Czy dokładność obliczeń jest ważna w Twojej branży?
Czy dokładność obliczeń jest ważna w Twojej branży?

Wideo: Czy dokładność obliczeń jest ważna w Twojej branży?

Wideo: Czy dokładność obliczeń jest ważna w Twojej branży?
Wideo: Wartość bezwzględna liczby - obliczanie 2024, Grudzień
Anonim

Podczas wykonywania pomiarów naukowych jest ważny być oboje dokładny i precyzyjny. Precyzja przedstawia, jak blisko pomiar zbliża się do jego prawdziwej wartości. To jest ważny ponieważ zły sprzęt, słabe przetwarzanie danych lub błąd ludzki mogą prowadzić do niedokładnych wyników, które nie są bardzo zbliżone ten prawda.

Dlaczego w ten sposób ważne jest prawidłowe rejestrowanie wszystkich obliczeń?

Twój dokumentacja może zidentyfikować źródło Twoich wpływów. Potrzebujesz tych informacji, aby oddzielić firmę od dochodów osobistych i podlegać opodatkowaniu od dochodu niepodlegającego opodatkowaniu. To jest bardzo ważny mieć system do śledzenia wydatków podlegających odliczeniu. Potrzebujesz dobrego biznesu dokumentacja przygotować zeznania podatkowe.

Podobnie, dlaczego dokładne dane o kosztach są ważne dla firmy? Niedokładne informacje o Twoim firmy wydatki mogą znacznie ograniczyć twoją zdolność do osiągnięcia i utrzymania sukcesu biznes . Dokładna kalkulacja kosztów informacje umożliwiają menedżerom mierzenie zysków, dzięki czemu mogą podejmować najlepsze decyzje dla firmy przyszły.

Wiedz też, dlaczego dokładność jest tak ważna?

Być dokładny precyzja w pracy pomaga firmie rozwijać się, osiągać zyski i efektywnie funkcjonować. Precyzja może również pomóc firmie, gdy to dochodzi do poznania ich budżetu, wydatków pracowników i prognozy przychodów. Firma może poprawić swój wizerunek i markę, gdy to powstaje dokładny.

Jak obliczana jest dokładność?

precyzja = (prawidłowo przewidziana klasa / całkowita klasa testowania) × 100% OR, The precyzja można zdefiniować jako procent poprawnie sklasyfikowanych instancji (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN). gdzie TP, FN, FP i TN oznaczają odpowiednio liczbę prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych.

Zalecana: