เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สร้างการวิเคราะห์ความอ่อนไหวสำหรับกำไรสุทธิ

Txs Tools ได้จัดเตรียมต้นทุนค่าใช้จ่ายด้านการบริหารตามการคาดการณ์ (หน่วย: USD) สำหรับพนักงานประจำดังนี้:

Jul = 1500 Aug = 1500 Sep = 1500

สร้างกำไรสุทธิตามการคาดการณ์ forecast_net_profit เมื่อ emp_leave = [6, 6, 0] และต้นทุนต่อพนักงานชั่วคราวคนละ 80 USD

นอกจาก emp_leave และ admin_usd แล้ว กำไรขั้นต้นตามการคาดการณ์ได้ถูกกำหนดไว้ให้แล้วในชื่อตัวแปร forecast_gross_profit

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การพยากรณ์ทางการเงินด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้างตัวแปร index และกำหนดค่าเริ่มต้นเป็น 0
  • สร้าง dependency โดยวนลูปผ่านลิสต์ admin_usd โดยใช้ index เพื่อเข้าถึงเดือนที่ถูกต้องในแต่ละลิสต์
    • กำหนด จำนวน พนักงานชั่วคราว (temp) โดยอ้างอิงลิสต์ emp_leave ที่ตำแหน่ง index ปัจจุบัน
    • หากมีพนักงานชั่วคราว ให้ admin_dep สะท้อนต้นทุนเพิ่มเติมของพนักงานชั่วคราว (บวกกับต้นทุนค่าบริหารมาตรฐาน)
    • หากไม่มี ให้ admin_dep สะท้อนเฉพาะต้นทุนค่าบริหารมาตรฐาน
  • คำนวณ forecast_net_profit จาก forecast_gross_profit (ที่ตำแหน่ง index) ลบด้วย admin_dep ที่คำนวณได้
  • แสดงผล forecast_net_profit

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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:")
แก้ไขและรันโค้ด