Top News

မိမိတို့ လူမှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် လူကြီးသူမ၊ ဆရာသမားများက ဆိုဆုံးမလေ့ရှိကြသည့် သို့မဟုတ် ပြောလေ့ပြောထရှိကြသည့် စကားလုံး၊ စကားရပ်များမှာ ရိုးသားဖြောင့်မတ်ရန်၊ ဖြောင့်မတ်တည်ကြည်ရန် စသည်ဖြင့် ဖြောင့်မတ်ခြင်း၊ ရိုးသားခြင်း၊ တည်ကြည်ခြင်း အစရှိသည်တို့သည် စာရေးသူတို့၏ လူ့အဖွဲ့အစည်းတွင် တန်ဖိုးထားအပ်သည့် စံချိန်၊ စံနှုန်းများအဖြစ် သတ်မှတ်ထားလေ့ရှိကြပါသည်။ လူတစ်ဦး၊ လူ့အဖွဲ့အစည်းတစ်ဖွဲ့၏ ဂုဏ်သိက္ခာကို ရည်ညွှန်း ပြောဆိုသည့်အခါတွင်လည်း ဖော်ပြပါစကားလုံးများကို အသုံးပြုလေ့ရှိကြပါသည်။ အကြောင်းအရာတစ်ရပ်ကို ကြည့်ရှုလေ့လာရာတွင်လည်း အဖြောင့်ကြည့်ရှုလေ့လာခြင်း၊ တည့်တည ့်ကြည်ရှုလေ့လာခြင်းအားဖြင့် ဘက်လိုက်မှု၊ ယိမ်းယိုင်မှု မရှိစေရေးအတွက် ဘာသာရပ်များအား လေ့လာ၊ သင်ကြား၊ သင်ယူသည့် နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုကြပါသည်။

စာရေးသူ ယခုတင်ပြမည့် ဆောင်းပါးသည် အတတ်ပညာ၊ နည်းပညာဖြစ်သည့်အတွက် စာဖတ်သူတို့အနေဖြင့် စာအနည်းငယ်လေးနိုင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း စာရေးသူအနေဖြင့် သာမန်စာဖတ်သူများ သိမြင်၊ နားလည် အသုံးပြုနိုင်စေရန် အတတ်နိုင်ဆုံး ကြိုးစားအားထုတ် တင်ပြပေးပါမည်။ အသုံးပြုချိန်တွင် အခက်အခဲများ ရှိပါကလည်း စာရေးသူအား အချိန်မရွေး မေးမြန်းဆွေးနွေးနိုင်ပါသည်။ လူတစ်ဦးသည် အတတ်ပညာ နည်းပညာများအား သိလိုစိတ်၊ တတ်လိုစိတ်၊ အသုံးပြုလိုစိတ်ရှိလာသည်ဆိုလျှင်ပင် စာရေးသူအနေဖြင့် ပျော်ရွှင်ဝမ်းမြောက်စွာ ကြိုဆိုနေမည် ဖြစ်ပါသည်။

စာရေးသူအနေဖြင့် ယခုဆောင်းပါးကို ရေးသားတင်ပြရသည့်အကြောင်းရင်းမှာ ယနေ့ခေတ်တည်ရှိဖြစ်ပေါ် နေသော အယူအဆများဖြစ်သည့် အတတ်ပညာ၊ နည်းပညာများကို သိမြင်၊ နားလည်၊ တတ်ကျွမ်းရန် မလိုအပ်ပါ မိမိအားရာထူးခန့်အပ်နိုင်သည့် လူပုဂ္ဂိုလ်ကြီးများအား ကပ်ဖားပြုလုပ်တတ်လျှင် မိမိရာထူးရရှိပြီး အဆင်ပြေပါပြီဆိုသည့်အယူအဆ၊ ငွေကြေးရရှိစေရန်အတွက်လည်း အတတ်ပညာ၊ နည်းပညာများ မလိုအပ်ပါ။ ရာထူးရရှိမည်ဆိုပါက တရားဝင် အဂတိပြုလုပ်နိုင်သည့် နည်းလမ်းပေါင်း မြောက်မြားစွာရှိပါသည်ဆိုသည့် အယူအဆ၊ စသည့် အယူအဆများကို တတ်နိုင်သမျှ လျော့နည်းပပျောက်စေပြီး အတတ်ပညာ၊ နည်းပညာနှင့် ဉာဏ်ပညာတို့ကို တန်ဖိုးထားကျင့်သုံးသည့် လူ့အဖွဲ့အစည်းတစ်ရပ် ပေါ်ပေါက်ဖြစ်ထွန်းလာစေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။

သို့သော်လည်း ယခုဆောင်းပါး၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ယနေ့ခေတ် မိမိတို့လူ့အဖွဲ့အစည်း၏ အခြေအနေနှင့် အလှမ်းဝေးကွာလျက်ရှိနေပါသည်။ ဆရာကြီးဒေါက်တာ မောင်မောင်၏ အစိုးရဝန်ထမ်းများနှင့် ပတ်သက်ပြီး ရေးသားထားချက်ကို တင်ပြရပါလျှင် “သူတို့သည် လွတ်လပ်ရေးရပြီး အချိန်ကစပြီး ဖဆပလ အစိုးရ၏ ပါတီစုံနိုင်ငံရေးစနစ်ကတည်းကပင် ဆရာမွေးပြီးရာထူးနှင့် အခွင့်အရေးကို ဖြတ်လမ်းနည်းနဲ့ ရယူရေး အကျင့်ပါနေချေပြီ။ နိုင်ငံရေးသမားတွေကလည်း “ဟုတ်ကဲ့ပါဝန်ကြီး” ဟု ချိုမြိန်စွာပြောမည့် တပည့်ဝန်ထမ်းများ လိုအပ်နေသည်နှင့် အံကိုက်ပင်။ ဝန်ထမ်းများဘက်က ကြည့်ပြန်လျှင်လည်း “ဟုတ်ကဲ့ပါဝန်ကြီး” ဟု ထပ်ခါတလဲလဲ ပြောနေရခြင်းသည်ပင်လျှင် အင်မတန်လွယ်ကူပြီး အန္တရာယ်ကင်းရှင်းလျက် အကျိုးအမြတ်လည်း ရှိပေသည်။ ဘာမှပင်ပင်ပန်းပန်း လေ့လာစရာ၊ လုပ်ကိုင်စရာလည်း မလိုချေ” (Reference: 1, pp-580).

အထက်ဖော်ပြပါ ဆိုးရွားစိတ်ပျက်ဖွယ် အခြေအနေများ ဖြစ်ပေါ်တည်ရှိနေပါသော်လည်း စာရေးသူအနေဖြင့် စိတ်မပျက်ပါ။ စာရေးသူအနေဖြင့် ယုံကြည်ချက်ထားရှိသည်မှာ မိမိတို့ တိုင်းပြည်နိုင်ငံတွင် နေထိုင်လျက်ရှိသူ အားလုံးတို့သည် တိရစ္ဆာန်များကဲ့သို့ ရုန့်ရင်းကြမ်းတမ်းခက်ထန်ပြီး အားနည်းသူတို့ကို အားကြီးသူတို့က ခြိမ်းခြောက်အကျပ်ကိုင် သတ်ဖြတ်ပြီး အကြောက်တရားနှင့် အုပ်ချုပ်တတ်သည့် အသိဉာဏ်မဲ့သူများ မဟုတ်ဘဲ လူတို့၏သမိုင်းအစဉ်အလာ ယဉ်ကျေးမှု၊ ဓလေ့ထုံးစံများကို လက်ခံကျင့်သုံးပြီး အုပ်ချုပ်ခဲ့ကြသူများ ဖြစ်ပါသည် ဆိုသောအချက်ပင် ဖြစ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ခေါင်းဆောင်ကြီးများနှင့် ပြည်သူလူထုအနေဖြင့်အကြောင်းနှင့် အကျိုးကို လေ့လာဆင်ခြင် သုံးသပ်ရာတွင် အသုံးဝင်စေမည့် အဖြောင့်ကြည့်ခြင်း အတတ်ပညာကို တင်ပြပေးခြင်း ဖြစ်ပါသည်။

အဖြောင့်ကြည့်ခြင်း အတတ်ပညာသည် သချင်္ာဘာသာရပ်နှင့် စာရင်းအင်းပညာဘာသာရပ် နှစ်မျိုးစလုံးတွင် ပါဝင်လျက်ရှိရာ သချင်္ာဘာသာရပ်နှင့် စာရင်းအင်းပညာ ဘာသာရပ်တို့၏ အခြေခံသဘောတရားအချို့ကို တင်ပြရန်လိုအပ်မည် ဖြစ်ပါသည်။ သချင်္ာဘာသာရပ်အကြောင်း အပြည့်အစုံကိုသော် လည်းကောင်း၊ စာရင်းအင်းပညာ ဘာသာရပ်အကြောင်း အပြည့်အစုံကိုသော် လည်းကောင်း၊ သချင်္ာဘာသာရပ်နှင့် စာရင်းအင်းပညာဘာသာရပ်တို့၏ သဘောတရားအရ ကွဲပြားခြားနားမှု အကြောင်းအရာတို့ကိုသော်လည်းကောင်း ယခုဆောင်းပါးအဆင့်ဖြင့် တင်ပြရန်မဖြစ်နိုင်ပါ။

သချင်္ာဘာသာရပ်သည် ကိန်းဂဏန်းများ (Numbers) နှင့် ပုံသဏ္ဌာန်များ (Shapes) အပေါ်တွင် အခြေခံသည့် ဘာသာရပ်ဖြစ်ပါသည်။ The Science of Numbers and Shapes ဟုလည်း ခေါ်ဆိုကြပါသည်။ စာရင်းအင်းပညာ ဘာသာရပ်သည် အခြေခံကိန်းဂဏန်း အချက်အလက်များ (Data) နှင့် သတင်းအချက်လက်များ (Information) အပေါ်တွင် အခြေခံသည့် ဘာသာရပ်ဖြစ်ပါသည်။ Data Science and/or Information Science ဟုလည်း ခေါ်ဆိုကြပါသည်။ ပိုပြီး ရှင်းလင်းစွာ သိမြင်နိုင်စေရန် တင်ပြရမည်ဆိုပါလျှင် စာရင်းအင်းပညာဘာသာရပ်တွင် ကိန်းဂဏန်းများ (Numbers) ကို အသုံးပြုခြင်းမရှိပါ။ သို့သော် ပေါင်းခြင်း၊ နုတ်ခြင်း၊ မြှောက်ခြင်း၊ စားခြင်း၊ ညီမျှခြင်းများရှင်းခြင်းတို့ကိုမူ အသုံးပြုပါသည်။

ပထမဦးစွာ သချင်္ာဘာသာရပ်တွင် အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းများ (Numbers) နှင့် ပုံသဏ္ဌာန်များ (Shapes) တို့အပေါ်တွင် အခြေခံကာ အဖြောင့်ကြည့်ရှုခြင်းကို တင်ပြပါမည်။ အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် အကြောင်းနှင့်အကျိုးကို အဖြောင့်ကြည့်ရှုရန်မှာ ကိန်းရှင်နှစ်ခုလိုအပ်မည်ဖြစ်ပါသည်။ စာဖတ်သူတို့အနေဖြင့် အလွယ်တကူ သိမြင်နားလည်နိုင်စေရန် ဆရာကြီး ဒေါက်တာခင်မောင်ဝင်း ရေးသားထားသည့်  ဥပမာကို အခြေခံကာ အနည်းငယ်ပြင်ဆင်ပြီး ရှင်းလင်းတင်ပြပါမည်။ ဆရာကြီးက တိုက်ရိုက်ပြောင်းလဲခြင်း နိယာမ (Direct Variation) နည်းကို အသုံးပြုထားပါသည်။ (Reference: 2,pp-163)/ ဆရာကြီးက ခရမ်းချဉ်သီး၏ အလေးချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ် (ပုံသေစျေးနှုန်းကို အသုံးပြုခြင်း) ကို ဥပမာပေးပြီး တင်ပြထားပါသည်။ စာရေးသူအနေဖြင့် ခရမ်းချဉ်သီး၏ အလေးချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို (စျေးနှုန်းတစ်ပိဿာလျှင် ၅ ကျပ်နှုန်းဖြင့်) အောက်တွင် အကျယ်တဝင့် ရှင်းလင်းတင်ပြထားပါသည်။

အဓိပ္ပာယ်မှာ ငွေ ၅ ကျပ်ရှိလျှင် ခရမ်းချဉ်သီး ၁ ပိဿာရရှိနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ထိုမှခရမ်းချဉ်သီး ၃ ပိဿာ ရရှိလိုပါလျှင် ငွေ ၁၅ ကျပ်ကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဆက်လက်၍ ငွေ ၅၀ ကျပ်ရှိလျှင် ခရမ်းချဉ်သီး ၁၀ ပိဿာကို ဝယ်ယူနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ခရမ်းချဉ်သီး ၂၀ ပိဿာကို ဝယ်ယူလိုပါလျှင် ငွေ ၁၀၀ ကျပ်ကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ယခု အဖြောင့်ဆက်သွယ်ချက်ကိုအခြေခံကာ စာဖတ်သူတို့အနေဖြင့် ခရမ်းချဉ်သီး၏ အလေးချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်တို့ကို စိတ်ကြိုက် ခန့်မှန်းတွက်ချက်နိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။ အဖြောင့်သဘောတရားကို ပိုမိုသိမြင်နိုင်စေရန် ပုံသဏ္ဌာန်ဖြင့်တင်ပြပါမည်။

သို့သော် တကယ့်လက်တွေ့အခြေအနေတွင်မူ ခရမ်းချဉ်သီးစျေးသည် ရာသီအလိုက်၊ အမျိုးအစားအလိုက်၊ နေရာအလိုက် ပြောင်းလဲနေမည်ဖြစ်ရာ စျေးနှုန်းကို ယခုကဲ့သို့ အသေသတ်မှတ်ထားရန်မှာ မဖြစ်နိုင်ပါ။ လက်တွေ့ အခြေအနေတွင် ယခုကဲ့သို့ အတိအကျ အဖြောင့်ဆက်သွယ်ချက် တည်ရှိနေမည်မဟုတ်ပါ။ အကောက်ဆက်သွယ်ချက်များ သို့မဟုတ် အကွေးဆက်သွယ်ချက်များလည်း ဖြစ်ပေါ်နိုင်ပါသည်။

ယခုနည်းကိုပင် ကြက်ဥပြုတ်သော ဥပမာဖြင့် လေ့လာကြည့်မည်ဆိုပါက ကြက်ဥတစ်လုံးပြုတ်လျှင် ၁၀ မိနစ်၊ ကြက်ဥနှစ်လုံးပြုတ်လျှင် ၂၀ မိနစ်၊ ကြက်ဥငါးလုံးပြုတ်လျှင် ၅၀ မိနစ် စသည်တို့သည် သချင်္ာရှုထောင့်ဖြင့် ကြည့်ပါက လုံးဝမှန်ကန်နေပါသော်လည်း လက်တွေ့အခြေအနေတွင် လုံးဝမှန်ကန်ခြင်း မရှိနိုင်တော့ပါ။ အထက်ဖော်ပြပါ အခြေအနေကို ဆရာကြီး ဒေါက်တာခင်မောင်ဝင်းက ပြောပြထားသည်မှာ “လက်တွေ့ဘဝနှင့် မှတ်ကျောက် တင်ကြည့်ခြင်းသည် သချင်္ာသမားများ၏ အလုပ်မဟုတ်ပါ။” (Reference: 2, pp-164). ဟု ပြတ်ပြတ်သားသား မှတ်ချက်ပေးခဲ့ပါသည်။

ဤနေရာတွင် စာရေးသူအနေဖြင့် တင်ပြလိုသည်မှာ လက်တွေ့ဘဝ၏ အခြေအနေများကို လေ့လာတင်ပြရသည်မှာ စာရင်းအင်းပညာ ဘာသာရပ်၏ အလုပ်ဖြစ်ပါသည်။

ဒုတိယအနေဖြင့် စာရင်းအင်းပညာဘာသာရပ်တွင် အသုံးပြုသည့် အခြေခံကိန်းဂဏန်း အချက်အလက်များ (Data) (နောက်ပိုင်းတွင် (Data) ဆိုသော စကားလုံးကိုသာ အသုံးပြုပါမည်) ကို အခြေခံကာ အဖြောင့်ကြည့်ရှုခြင်းကို တင်ပြပါမည်။ လက်တွေ့တိုင်းတာရရှိသည့် (Data) များသည် အထက်ဖော်ပြပါ သချင်္ာဘာသာရပ်တွင် တင်ပြထားသည့် (Data) များကဲ့သို့ အတိအကျ ရရှိနိုင်ရန်မဖြစ်နိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့် စာရင်းအင်းပညာဘာသာရပ်တွင် အတိအကျ ဖော်ပြခြင်းထက် ခန့်မှန်းတန်ဖိုး၊ ခန့်မှန်းခြေများကိုသာ ဖော်ပြနိုင်ပါသည်။ ၎င်းခန့်မှန်းတန်ဖိုးအား အမှန်တကယ်တန်ဖိုးနှင့် ကွာဟချက်၊ ကွဲလွဲချက်များကိုလည်း တစ်ပါတည်း ခန့်မှန်းဖော်ပြပေးရပါသည်။ စာရင်းအင်းပညာ ဘာသာရပ်အရ အဖြောင့်ကြည့်ခြင်းသည် နည်းပညာအရ အနည်းငယ် ရှုတ်ထွေးသည့်အတွက် စာဖတ်သူတို့အနေနှင့် ယခုဆောင်းပါး အဆင့်ဖြင့်အပြည့်အဝ နားလည်သည်အထိ တင်ပြပေးရန်မဖြစ်နိုင်ပါ။ အချိန်ပေးပြီး လေ့လာသင်ယူမှသာလျင် သိမြင်တတ်ကျွမ်းမည် ဖြစ်ပါသည်။ စာရေးသူအနေနှင့် မိတ်ဆက်အကျဉ်းကိုသာ တင်ပြနိုင်ပါသည်။

စာရင်းအင်းပညာဘာသာရပ်အနေဖြင့် အဖြောင့်ကြည့်ရှုခြင်းကို စတင်လေ့လာရန်မှာ လက်တွေ့ကောက်ယူရရှိထားသည့် Data များအရ ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် အဖြောင့်ဆက်သွယ်ချက်ရှိပါသလား။ ဆိုသောမေးခွန်းကို စတင်ဖြေဆိုနိုင်ရန်အတွက် ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် အဖြောင့်ဆက်သွယ်ခြင်း ရှိ-မရှိကို စစ်ဆေးကြည့်ရှုရပါမည်။ ကိန်းရှင်နှစ်ခု အဖြောင့်ဆက်သွယ်ခြင်း ရှိ-မရှိ ကြည့်ရှုနိုင်ရန် နမူနာများကို ပုံတွင်ဖော်ပြထားပါသည်။

Reference: 3

အဖြောင့် ဆက်သွယ်ချက်ရှိသည်ကို တွေ့ရှိသည်နှင့် တစ်ပြိုင်နက် စာရင်းအင်းပညာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုကာ ခန့်မှန်းအဖြောင့်ဆက်သွယ်ချက်မျဉ်းကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ပြီး ကိန်းရှင်နှစ်ခု ဆက်သွယ်နေသည့် သဘောတရားနှင့် ဆက်သွယ်နေသည့် အခြေအနေအပေါ် လေ့လာစိစစ်ခြင်းများ အပါအဝင် နောင်အနာဂတ်အတွက် ခန့်မှန်းခြင်းများကိုလည်း ပြုလုပ်ကြရပါသည်။ အကယ်၍ အဖြောင့်ဆက်သွယ်ခြင်း မဖြစ်ပေါ်ပါကလည်း အတတ်နိုင်ဆုံး အဖြောင့်ဖြစ်ပေါ်လာစေရန် အလို့ငှာကိန်းရှင်များရှိ Data များအား ပြောင်းလဲခြင်းနည်းလမ်းများ (Transformations) ကို အသုံးပြုပြီး စိစစ်ခြင်း (Analysis) များ ပြုလုပ်ကြရပါသည်။ ပြောင်းလဲခြင်းနည်းလမ်းများ (Transformation) ကို အသုံးပြုပြီးသော်လည်း အဖြောင့်အဖြစ် မတွေ့ရှိရပါက အဖြောင့်နည်းဖြင့် ကြည့်ရှုလေ့လာရန် မဖြစ်နိုင်တော့ဘဲ အကောက်နည်း သို့မဟုတ် အကွေးနည်းများဖြင့် ဆက်လက်လေ့လာရမည်ဖြစ်ပါသည်။

အထက်ဖော်ပြပါ နည်းလမ်းများကို သိမြင်တတ်ကျွမ်းလာစေရန်မှာ အချိန်တိုအတွင်း လေ့လာသင်ယူရန် မည်သို့မျှ မဖြစ်နိုင်ပါ။ တက္ကသိုလ်များတွင်သာ အချိန်ပေးလေ့လာသင်ယူရမည့် ပညာရပ်များ ဖြစ်ပါသည်။ သို့သော်လည်း စာဖတ်သူများအား တင်ပြလိုသည်မှာအပြည့်အစုံ တတ်မြောက်ထားခြင်း မရှိသော်လည်း အစိတ်အပိုင်းကလေးသာ သိရှိတတ်မြောက်ပြီး နိုင်ငံတကာတွင် ပညာရှင်အဖြစ် ဆောင်ရွက်လျက်ရှိသည့် လူပုဂ္ဂိုလ်အမြောက်အမြား ရှိနေကြသည်ကိုလည်း သတိပြုကြစေလိုပါသည်။

တတိယအနေဖြင့် စာရင်းအင်းပညာဘာသာရပ်တွင် အသုံးပြုသည့် သတင်းအချက်အလက်များ (Information) အခြေခံကာ အဖြောင့်ကြည့်ရှုခြင်းကို တင်ပြပါမည်။ စာရင်းအင်းပညာဘာသာရပ်တွင် (Data) များကို ကောက်ယူ၊ စုဆောင်း၊  စုစည်း၊ တွက်ချက်၊ စိစစ်၊ ကောက်ချက်ချ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းမပြုမီ သတင်းအချက်အလက်များကို ဦးစွာလေ့လာစိစစ်ရန် အရေးကြီးလှပါသည်။ သတင်းအချက်အလက်တို့၏ သဘောသဘာဝသည် လေ့လာလိုသည့် မူလ၊ ပင်မအကြောင်းအရာနှင့် ဆက်စပ်ပတ်သက်နေသည့် အခြေအနေ အကြောင်းအရာများထံမှ သတင်းအချက်များ ပိုမိုရရှိနိုင်လေလေ၊ သတင်းအချက်အလက်များသည် ပိုမိုပြည့်စုံခိုင်မာ ယုံကြည်ရလေလေ၊ ဖြစ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် လူပုဂ္ဂိုလ် တစ်ဦးတစ်ယောက် အကြောင်းကို လေ့လာသည်ဆိုပါစို့၊ အဆိုပါပုဂ္ဂိုလ်ထံမှ လေ့လာသိရှိရသည့် အကြောင်းအရာများအပြင် အဆိုပါပုဂ္ဂိုလ်နှင့် ဆက်စပ်ပတ်သက်လျက်ရှိသည့် လုပ်ဖော်ကိုင်ဘက်တစ်ဦးဦး သို့မဟုတ် မိသားစုဝင်တစ်ဦးဦး သို့မဟုတ် အဆိုပါပုဂ္ဂိုလ်၏ ဖခင် သို့မဟုတ် မိခင်ထံမှ ရရှိသည့် သတင်းအချက်အလက်များနှင့် တိုက်ဆိုင်စိစစ်ပြီးလျှင် ဖြစ်ပျက်နေသည့်ပတ်ဝန်းကျင် အခြေအနေ (Matrix) ကို စနစ်တကျ တည်ဆောက်နိုင်ခဲ့ပါလျှင် သတင်းအချက်အလက်များမှာ ပိုမိုခိုင်မာ ကောင်းမွန်လာသည်ကို တွေ့ရှိရမည်ဖြစ်ပါသည်။

စာရေးသူ ရန်ကုန်စီးပွားရေး တက္ကသိုလ်၊ စာရင်းအင်းပညာဌာနတွင် တာဝန်ထမ်းဆောင်စဉ် (Data) များကို လေ့လာစိစစ်ခြင်းမပြုလုပ်မီ သတင်းအချက်အလက်များကို ဦးစွာလေ့လာရန် အရေးကြီးပုံကို ဆွေးနွေးပွဲတစ်ခုတွင်တင်ပြခဲ့ပါသည်။ လေ့လာလိုသည့် မူလ၊ ပင်မ အကြောင်းအရာနှင့် ဆက်စပ်ပတ်သက်ခြင်းမရှိသည့် အကြောင်းအရာကို တွဲဖက်လေ့လာလျှင် အဓိပ္ပာယ်မရှိ၊ အကျိုးမရှိသည်ကို ဥပမာဖြင့် တင်ပြခဲ့ပါသည်။ စာရေးသူပေးခဲ့သည့်ဥပမာမှာ သာမန်ဆင်းရဲသား ရပ်ကွက်တစ်ခုရှိ လူမွေးသည့်အရေအတွက်နှင့် ခွေးမွေးသည့် အရေအတွက်ကို (Data) အဖြစ် ကောက်ယူပြီး စာရင်းအင်းပညာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုကာ တွက်ချက်၊ စိစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ခဲ့ပါလျှင် အဖြေများ (Results) ထွက်ပေါ်လာမည် ဖြစ်ကြောင်းနှင့် အဆိုပါရရှိလာသည့် အဖြေများသည် အကြောင်းနှင့်အကျိုးရှုထောင့်အရ ကြည့်ပါလျှင် ဖော်ပြပါကဲ့သို့ လေ့လာ၊ တွက်ချက်၊ စိစစ်ခြင်းသည် အဓိပ္ပာယ်ရှိမည် မဟုတ်ကြောင်း ရှင်းလင်းတင်ပြခဲ့ပါသည်။

စာရေးသူနှင့်အတူ တာဝန်ထမ်းဆောင်နေသည့် သူငယ်ချင်းက “မင်းရဲ့ဥပမာပေးချက်က ဆရာကြီး၊ ဆရာမကြီးတွေရဲ့ ရှေ့မှာဆိုတော့ နည်းနည်း ကြမ်းလွန်းတယ်ကွ” ဟု မှတ်ချက်ပေးခဲ့ပါသည်။ သတင်းအချက်အလက်များကို စာရင်းအင်းပညာနည်းလမ်းများအရ လေ့လာစိစစ်၊ ကောက်ချက်ချ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်ရာတွင် အဓိကအားဖြင့် နှစ်မျိုးတွေ့ရှိရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ပထမတစ်မျိုးမှာအကြောင်းနှင့် အကျိုးကို လေ့လာစိစစ်ပြီး ကောက်ချက်ချခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းဖြစ်ပြီး ဒုတိယတစ်မျိုးမှာ စမ်းသပ်ရာတွင် တုံ့ပြန်သည့် အသွင်သဏ္ဌာန်နှင့် အခြေအနေတို့ကို စနစ်တကျဖော်ထုတ်ပြီး ကောက်ချက်ချခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းတို့ ဖြစ်ကြပါသည်။

အကြောင်းနှင့် အကျိုးကို လေ့လာရာတွင် အခြေခံ၊ မူလ၊ ပင်မအကြောင်းရင်း၊ ရေရှည်အကြောင်းရင်း၊ တစ်ဆင့်ချင်း တရွေ့ရွေ့ ပြောင်းလဲစေသည့်အကြောင်းရင်း၊ ရေတိုအကြောင်းရင်းနှင့် လတ်တလော အကြောင်းရင်း စသည်တို့ကို ဖော်ထုတ်ရပါမည်။ အကယ်၍ ဒီဇိုင်းပုံစံများ ဖော်ဆောင်ကာ သွင်းအားစုများ (Inputs) (ငွေကြေး၊ ပစ္စည်း၊ လုပ်သားအင်အား) တို့ကို ထည့်သွင်းစေပြီး အကောင်အထည် ဖော်ဆောင်ရွက်ခြင်းများ (Activities) ပြုလုပ်ခဲ့မည်ဆိုပါလျှင် ရရှိလာမည့် မျှော်မှန်းအကျိုးရလဒ်များ (Outputs)နှင့် အလိုအလျောက် ထွက်ပေါ်ဖြစ်ပေါ်လာစေနိုင်မည့် အကျိုးရလဒ်များ (Outcomes)ကို သိရှိနိုင်စေရန် စနစ်တကျလေ့လာ မှတ်တမ်းတင်နိုင်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ရရှိလာမည့် အကျိုးရလဒ်များ (Outputs) ကြောင့် အကျိုးသက်ရောက်စေမှု အခြေအနေများ (Effects) နှင့် (Outputs)၊ (Outcomes) များကြောင့် ရေရှည်တွင် ဖြစ်ထွန်းပေါ်ပေါက်လာမည့် အခြေအနေများ (Impacts) တို့ကိုလည်း ထည့်သွင်း လေ့လာရမည်ဖြစ်ပါသည်။

စမ်းသပ်ခြင်း (Experiment) ပြုလုပ်ရာတွင် တုံ့ပြန်သည့် အသွင်သဏ္ဌာန်နှင့် အခြေအနေတို့ကို လေ့လာရာတွင်လည်း တိကျခိုင်မာပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသည့် သတင်းအချက်အလက်များ ရရှိနိုင်စေရန် မှန်ကန်သည့် ဒီဇိုင်းအမျိုးအစားများကို ရွေးချယ်အသုံးပြုနိုင်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ လူတို့၏ အသိပညာ၊ အတတ်ပညာ၊ နည်းပညာနှင့် ဉာဏ်ပညာ စသည်တို့ ဖွံ့ဖြိုးလာစေရန်မှာ သတင်းအချက်အလက်များ၊ အကြောင်းအရာများကို စနစ်တကျ လေ့လာသင်ယူခြင်း၊ အပတ်တကုတ် ကြိုးစားအားထုတ်ခြင်း၊ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆည်းပူးလေ့လာနိုင်ခြင်း စသည်တို့အပေါ်တွင် မူတည်လျက်ရှိနေပါသည်။

နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့် တင်ပြလိုသည်မှာ တိုင်းပြည်နိုင်ငံတော်၏အကျိုး၊ ပြည်သူပြည်သားများ၏အကျိုးကို စွမ်းစွမ်းတမံဆောင်ရွက်ကြမည့် နိုင်ငံရေးခေါင်းဆောင်ကြီးများနှင့် စစ်ရေးခေါင်းဆောင်ကြီးများ အနေဖြင့် ရိုးသားသည့် စိတ်နေသဘောထားကို အခွင့်ကောင်းယူကာ ဘာမှပင်ပင်ပန်းပန်း လေ့လာခြင်း၊ အလုပ်လုပ်ခြင်းမရှိဘဲ “ဟုတ်ကဲ့ပါ” ဟု အမြဲတမ်း မြှောက်ပင့်ပြောဆိုနေမည့် လက်အောက်ငယ်သားများ၏ စက်ကွင်းမှ လွတ်မြောက်စေရန် အလို့ငှာအနည်းဆုံး အဖြောင့်လေ့လာခြင်းအတတ်ပညာကို တတ်မြောက်ရန် လေ့လာအား ထုတ်နိုင်ကြပါစေကြောင်းနှင့် မှန်ကန်တိကျ ခိုင်မာသည့် သတင်းအချက်အလက်များကို အခြေခံကာအကြောင်းနှင့်အကျိုးကို ယုတ္တိရှိရှိ စဉ်းစားတွေးခေါ်ပြီး ရှေ့နောက်ညီညွတ်စွာ စကားများကို ပြောဆိုနိုင်ရန်နှင့် တိုင်းပြည်နိုင်ငံတော်အတွက် မှန်ကန်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်အကောင်အထည်ဖော် ဆောင်ရွက်နိုင်ကြပါစေကြောင်း ရေးသားတင်ပြအပ်ပါသည်။

Reference: ၁ ။ ဒေါက်တာမောင်မောင် (၂၀၁၉), “မြန်မာနိုင်ငံ၏ ၁၉၈၈ ခုနှစ် အရေးအခင်း (ပထမတွဲ + ဒုတိယတွဲ)” ၊ ဒုတိယအကြိမ် နှစ်တွဲပေါင်း၊ ၂၀၁၉ ခုနှစ်၊ ဇူလိုင်လ။ ထုတ်ဝေဂျူတီစာပေ (၀၂၀၇၇)၊ ပုံနှိပ် SKCC Press (၀၀၄၁၃)။

၂။ ဒေါက်တာခင်မောင်ဝင်း (၂၀၀၂) “ဂိမ်းသီအိုရီနှင့် သချင်္ာအတွေးအခေါ်သမိုင်း” ဒေါင်းစာပေ။

၃။ Leonard J.Kazmier, (1988), “Theory and Problems of Business Statistics with Computer Applications”, ၂။ နိယ Schaum’s Outline Series. Pp-243.