In t rend No. 3, I descr ibed the s

In t rend No. 3, I descr ibed the shift from the annual
budget to rolling financial forecasts using dr iver-based
resources expense modeling methods that calculate a
sing le-point profit forecast. In some cases, three scenar ios
may be projected using best-case, baseline, and worst-case
assumptions for a few var iables, such as sales volume. But
why stop w ith three and just a few var iables? Why not
estimate on a r ange of se ven estimates for a dozen var i-ables assumptions (such as mater ial pr ices or labor
wages)? With 7 12, then 84 projections and r ank-order
can be displayed in a profit dist r ibution g r aph. An exam-ple is in Figure 1, which moves understanding from possi-bilities to probabilities. With such a dist r ibution cur ve,
analysts can better understand what factors most lead to
hig her profits (other than the obv ious sales volume and
product mix) and apply sensitiv it y analysis to better
understand which var iables (dr ivers) mig ht be increased
or decreased to improve over all profits.
T here are dozens of other examples w here analy t ics
can supp or t the management a ccount ing func t ion we l l
b e yond simple and pr imit ive r at io analysis, such as sales
exp ense as a p ercentage of sales, inventor y tur n r at ios,
and re tur n on e quit y (ROE). Analy t ics is here to stay. T he
buzz ab out “data scient ists” isn’t hy p e. Trend No. 4 re co g-nizes that pro g ressive a ccount ing func t ions now realize
that comp e tency and capabilit ies w ith analy t ics prov ides
a comp e t it ive e dge.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใน t rend หมายเลข 3 ฉัน ibed descr กะจากปีงบประมาณไปกลิ้งใช้ dr iver ตามการคาดการณ์ทางการเงินวิธีการสร้างโมเดลที่คำนวณค่าใช้จ่ายทรัพยากรการ สิงห์คาดการณ์กำไรจุดเลอ ในบางกรณี ios 3 scenarอาจคาดใช้ best-case พื้นฐาน และ worst-caseสมมติฐานสำหรับ var iables กี่ เช่นปริมาณการขาย แต่ทำไมหยุด w ระยะ 3 และเพียงไม่กี่ var iables ทำไมล่ะประเมินบน ange r ของเซเวนประเมินสำหรับโหล var i ables สมมติฐาน (เช่น mater ial pr ices หรือแรงงานค่าจ้าง) มี 7 12 แล้ว 84 ประมาณและ r ank-สั่งสามารถแสดงผลในแบบกำไรข้าม r ibution g r aph เปิ้ลสอบเป็น 1 รูปที่ไปทำความเข้าใจจาก possi-bilities กิจกรรมได้ ด้วยเช่นการข้าม r ibution ปัจจุบัน veนักวิเคราะห์สามารถเข้าใจว่าปัจจัยที่สุดนำไปสู่ของผลกำไรของเธอ (ไม่ใช่ปริมาณการขาย ious obv และผลิตภัณฑ์ผสม) และใช้ sensitiv มัน y วิเคราะห์ให้ดีเข้าใจเอชที mig iables (dr ivers) var ที่ได้เพิ่มขึ้นหรือลดลงในการปรับปรุงมากกว่าผลกำไรทั้งหมดT นี่เป็นหลายสิบตัวอย่างอื่น ๆ ที่นี่ analy w t icsสามารถซัพพลายหรือ t การบริหารแบบ ccount ing func t ไอออนเรา l lบีอี yond ง่ายและ pr imit ive r ที่การวิเคราะห์ io เช่นขายประสบการณ์ ense เป็น ercentage p ของขาย นักประดิษฐ์ y tur n r ที่ iosและกำลัง n tur บนอีออกจาก y (โร) Analy t ics อยู่พักที่นี่ T เขาbuzz ab ออก "ข้อมูล scient ists" ไม่ว่าโป g ressive แบบ ccount ing func t ประจุขณะนี้ตระหนักถึงฮีพีอี 4 แนวโน้มหมายเลขกลับบริษัท g-nizesที่คอม ies tency และ capabilit e w ระยะ analy t ics prov idesต.อีคอมมัน ive dge อี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใน t ฉีกข้อ 3 ผม descr ibed เปลี่ยนจากงบประมาณประจำปี
เพื่อรีดการคาดการณ์ทางการเงินโดยใช้ ดร แวร์ตาม
ค่าใช้จ่ายทรัพยากรแบบวิธีการคำนวณ
ร้องเพลง Le จุดกำไรของธนาคาร ในบางกรณี สาม scenar iOS
อาจจะคาดการณ์การใช้กรณีดีที่สุดพื้นฐาน และสมมติฐานที่เลวร้ายที่สุด
สำหรับวาร์ iables น้อย เช่น ปริมาณการขาย แต่ทำไมหยุด
w ith สามและเพียงไม่กี่ตัว iables ?ทำไมไม่
ประมาณการบน R Ange ของเซเวนประมาณโหล var i-ables สมมติฐาน ( เช่น เยื่อ ial PR หวานเย็นหรือแรงงาน
) ? 7 12 แล้ว 84 ประมาณการและ R ank สั่ง
จะแสดงกำไร Dist R ibution g r APH . สอบ เปิ้ล อยู่ในรูปที่ 1 ซึ่งย้ายจาก possi ความเข้าใจ bilities กับความน่าจะเป็น ด้วยเช่น Dist R ibution CUR VE
นักวิเคราะห์สามารถเข้าใจสิ่งที่ปัจจัยที่มากที่สุดนำไปสู่
hig ผลกำไรของเธอ ( นอกจาก obv IOUs ยอดขายและ
ส่วนประสมผลิตภัณฑ์ ) และใช้ sensitiv มัน Y การวิเคราะห์ดีกว่า
เข้าใจที่ var iables ( ดร ไอเวิร์ส ) HT MIG จะเพิ่มขึ้นหรือลดลง เพื่อปรับปรุงมากกว่า

t กำไรทั้งหมด ที่นี่มีหลายสิบตัวอย่างอื่น ๆ ที่นี่ส่วน ICS
T w T สามารถ supp หรือการจัดการ ccount ไอเอ็นจี func T ไอออนเรา l l
B E yond ง่ายและ PR เอาอย่างผม R การวิเคราะห์ IO เช่นการขาย
Exp ense เป็น P ercentage ขาย Inventor y เธอ N R ที่ iOS
และเธอ N E เลิก Y ( ไข่ปลา ) ส่วน T ICS จะพักที่นี่ T เขา
ฉวัดเฉวียน AB ออก " ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ ists " ไม่ใช่ HY P E . แนวโน้มหมายเลข 4 อีกครั้ง Co g-nizes ที่ Pro G ressive เป็น ccount ไอเอ็นจี func T ไอออนทราบตอนนี้
ที่คอมพ์ tency E และ W ith capabilit IES เครื่อง ICS รับ
T .คอมพ์ e t มัน ive E ความรู้ .