ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕੋਗੇ ।

ਸਰਵੇਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਡਾਟਾ

ਬਿਨ-ਸੈੱਟ ਏਡੀਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਖ਼ਰਚੇ ਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ, ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚ- ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿਤ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਧ ਵੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਐਡੀਜ਼ਜ਼ਜ਼ੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਵਾਇਰੈਨੀਅਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ) ਬਹੁਤ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟਿੰਗ ਨੂੰ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸਾਰੀਆਂ ਮਿਸਾਲਾਂ

ਖੋਜੀ ਢੰਗ "ਕਿਉਂ" ਅਤੇ "ਕਿਉਂ" ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਤਜਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ।

ਇੰ- ਡੀ- ਐਪਥ ਇੰਟਰਵਿਊ

ਰਿਜਲਟ, ਸਰਵੇਖਣਕਾਰ, ਨਿਰਮਾਣਦਾਨ, ਏਡੋਕੈਂਸੀ ਸਮੂਹਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਾਗਰਿਕਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਅਤੇ ਅਣਗਿਣਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਸਮਰਥਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਭੋਜਨ ਨਿਯਮ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਛੋਟੇ ਵਪਾਰੀ ਦੇ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਾਂਚ ਵਾਸਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਲਾਭ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹਨ। ਇਹ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਸਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜ - ਕਾਰਜ - ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਗਰੁੱਪ ਫੋਕਸ

ਇਹ ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਉਦੋਂ ਫ਼ਾਇਦੇਮੰਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਡ੍ਰੈਪਲ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ ਸਮਰਥਨ ਘੱਟ ਹੈ ।

ਕੇਸ ਖੋਜ

ਖ਼ਾਸ ਰੀਜਿਊਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਕ ਖੋਜੀ ਸ਼ਾਇਦ ਸੰਕੇਤ ਕਰ ਸਕੇ ਕਿ ਸ਼ਹਿਰ ਦੇ ਨਵੇਂ ਕਿਰਾਇਆ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵਾਸ਼ਿੰਗ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ, ਘਰ ਦੀ ਸਰਵੇਖਣ, ਅਤੇ ਤਨਖ਼ਾਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ । [FT:0] [ODD] ਦੇ ਕੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ [FT:1] ਉੱਤੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੈਕਟਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸਫ਼ਲ ਅਤੇ ਨਾਕਾਮਿਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਮਿਕਸਰ: ਦੋਵੇਂ ਵਿਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੁਣ ਜੋੜਨਾ

ਵਧਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਾਂਚ- ਪੜਤਾਲ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਰਲਾਉਣ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ਲਈ ਸਮਰੂਪ: ਕਨਸੇਟੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕੈਸਲ ਪਰਭਾਵ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਕੇ, ਫਿਰ ਤਰਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਰਤੀਬਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਖੋਜ ਨਾਲ । ਮਿਸਾਲ ਲਈ, [FT:0] ਦਾ ਅਧਿਐਨ [FDA] ਤਮਾਖੂ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਨ [FT:1] ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਤਮਾਖੂ ਦੇ ਗੈਸ ਦੇ ਇੰਟਰਵਿਊਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਂ- ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਯੋਗ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਯੋਗਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ।

ਸਫ਼ਾਈ ਕਰਨ ਵਿਚ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ

ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਹੀ - ਸਹੀ ਪਤਾ ਕਰੀਏ ।

ਡਾਟਾ ਸਹੂਲਤ ਅਤੇ ਕੁਆਲਟੀ

ਮੁੜ- ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਸਰ ਡਾਟਾ ਲੋੜੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਨਾ ਉਪਲੱਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਗੁਪਤ ਬਿਜ਼ਨਿਸ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਪਾਰਟੀ ਏਜੰਸੀ ਰਿਕਾਰਡ, ਜਾਂ ਛੋਟਾ ਮਾਪਣ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਮੂਲ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਈ ਮੂਲ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਕਸੀ ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਸੈਂਪਲਾਂ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਣਜਾਣੀ ਪਛਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ । [FT:0] rogreegv. [FT:1] ਪੋਰਟਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸੁਧਾਰ ਵਧਾਇਆ, ਪਰ ਕਈ ਏਜਾਂ ਨੂੰ ਹਾਲੇ ਵੀ ਇੰਟਰਵੇਟਰੈਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ।

ਵੈਸੇ - ਟੀ.

ਕੀ ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਤੋਂ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਰੱਖਣਾ - ਐਨੋਮੈਕਲ ਸਾਈਕਲ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਫਟ, ਹੋਰ ਪਾਲਸੀ - ਕੋਈ ਜਾਇਜ਼ ਤਰਤੀਬ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇੱਕ ਵੈਧ ਕੈਂਟਫਿਊਟਿਵ (ਅਣਜਾਣ ਨਾ ਹੋਣ ਕਰਕੇ), ਕਾਅਸਲ ਕ੍ਰੇੰਪਸ਼ਨ ਅਟੈਕਸ਼ਨ ਅਟੈਂਪਲ ਹੈ । ਕਿਆਸ-ਅੰਪਲਿਕ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਪਰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਹ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਸਮਾਂ ਲਾਗ ਅਤੇ ਡਾਇਨੈਮਿਕ ਪਰਭਾਵ

ਕਈ ਨਿਯਮਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਵਰਣਿਤ ਸਿਹਤ ਵਿਚ ਬਿਹਤਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸਾਲ ਲੱਗਦੇ ਹਨ । ਆਰਥਿਕ ਨਿਯਮ ਸ਼ਾਇਦ ਕਈ ਦਹਾਕਿਆਂ ਬਾਅਦ ਵਾਪਰਨ ਵਾਲੇ ਪਰਾਦੀਸਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਜਾਂ ਕਦੇ ਵੀ ਨਹੀਂ । ਪਰਤਨਕ ਵਿਵਾਦਾਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਡਾਇਨੈਮਿਕ ਪਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ । (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ) ਵਾਤਾਪਕਨਾਤਮਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਗ੍ਰੈਗਿੰਗ

ਮੁੜ-ਲੁਲੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਐਡੀਸ਼ਨਾਂ ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਰਤੀਬ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੋਹਾਂ ਦੀ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਫੈਂਪਟਰ ਕ੍ਰਾਂਟ ਨੂੰ ਡੀਵਿਲ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਉੱਤੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਇੰਡਸਟੀਡ ਐਸਟੇਟ ਅਤੇ ਤੀ ਪਾਟਰ ਪ੍ਰਮਾਣ ਮੈਟੀਗੇਟਿੰਗ ਗੈਂਟਿੰਗ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ

ਇਹ ਜਾਂਚ ਜੋ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਨਿਰਣਾਤਮਕ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਫ਼ਾਇਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਨਾਗਰਿਕਤਾਵਾਂ ਦਾ ਦਬਾਅ ਸਿਰਫ਼ ਵਾਇਦੇ ਨੂੰ ਹੀ ਪ੍ਰੇਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਬਜਟ ਕੱਟਣ ਦੇ ਦਬਾਅ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸ਼ਾਇਦ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਹਾਰਕ ਹੋਣ ਤੇ ਵੀ ਅਪਵਿੱਤਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਢਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੰਟਰਟੀਯਾ ਦੇ ਵਿਕਟਰੀ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ ਵੀ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਕ ਤਰਤੀਬ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਰਦਾਤਾ ਅਤੇ ਲੰਤ-ਮਿੰਤਿਵਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਤਰਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੇਖ

ਅਸਲੀ ਜਾਂਚ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਤਾਰੀਖ਼ ਅਭਿਆਸ ਕਰਦੀ ਹੈ । ਹੇਠਲੇ ਕੇਸਾਂ ਵਿਚ ਵੱਖੋ - ਵੱਖਰੇ ਮੀਟਰ ਅਤੇ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ।

ਸਾਫ਼ ਹਵਾ ਦਾ ਆਰੰਭ (ਦੂਸਰੇ ਅਨੁਸਾਰ)

ਅਮਰੀਕਾ ਵਿਚ ਸਾਫ਼ ਏਅਰ ਐਕਟ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਰਕਕਾਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ । EPA ਦੇ ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰਿਤ ਖੋਜਾਂ ਨੇ ਸੰਸਕਾਰੀ ਡਾਟਾ, ਹਾਈ ਗੁਣਾ ਨਿਗਰਾਨੀ (ਆਮ-ਮਰੀਕਟਰ), ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤੀ ਹੈ । ਇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਅਧਿਐਨ ਹੈ ਕਿ 1970 ਅਤੇ 2020 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਇਹ ਐਕਟਵਿਟੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ 2,00,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੌਤਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ ਹੈ । ਇਹ ਮੁੱਲਤਰਤਰਤਰਤਰਤਰਤਰਤਰਤਰਤਰੀ ਮਾਤਰਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਸੀ ਕਿ ਵੱਖੋ - ਵੱਖਰੇ ਪਾਤਰ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਤੀਜੇ ਕਾਰਨਾਂ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਇਸ ਕਾਰਨ ਨੂੰ 30 ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਪਾਤਕਣ ਅਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਠਹਿਰਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ।

ਡਡ- ਫੈਂਕ ਐਕਟ (ਆਰਥਿਕ ਰੀਗਿਊਲੇਸ਼ਨ)

2008 ਦੇ ਆਰਥਿਕ ਸੰਕਟ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਡੋਡ- ਫੈਂਕ ਨੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰੀਆਂ ਦੀ ਰਾਖੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮਕਸਦ ਰੱਖਿਆ ਹੈ । ਜਾਂਚਾਂ ਨੇ ਬੈਂਕ ਦੀ ਰਾਜਧਾਨੀ ਅਨੁਪਾਤ, ਖ਼ਤਰੇ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਰਵੱਈਏ, ਅਤੇ ਬੈਂਕ ਦੇ ਆਵੱਸ਼ਕ ਆਵੱਸ਼ਕ ਦੇ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉੱਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ । ਚੌਥੀ ਵਾਰ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਬੈਂਕ- ਸਾਈਜ਼ ਦੀ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਮੁੜ- ਸਾਈਜ਼ ਦੀ ਥਰੈਰਾਵਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਡਡ-ਫੈਂਕ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਹੈ, ਪਰ ਛੋਟੀਆਂ ਬੈਂਕਾਂ ਲਈ ਵੀ ਵੱਧਦੇ ਹਨ । ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਬੈਂਕ ਦੇ ਵਾਇਰਸਾਂ ਨੇ 2018 ਵਿਚ ਰਿਪੋਜ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰਿਪੋਰਟ, ਰਿਜਿੰਗ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੇ ।

ਤਾਮਿਲ ਦੇ ਕੰਟ੍ਰੋਲ ਪਾਲਸੀ (ਹੈਲਥ ਰਿਗੇਸ਼ਨ)

ਜਦੋਂ 2009 ਵਿਚ FDA ਨੂੰ ਤਮਾਖੂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਾਬੂ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਚੇਤਾਵਨੀ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਸੁਆਦ ਉੱਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਗਾਈਆਂ । ਈਵਲੂਟਰਾਂ ਨੇ ਸਟੋਰਲ ਵਿਕਹਾਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਸਮਾਂ- ਤਾਰੀਖ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 40% ਨੌਜਵਾਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ । ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਅਤੇ ਗਰੁੱਪਾਂ ਦੇ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨੌਜਵਾਨਾਂ ਨੂੰ ਆਨ - ਆਨ - ਸਕਾਈਮਲ ਖ਼ਰੀਦਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਸਨ । ਇਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਸਨ ।

GDPR (ਡਾਟਾ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਰੀਜਿਊਲੇਸ਼ਨ)

ਯੂਰਪੀ ਯੂਨੀਅਨ ਦੇ ਜਨਰਲ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੀਗੇਸ਼ਨ 2018 ਵਿਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮਕਸਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ । ਇਸ ਦੀ ਅਸਰਕਾਰੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਹਾਈਕਤਾ ਲਈ ਸਹਾਈਕਤਾ ਹੈ । ਮੈਟਰਿਕਸ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਭੰਗਾਂਤ, ਫੋਟੋ, ਅਤੇ ਵੈਨਫੇਟਰ ਸਰਵੇਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ । ਇਕ ਮਿਮੀਕਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਧਿਐਨ ਵਿਕਰਣ ਦੀ ਇੰਟਰਵਿਊਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਨਿਯਮਿਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ (ਜੋ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਧਣ ਨਾਲ) ਵਧਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ । ਇਹ ਜਾਂਚ ਨੇ ਛੋਟੇ ਕਾਹਲੀ ਅਤੇ ਹਾਜ਼ਾਈਜ਼ਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵੀ ਯੋਗਤਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ।

ਸੈਂਟਰਿੰਗ: ਸਟੇਜਰ ਸਟਵਰਡਿੰਗ

ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਸਰਤ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇਕ ਜਾਰੀ ਵਾਅਦਾ ਹੈ । ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਪਰਦੇਸੀ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੀ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਤੀਬ ਅਤੇ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਵਰਣਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੀਟਰ ਅਤੇ ਤਰਤੀਬ ਰਸਾਇਣ ਤੋਂ--ਸਹਾਈ ਰੇਟ ਅਤੇ ਖ਼ਰਚ ਢਾਂਚੇ ਇੰਟਰਵਿਊਟਾਂ ਤੋਂ ਜੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰਸੰਗ ਲਈ ਯੋਗ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਇਕ ਸੰਦ - ਇਕ ਵੀ ਇੱਕੋ ਸੰਦ ਹੈ । ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤੱਤ ਹੈ, ਇਕ ਇੱਕੋ ਵਾਰ ਨਾ-ਅਧਾਨ, ਨਾਜ਼ੁਕ ਤਮਾਣ, ਨਾਜ਼ੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਤਰਕਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਉਪਲੱਬਧਤਾ, ਟਰੈਪਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਵਿਰੋਧ ਅਸਲੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਅਸਮਰਥ ਹਨ । ਸਰਕਾਰਾਂ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਢਾਂਚਾ, ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਜਾਂਚ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਅਤੇ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਿਦਿਅਕ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਉੱਤੇ ਇਕ ਅੰਤਿਮ ਲੇਖ ਲੱਭਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ । ਇਹ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਰੋਸੇ, ਹੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਰਤੀਜਾ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵੱਧ ਵੱਧ ਵੱਧ ਵੱਧ ਵੱਧ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।