ਟੀ. ਵੀ.

ਉਮਰ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਸਭ ਤੋਂ ਪੱਕਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆਸ਼ੀਲ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇਕ ਹੈ । ਕਈ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਕਾਲਜ ਐਕਟ (ADEA) (ADAA) ਵਰਗੇ ਜਹਾਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਅਧਿਐਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਲਗਭਗ 45 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਦੋ ਕਾਮਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਅਤੇ ਉਮਰ ਭਰ ਗਵਾਹੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਤੇ ਲਗਭਗ ਦੋ ਵਿਅਕਤੀ ਕੰਮ ਤੇ ਤੜਫ਼ਾਈ ਦੇ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਰੀ ਹਨ । ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਅਨੁਪਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕ ਤਰੁੰਤਕ, ਤਰਫ਼ਿੰਗ, ਵਾਇਰਸ, ਜਾਂ ਰਿਸਰਚਣ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗੀਮੰਡ, ਅਤੇ ਡੀਜ਼ਾਈਜ਼ਨ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕੰਮ ਦੀ ਥਾਂ ਤੇ ਉਮਰ ਬੀਅਰ ਸਮਝਣੀ

ਉਮਰ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ - ਨਾਟਕ - ਨਾਪ - ਨਾਟਕ, ਨਾਟਕ, ਨਾ ਹੀ ਪੱਖਪਾਤ, ਨਾ ਵਹਿਸ਼ੀ ਉਮਰ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਮਰਥਨ । ਇਹ ਦੋ ਮੁੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਾਫ਼ ਉਮਰ: ਜਿੱਥੇ ਬਜ਼ੁਰਗ ਕਾਮੇ ਜਾਣ - ਪਛਾਣੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿਚ ਨਵੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜਵਾਨੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ, ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਯੋਗ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ “ਸੰਭਾਵੀਆਂ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ” ਹਨ।

ਯੁਗ ਦੇ ਨੇੜੇ ਵਹਿਸ਼ੀ ਪੱਖਪਾਤ ਸਾਫ਼ ਹੈ । ਏਡੀਐਕਾ 40 ਵਜੇ ਉਮਰ ਦੇ 40 ਵਜੇ ਉਮਰ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਾਨੂੰਨ ਹਰ ਉਮਰ ਦੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਕੇਵਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੀ ਮਨ੍ਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਕਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ।

ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, EOC ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਸਮਾਜਕ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ, ਵੱਖੋ - ਵੱਖਰੇ ਦਿੱਖਾਂ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੋ ਕਾਮੇ ਵਕੀਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਭਾਗ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਘੱਟ ਫਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਕਾਰ ਚਲਾਉਣ, ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਮਜ਼ਦੂਰੀ ਕਰਨ, ਕਾਰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਜਮ੍ਹਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਵੱਡਿਆਂ ਨੂੰ ਜੁਆਨਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਜੁਆਨੀ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਜਮ੍ਹਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਵੀ, ਉਮਰ-ਦਿਲ ਟੀਮਾਂ ਨੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਾਜਿੰਗੀ ਵਾਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿੰਗੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿਚ ਜਮਿੰਗੀ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਯੁਗਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਐਨਾਲੀਟਿਕਸ

ਐਨਾਟੀਸ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਗੱਲ ਸਾਫ਼ ਹੈ ਕਿ ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ - ਇਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੱਖਪਾਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਉਹ ਕਿਸੇ ਨਾਲ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨੀਵਾਂ ਕਰ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ।

ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਇਹ ਸੰਦਾਂ ਵਿਚ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਝੰਡੇ ਦਾ ਝੰਡਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਕਿਸੇ ਵੀ ਐਨਟੀਕਲ ਪਹਿਲੂ ਵਿਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅਪਮਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ । ਕਾਨੂੰਨੀ ਪਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਦੋ ਸਿਧਾਂਤ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਇਲਾਜ (ਅੰਪਵਿੱਤਰ ਪੱਖਪਾਤ) ਅਤੇ ਅਪਵਾਦ(ਜੋ ਕਿ ਇਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਮੂਹ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ) । ਡਾਟਾ ਅਟੈਟਿਕਸ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਖ਼ਾਸ ਪਾਲਸੀਆਂ ਜਾਂ ਮਾਧੂ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਕ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕ ਡਿਗਰੀ ਲਈ ਇਕ ਮੰਗ - ਜੋ ਕਿ ਇਨਕਰਾਮ ਦੇ ਲਈ ਇਕ ਅਨੁਪਤਕਿਕੀ ਲਈ ਲੋੜ ਹੈ - ਕਿ ਪੁਰਾਤਿੱਤਿਵਕ ਦੇ ਵਾਧਾਨੀ ਲਈ ਇਕ ਅਨੁਪਤਿਕਾਣਕ---

ਏਜ ਬੀਸਾ ਜਾਂਚ ਲਈ ਕੁੰਜੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ

ਵਧੀਆ ਉਮਰ ਦੀ ਬੇਭਾਸ਼ਾ, ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ । ਕੰਪਨੀਜ਼ ਨੂੰ ਕਈ ਸੋਰਸਾਂ ਤੋਂ ਇਕ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਖਿੱਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

ਲਾਗੂ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ (ATS) ਡਾਟਾ

ਐਟਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਮਾਣਕ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰਜ ਮਿਤੀ, ਯੋਗਤਾ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨਤੀਜੇ । ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰ ਕੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਉਮਰ ਦੇ ਵਧਣ ਨਾਲ - ਪ੍ਰਣਿਤ ਵਾਜਾਂ ਤੋਂ- ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - mploresers ਨੂੰ ਖ਼ਾਸ ਫਾਟਕਾਂ ਉੱਤੇ ਢਾਲਣ ਲਈ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਪੁਰਾਣੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤਰਫ਼ਿਪਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਤਰਫ਼ੀਰਤਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ । ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰ, ਜੇ ਪੁਰਾਣੇ ਇੰਟਰਵਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ ਕਿ ਕਿਸੇ ਲਈ ਕੋਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕਾਰਵਾਈ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਮਰ ਦੇ ਦਰਸ਼ਨੀ ਲਈ ਕੋਈ ਪ੍ਰਮਾਣਕਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਮਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਪੇਟੋਲ ਅਤੇ ਮਿਲਾਨ ਰਿਕਾਰਡ

ਸਾਲੀ ਡਾਟੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੇਸ ਰਕਮ, ਬਨਸ, ਅਤੇ ਉਤਾਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਨੂੰ ਵੱਡਿਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 20–29, 30-39, 40-49, 50-59, 60+) ਵਰਗੇ ਵਿਆਜਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੁੰਨ - ਪ੍ਰਣਾਲ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਰੇਟਾਂ, ਜਾਂ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਵਾਧੇ ਤੋਂ ਸੰਕੇਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਰੀਵਿਊ ਸਿਸਟਮ

ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਰੇਟਿੰਗ ਅਕਸਰ ਵਿਕਸਿਤ ਤੱਤਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਰੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਉਮਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਰੇਟਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੁਰਾਣੇ ਕਾਮੇ ਲਗਾਤਾਰ ਘੱਟ ਸਕੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ । ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਲਿਖੇ ਗਏ ਮੁੱਲਾਂ ਉੱਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ "engetic", "envective", "suck", ਜਾਂ "suck" ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦ ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ।

ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ

ਜੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਟੀਮ 50 ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਜ਼ੁਰਗ, ਕਾਬਲ ਉਮੀਦਵਾਰ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਵਿਰੋਧੀ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਇੰਟਰਵਿਊ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀਆਂ ਸੰਬੰਧੀ ਰਿਸਰਚਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ

ਬੰਦ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਅਤੇ ਮੰਗਣੀ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਾਮਿਆਂ ਨੂੰ ਉਮਰ ਦੇ ਹਿਸਾਬਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਮੈਟਰਿਕ

ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਵੀ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ।

ਯੁ. ਪੂ.

ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਣ ਸਿਗਨਲ ਕੱਢਣ ਲਈ ਲੋਪ - ਚਾਦਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ।

ਖਰਿਆਈ ਦਾ ਪਰਖਣਾ

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਚੋਣ ਰਸਾਇਣ, ਪ੍ਰਮਾਣਕਿਤਾ ਰਸਾਇਣ, ਅਤੇ ਔਸਤ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ । ਇਹ ਰਸਾਇਣ ਨੂੰ 4-fifs ਰੂਲ (EOC ਨਿਰਦੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਮਿਆਰ) ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਝੰਡਾਣ ਦਾ ਸੰਭਵ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦਰ 40 ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਗਠਨ ਦਾ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ 80 ਫੀ ਸਦੀ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ । ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਸਰਾਪਣ ਔਜ਼ਾਰ, ਇੱਕ ਸਕਰੀਨ ਔਜ਼ਾਰ, ਵਧੇਰੇ ਦਰਮ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ।

ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਿੰਗ

ਕਈ ਰੇਗਿਸਤਾਨ ਦੇ ਜਾਂਚ - ਪੜਤਾਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਔਜ਼ਾਰ, ਸਿੱਖਿਆ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਜਾਇਜ਼ ਕਾਰਨਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਰੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰਹਿਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ (ਲੈਂਥ ਜੰਗਲ, ਗਰੇਡੀਅਟ ਬੂਸਿੰਗ)

ਤਕਨੀਕੀ ਸਿੱਖਣ ਐਲੀਥਮਿਥਮਾਂ ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਗ਼ੈਰ-ਰੇਖੀ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ ਮਿੱਸ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ “ਅਦਿੱਖਤਾਲ ” ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬੇਵਕੂਫ਼ੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਪਰ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰਹਿਣ ਜੋ ਕਿ ਮੌਜੂਦ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਣਗਿਣਤ ਅਲੋਪੀਆ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਰਵੇਖ ਦਰਿਸ਼ ਮਸ਼ੀ ਇੰਗਲਿਸ਼ ਵਰਗੇ ਟੀਵਨਿਕਸ ਨੂੰ ਇਸ ਖ਼ਤਰੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਕਾਰਵਾਈ ਜਾਰੀ (NLP)

NLP ਔਜ਼ਾਰ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਰੀਵਿਊ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੋਟਿਸ, ਅਤੇ ਮੈਨੇਜਰ ਫੀਡਬੈਕਜ਼ ਤੋਂ ਪਾਠ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਵਰਡ, "ਯੰਗ, "ਜੰਗ", "ਜਾਂਚ", ਜਾਂ "ਜੋਗ" ਅਤੇ "ਸਹੀ" ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦ, ਕਣਕਾਈਜ਼ ਅਤੇ "ਸਹਾਈ" ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ । ਸੰਚਾਰ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਜ਼ੁਰਗ ਕਾਮੇ ਹੋਰ ਘੱਟ ਜਾਂ ਘੱਟ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫੀਡ- ਫੀਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ।

ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਿੰਗ

ਟਾਓ, ਪਾਵਰ BI, ਜਾਂ ਲੱਕਰ ਵਰਗੇ ਵਿਹੜੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਹਾਰਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਉਮਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਮਰ ਦੇ ਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹਨ। ਤਰਤੀਬਾਂ ਨੂੰ ਤਰਤੀਬ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮਰ ਦੇ ਗਰੁੱਪਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਧਦੇ ਦਰਮਾਂ- - ਤਰਫ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਰਤੀਬ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਕ ਕਾਰਵਾਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਅਤੇ ਮਨਨ

ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਐਨਲਿਟਿਕਜ਼ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿਚ ਕੋਈ ਹਰਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਨਾ- ਮਨਜ਼ੂਰੀ

ਉਮਰ ਡਾਟਾ ਇੱਕਠਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਨਿੱਜੀ ਪਛਾਣਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਹੋਰਨਾਂ ਨੂੰ GDPR ਅਤੇ CCPA ਵਰਗੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਧੀਨ, ਕਾਮੇ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਉਮਰ ਭਰ ਦੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 20- 239, 40- 49, 50- 59, 60+) । ਨਾ- ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ- ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਅਤੇ ਹਾਈ. ਐੱਨ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ.

ਸੈਂਪਲ ਸਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਊਰਜਾ

ਛੋਟੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਵਿਚ, ਇਕ ਖ਼ਾਸ ਉਮਰ ਦੇ ਕਾਮੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸ਼ਾਇਦ ਸਹੀ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੋਵੇ ।

ਢਾਂਚਾ ਵੇਰੀਬਲ

ਕਾਰਲੇਸ਼ਨ ਕੈਸਰੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਇਹ ਖੋਜ ਕਿ ਬਜ਼ੁਰਗ ਕਾਮੇ ਘੱਟ ਕਮਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਾਰਟ-ਟਾਇਮ, ਵੱਖੋ - ਵੱਖਰੇ ਕੰਮ, ਜਾਂ ਸਾਲਾਨਾ ਰੀਟਾਇਰ ਹੋਣ ਲਈ । ਇਹ ਜਾਂਚ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਉਪਲਬਧ ਵੇਹੜੇ ਦੀ ਧਨ - ਦੌਲਤ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ । ਕਾਰੋਬਾਰ, ਪੜ੍ਹਾਈ - ਪੱਧਰ ਜਾਂ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਉੱਤੇ ਡਾਟਾ ਗੁੰਮ ਹੈ । ਕੰਮਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਸਿੱਟਿਆਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਐਲੋਗਰਿਥਮਿਕ ਬੀਸ ਅਤੇ ਸਲੀਵਤਾ

ਜੇਕਰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ ਅਤੀਤ ਵਿਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਝਲਕ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਇਕ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੀ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਉੱਤੇ “ਵੱਡੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ” ਬਾਰੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸ਼ਾਇਦ ਪੁਰਾਣੇ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਨੀਕਿਕਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਪਤ ਕਰਾਰ, ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਮਾਨਵੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ - ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।

ਕਾਨੂੰਨੀ ਖ਼ਤਰੇ ਅਤੇ ਪਾਰਟੀਸ਼ਨ

ਕੁਝ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਉਮਰ ਦਾ ਝੁਕਾਅ ਕਰਨ ਤੋਂ ਹਿਚਕਿਚਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਸਬੂਤ ਲੱਭਣ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦੋਸ਼ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ, ਵਿਕਾਊ ਕਾਰਵਾਈ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਅਦਾਲਤਾਂ ਅਤੇ ਰੀ-ਲੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਚੰਗੀ ਨਿਹਚਾ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਕੋਪਨੀਜ਼ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਕ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਚੇਤ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਵਕੀਲ ਕਲਾਇੰਟ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਤਰਕ, ਡਾਟਾ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਿਵੇਂ ਵਧਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ- ਡਰਾਇਵਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ

ਇਹ ਗੱਲ ਸਾਫ਼ ਹੈ ਕਿ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੇ ਐਨਤੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ:

ਅੱਯੂਬ ਦੇ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੋ

ਜੇਕਰ ਡਾਟਾ ਵਿਖਾਇਆ ਤਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਮੰਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਕੰਮਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, "resentent,", "sgranal ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ,", "5 ਸਾਲ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ", "sumantical", ਇਹ ਵਿਆਕਰਣ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ। ਬੇਸਬਰੀ ਉਮਰ ਝੁਪਕਣ ਝੁਕਾਉ ਅਤੇ ਹੁਨਰ - ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ। ਅੱਯੂਬ ਪੋਸਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੋ ਕਿ “ਜਾਨ,", "ਜਾਗਣੀਆਂ" ਜਾਂ“ ਸਭਿਆਚਾਰ" ਉੱਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਸ਼ਾਇਦ ਸਿਆਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਵੱਦੋਦੋਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸਟੈਂਡਰਡ

ਨਾ-ਅਭਿਆਸੀਆਂ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੀ ਬੇਸਹਾਰੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਐਨਲਿਟਿਕਸ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਵੱਖੋ - ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਉਮਰ ਤੇ ਆਪਣੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਫ਼, ਕੰਮ-ਪਰਿਵਾਰਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਲਈ ਢਾਲਣ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਮਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ (ਜਿੱਥੇ ਉਮਰ ਦੇ ਇੰਡੀਕੇਟਰ) ਨੂੰ ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਮੁੜ- ਡਿਜ਼ਾਇਨ

ਜੇਕਰ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਉੱਤੇ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਕਿ ਉਮਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕ ਕੈਲੀਬਰੇਸ਼ਨ ਕਾਰਵਾਈ ਅਪਣਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੇ ਕਮੇਟੀ ਵਿੱਚ ਰੇਟਿੰਗ ਦੀ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਹੈ । ਉਦੇਸ਼ ਮੀਟਰ (ਸਲ ਅੰਕ, ਪ੍ਰੋਜੈੱਕਟ ਮੁਕੰਮਲ ਦਰ, ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੋਰ) ਵਰਤੋਂ । ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ ਸਾਰੇ ਉਮਰ ਦੇ ਕਾਮੇ ਬਰਾਬਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਅਤੇ ਬਿਰਧ ਕਾਮੇ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ।

ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਧਰਮ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧ

ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰੇ ਕਿ ਅਯਾਲੀ ਪੁੱਲਿਵਤਾ ਨੌਜਵਾਨ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ (ਸੰਪਰੈਸ਼ਨ, ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਭਾਂਡਿਆਂ) ਜਾਂ ਕੰਮ ਦੀ ਕਾਗਜ਼ - ਕਾਰਾਂ ਉੱਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ।

ਮਾਤਬਰ ਅਤੇ ਬੁੱਧਵਾਨ

ਉਮਰ ਦੇ ਵੱਖੋ - ਵੱਖਰੇ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚ ਲੀਡਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਤੀਬ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਕੰਮ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਜੇਕਰ ਐਨਟੀਕਲਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਅੰਤਰਦਾਨੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਹੁੰਦਿਆਂ ਹੀ ਉਮਰ ਭਰ ਦੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਫੜੋ । ਬੰਬਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਥਾ ਨੂੰ ਜੋੜੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਲੀਡਿੰਗ ਅਤੇ ਵੈਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ- ਇਨ- ਇਨ- ਡੀ. ਆਈ. ਡੀ. ਡੀ. ਸੀ. ਦੇ ਲਾਭ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਲਈ ਪੈਸੇ ਖ਼ਰਚਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪੈਸੇ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ:

• ਕਾਨੂੰਨੀ ਖ਼ਤਰੇ ਘਟਾਉਣ ਲਈ: ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ ਖੋਜ ਅਤੇ ਅਪਾਹਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਕਰਨਾ EEOC ਉੱਤੇ ਦੋਸ਼ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਲੱਖਾਂ ਜੰਗਾਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫ਼ਸ ਵਿੱਚ ਬਚਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਏਨਹੈਂਸਡ ਤਰਤੀਬ ਤਲ: ਉਮਰ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਕੰਪਨੀਆਂ, ਵਿਹਲੀਆਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚ ਕੇ, ਅਤੇ ਢੇਰ ਸਾਰੇ ਮਾਹਰ ਕਾਮਿਆਂ ਨੂੰ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨਾਲ ਸੈਨਤ ਮਾਹਰ ਮਾਹਰ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨੂੰ ਦੂਰ ਰੱਖ ਕੇ, [FLT]
• [FLT] ਨਿਪੁੰਨ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗੁਰੂ ਜੰਗੀ ਅਤੇ ਮੰਗਣੀ: ਹਰ ਉਮਰ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਜਦੋਂ ਉਹ ਡਾਟਾ ਰਾਹੀਂ ਸਹੀ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਵੇਖਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਤਾਕਤਵਰ ਨਵੇਂ ਬਣਦੇ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਲਗਿਣਤੀ: ਯੁਗ ਟੀਮਾਂ ਵੱਖੋ - ਵੱਖਰੇ ਤਜਰਬਿਆਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਲਿਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਰਿਸਰਚ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਮਰ-ਕੰਮਿੰਬਤ ਟੀਮਾਂ ਨੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਉੱਤੇ ਜੱਦਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• ਡੀਮੌਜਲੋਗ੍ਰਾਫ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਤੁਲਨ: ਆਬਾਦੀ ਉਮਰ ਅਤੇ ਕੰਮ - ਅਨਪੜ੍ਹਤਾ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਸੰਗਠਨ ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੇ ਕਾਮਿਆਂ ਨੂੰ ਵਰਣਮਾਲਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿਚ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਗੇ ।
• [FLT] ਪਾਰਸਿਵ ਬਰੈਂਡ ਨੇ ਨੇਤਾ: ਪਾਰਟੀਪੈਸਟਿਵ] ਲਿਬਸਨ, ਡਾਟਾ-ਦਿਲਨਾ ਗਾਹਕਾਂ, ਸਰਪਰਸਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਜ, ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਸਰਵੈਂਟਾਂ ਨਾਲ ਭਰੋਸਾ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
• [FLT] ਟੀਕਾਵਨ ਦੀ ਨਵੀਂ ਬਣਤਰ: [[ ਪਾਇਨੀਅਰ ਉਮਰ ਹੱਰ ਸਾਇੰਸ ਵਿਚ ਇਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਆਗੂ ਵਜੋਂ ਇਕ ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਅਪਮਾਨਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤਰਖਾਣ ਨੂੰ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਇਕ ਸਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਤਰਕਸੰਗਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਕਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਕਈ ਕੰਮ - ਕਾਰਾਂ ਵਿਚ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਐਨਲਿਟਿਕਸ ਇਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਨਿਰਦੇਸ਼ਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਦਿੱਖ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਯੋਗਦਾਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ । ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ ਤੇ, ਪ੍ਰਣਾਲੀ, ਪ੍ਰਮਾਣਕਿਤਾ, ਪ੍ਰਮਾਣ, ਪ੍ਰਣਾਲੀ, ਪ੍ਰਮਾਣਕਿਤਾ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਕੇ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਉਮਰ ਹੈ, ਤਰਤੀਬ, ਤਰਕ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਉੱਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕਾਰਵਾਈ, ਇਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕਾਰਵਾਈ, ਇਕ ਯੋਗਤਾ, ਇਕ ਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਸਮਾਜਕ ਯੋਗਤਾ ਹੈ । ਯੁਗ, ਜਿੱਥੇ ਵਾਜ, ਨਾਈਸ, ਨਾਈਸ, ਨਾਈਤਬਾਜ਼ੀ, ਨਾਕਾਬਲੀ, ਨਾਕਾਬਲੀ, ਨਾਈਸ, ਨਾਕਾਬਲੀ, ਨਾਕਾਬਲਤਾ, ਨਾਈਤਵੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨਾ, ਹਰ ਉਮਰ ਦੇ ਯੋਗ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।