SANOAT KORXONALAR FAOLIYATINI KO‘P OMILLI STATISTIK TAHLILI

Ushbu maqolada sanoat korxonalarining faoliyatini ko‘p omilli statistik tahlil qilish zarurati ilmiy asosda yoritilgan. O‘zbekiston hududlari kesimida sanoat mahsulotlari ishlab chiqarish hajmi, fizik hajm indeksi, investitsiyalar, mehnat resurslari, texnologik infratuzilma va tashqi omillar o‘rtasidagi bog‘liqlik statistik metodlar orqali tahlil qilingan. SWOT tahlili, regression va korrelyatsion usullar asosida sanoat korxonalarining kuchli va zaif tomonlari aniqlanib, strategik tavsiyalar ishlab chiqilgan. Tahlil natijalari, iqtisodiy siyosatni ishlab chiqishda va samarali boshqaruv qarorlarini qabul qilishda ko‘p omilli yondashuvning dolzarbligini ko‘rsatadi.

В данной статье обоснована необходимость многофакторного статистического анализа деятельности промышленных предприятий. Проведен анализ взаимосвязи между объемами промышленного производства, индексом физического объема, инвестициями, трудовыми ресурсами, технологической инфраструктурой и внешними факторами в разрезе регионов Узбекистана. На основе SWOT-анализа, регрессионного и корреляционного подходов выявлены сильные и слабые стороны предприятий, предложены стратегические рекомендации. Результаты анализа подчеркивают актуальность 1942 WWW.INFOCOM.UZ “RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 11-SON многофакторного подхода при формировании экономической политики и принятии эффективных управленческих решений.

This article substantiates the necessity of multivariate statistical analysis in assessing the performance of industrial enterprises. It analyzes the interrelation between industrial output, physical volume index, investments, labor resources, technological infrastructure, and external factors across Uzbekistan's regions. Using SWOT analysis, regression, and correlation methods, the strengths and weaknesses of enterprises are identified, and strategic recommendations are developed. The findings demonstrate the relevance of a multivariate approach for shaping economic policy and making effective management decisions.