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नेट प्रॉफ़िट के लिए सेंसिटिविटी एनालिसिस बनाइए

Txs Tools ने फुल-टाइम कर्मचारियों के आधार पर निम्नलिखित फ़ोरकास्ट एडमिन लागत (USD) दी है:

Jul = 1500 Aug = 1500 Sep = 1500

emp_leave = [6, 6, 0] होने पर और प्रति अस्थायी कर्मचारी लागत 80 USD होने पर फ़ोरकास्ट नेट प्रॉफ़िट forecast_net_profit बनाइए.

emp_leave और admin_usd के अलावा, फ़ोरकास्ट ग्रॉस प्रॉफ़िट आपको पहले से forecast_gross_profit के रूप में दिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Financial Forecasting

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक index वैरिएबल बनाइए और इसे 0 से initialize कीजिए.
  • admin_usd लिस्ट पर लूप चलाकर dependency बनाइए, और अपनी सूचियों में सही month तक पहुँचने के लिए index का उपयोग कीजिए.
    • मौजूदा index पर अपनी emp_leave लिस्ट को संदर्भित करके अस्थायी कर्मचारियों की संख्या (temp) सेट कीजिए
    • यदि अस्थायी कर्मचारी हैं, तो आपकी admin dependencies (admin_dep) में अस्थायी कर्मचारियों की अतिरिक्त लागत (साथ में मानक admin लागत) शामिल होनी चाहिए
    • अन्यथा, admin_dep में केवल मानक admin लागत परिलक्षित होनी चाहिए.
  • forecast_net_profit की गणना इस प्रकार कीजिए: forecast_gross_profit (वर्तमान index पर) माइनस गणना किया हुआ admin_dep.
  • forecast_net_profit प्रिंट कीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

admin_usd = [1500, 1500, 1500]
emp_leave = [6, 6, 0]
forecast_gross_profit = [4850, 2800, 4600]
index = ____

for admin in admin_usd:
    temp = ____[index]
    if temp > 0:
        admin_dep = ____ * 80 + admin
    else: 
         admin_dep = ____ 
    forecast_net_profit = forecast_gross_profit[____] - ____
    print(forecast_net_profit)
    index += 1
print("The forecast net profit is:")
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