Ushbu maqolada Excel fayllaridagi ma’lumotlarni tahlil qilish, solishtirish va farqlarini avtomatik tarzda aniqlash uchun ishlab chiqilgan dasturiy yechim haqida ma’lumot berilgan. Dastur ikki faylni “familya” ustuni bo‘yicha birlashtiradi, ular orasidagi tafovutlarni aniqlaydi va 1 dan katta farqlarni qizil rangda belgilab beradi. Dastur buhgalterlik va auditorlik hisobotlarini tezkorlik bilan tahlil qilish va shffof hujjatlar shakllantirish imkonini beradi.

Мақолада 2010–2024 йиллар бўйича панель маълумотлар асосида Ўзбекистон Республикаси ҳудудларида ифлослантирувчи моддалар ташламаларига таъсир этувчи омилларнинг эконометрик таҳлили амалга оширилган. Ижтимоий-иқтисодий омилларнинг таъсирини баҳолаш учун чизиқли ва логарифмик регрессия моделларидан фойдаланилган. Тадқиқот натижалари саноат ишлаб чиқариши ҳажмининг ошиши ифлослантирувчи моддалар ташламаларининг кўпайиши билан кузатилишини, асосий капиталга инвестициялар ва аҳоли зичлигининг ортиши эса улар ҳажмининг камайиши билан боғлиқлигини кўрсатди. Натижаларни таққослаш логарифмик регрессия модели чизиқли спецификацияга нисбатан тадқиқ этилаётган боғлиқликларни аниқроқ ифодалашини кўрсатди

Ushbu tadqiqotda Qashqadaryo viloyati misolida 2010–2025 yillar oralig‘idagi statistik ma’lumotlar asosida iqtisodiy o‘sishning endogen omillari neyro-fuzzy (ANFIS) va ko‘p qatlamli sun’iy neyron tarmoq (MLP) modellarida baholandi. Aholi daromadlari, an’anaviy va raqamli infratuzilma asosiy omillar sifatida tanlandi. ANFIS modeli yuqori aniqlikka (R² = 0.977; RMSE = 0.40; MAPE = 7.8%) erishib, iqtisodiy o‘sishdagi murakkab nochiziqli bog‘liqliklarni samarali aks ettirdi. Raqamli infratuzilma va daromadlar o‘rtasidagi kuchli sinergiya 3D sirt grafigi orqali tasdiqlandi. MLP modelining natijalari esa nisbatan pastroq bo‘ldi. Tadqiqot raqamli infratuzilmani kengaytirish va endogen tahlil yondashuvlarini strategik rejalashtirishda qo‘llash muhimligini ko‘rsatadi