยู่ในรูปที่ 1 ซึ่งย้ายจากความเข้าใจความเป็นไปได้
ที่จะน่าจะเป็น ด้วยเช่นเส้นโค้งการกระจาย
นักวิเคราะห์จะสามารถเข้าใจสิ่งที่ปัจจัยนำมากที่สุดเพื่อ
ผลกำไรที่สูงขึ้น (นอกเหนือจากปริมาณการขายที่ชัดเจนและ
ส่วนผสมของผลิตภัณฑ์) และใช้การวิเคราะห์ความไวที่ดีกว่าการ
ทำความเข้าใจว่าตัวแปร (คนขับรถ) อาจจะมีการเพิ่มขึ้น
หรือลดลงในการปรับปรุงผลกำไรโดยรวม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในแนวโน้มอันดับที่ 3 ที่ผมอธิบายการเปลี่ยนจากปีงบประมาณเพื่อรีดการคาดการณ์ทางการเงินโดยใช้ไดรเวอร์พื้นฐานวิธีการคำนวณค่าใช้จ่ายทรัพยากรโมเดลลิ่งคาดการณ์กำไรจุดเดียว . ในบางกรณี สามสถานการณ์อาจจะคาดการณ์การใช้กรณีเลวร้ายที่สุดและดีที่สุดพื้นฐานสมมติฐานไม่กี่ตัว เช่น ปริมาณการขาย แต่ทำไมถึงเลิกกับสามและเพียงไม่กี่ตัว ? ทำไมไม่ประมาณการในช่วงเจ็ดประมาณการสำหรับตัวแปรหนึ่งโหลสมมติฐาน ( เช่นราคาวัสดุหรือแรงงานค่าจ้าง ) 7 ✕ 12 แล้ว 84 ประมาณการและเพื่ออันดับสามารถแสดงในกำไรกระจายกราฟ ตัวอย่างในรูปที่ 1 ซึ่งความเข้าใจจากความเป็นไปได้ที่ย้ายกับความน่าจะเป็น ด้วยเช่นการกระจายสัดส่วนนักวิเคราะห์สามารถเข้าใจสิ่งที่ปัจจัยที่มากที่สุดนำไปสู่กำไรที่สูงขึ้น ( นอกจากยอดขายที่ชัดเจนและส่วนประสมผลิตภัณฑ์ ) และใช้การวิเคราะห์ความไวดีกว่าเข้าใจซึ่งตัวแปร ( ไดรเวอร์ ) อาจจะเพิ่มขึ้นหรือลดลงเพื่อเพิ่มผลกำไรโดยรวม