မိတ်ဆက်
ကမ္ဘာပေါ်မှာ စာရင်းအင်းများတွင်၊ လူဦးရေမှ ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာရယူရန် နမူနာယူနည်းစနစ်ကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ ယေဘူယျနည်းလမ်းနှစ်ခုမှာ အစီအစဥ်နမူနာနှင့် အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း ဖြစ်သည်။ နှစ်ခုစလုံးတွင် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ထူးခြားချက်များရှိပြီး မတူညီသောအခြေအနေများတွင် အသုံးပြုကြသည်။ အောက်တွင်၊ နည်းပညာတစ်ခုစီနှင့် ၎င်းတို့အကြား ခြားနားချက်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။
အချိုးကျနမူနာ
မျဥ်းပုံနမူနာတွင် လူဦးရေကို မတူညီသော လူတန်းစားများ သို့မဟုတ် အုပ်စုငယ်များအဖြစ် ပိုင်းခြားကာ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာနည်းပညာကို အဆိုပါအဆင့်တစ်ခုစီတွင် အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် နမူနာတစ်ခုစီတွင် stratum ကိုကိုယ်စားပြုကြောင်းသေချာစေပြီး ပိုမိုတိကျပြီး တစ်သားတည်းကျသောနမူနာကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
ဥပမာ
မြို့တစ်မြို့၌ အားကစားအကြိုက်များအကြောင်း လေ့လာလိုသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသက်အရွယ်နှင့် ကျား၊မအလိုက် လူဦးရေကို ကွဲပြားသော အမျိုးအစားအဖြစ် ပိုင်းခြားနိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် လူဦးရေတစ်ခုလုံး၏ ကိုယ်စားပြုနမူနာကိုရယူရန် ဤအလွှာတစ်ခုစီအတွက် ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာကို အသုံးပြုပါသည်။
အစုအဖွဲ့နမူနာ
အစုအဖွဲ့နမူနာတွင်၊ လူဦးရေယူနစ်များကို အုပ်စုများ သို့မဟုတ် အစုအဝေးများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားပြီး အဆိုပါအုပ်စုများ၏ သတ်မှတ်ထားသော အရေအတွက်ကို နမူနာတွင် ထည့်သွင်းရန်အတွက် ကျပန်းရွေးချယ်ထားသည်။ ထို့နောက် ဤရွေးချယ်ထားသော အဖွဲ့များမှ ယူနစ်အားလုံးကို နမူနာပုံစံအဖြစ်မှ ထုတ်ယူပါသည်။ လူဦးရေရှိလူတိုင်းအတွက် ဒေတာမရရှိနိုင်သော်လည်း အုပ်စုတိုင်းအတွက် ရနိုင်သည့်အခါ ဤနည်းပညာသည် အသုံးဝင်ပါသည်။
ဥပမာ
ပြည်နယ်တစ်ခုတွင် ပညာရေးအရည်အသွေးနှင့်ပတ်သက်၍ လေ့လာမှုတစ်ခု ပြုလုပ်လိုသည်ဆိုပါစို့။ ကျောင်းသားတစ်ဦးချင်းစီကို နမူနာယူမည့်အစား၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြည်နယ်အတွင်းရှိ ကျောင်းအချို့ကို ကျပန်းရွေးချယ်ပြီးနောက် ထိုကျောင်းများမှ ကျောင်းသားများကို နမူနာယူနိုင်ပါသည်။
အပိုင်းလိုက်နမူနာနှင့် အစုလိုက်နမူနာကြား ကွာခြားချက်များ
- အစုလိုက်နမူနာသည် လူဦးရေကို အုပ်စုများ သို့မဟုတ် အစုအဝေးများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသော်လည်း အစုအဖွဲ့နမူနာသည် လူဦးရေကို ကွဲပြားသောအဆင့်သို့ ပိုင်းခြားပေးပါသည်။
- မျဥ်းပုံနမူနာသည် စထရာတမ်တစ်ခုစီရှိ ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာနည်းပညာကို အသုံးပြုသည်၊ အစုလိုက်နမူနာသည် နမူနာတွင်ပါဝင်ရန် အုပ်စုများကို ကျပန်းရွေးချယ်ပေးနေစဉ်။
- စထရာတမ်တစ်ခုစီ၏ တစ်သားတည်းဖြစ်စေသော ကိုယ်စားပြုနမူနာကို အလိုရှိသောအခါတွင် အစုလိုက်နမူနာသည် ဒေတာတစ်ခုချင်းမရရှိနိုင်သော်လည်း အုပ်စုအလိုက်ရရှိနိုင်သောအခါတွင် အစုလိုက်နမူနာသည် အသုံးဝင်ပါသည်။
နိဂုံးချုပ်
အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော် မျဥ်းပုံနမူနာနှင့် အစုလိုက်နမူနာများသည် လူဦးရေ၏ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာများရယူရန်အတွက် စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် အသုံးဝင်သောနည်းပညာများဖြစ်သည်။ နှစ်ခုစလုံးတွင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင် သီးခြားသတ်မှတ်ချက်များရှိပြီး မတူညီသောအခြေအနေများတွင် အသုံးပြုကြသည်၊ ထို့ကြောင့် နည်းပညာတစ်ခုစီနှင့် ၎င်းတို့ကြားရှိ ကွဲပြားမှုများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
ကျွန်ုပ်သည် နည်းပညာနှင့် DIY ကို ဝါသနာပါသော ကွန်ပျူတာအင်ဂျင်နီယာ Sebastián Vidal ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ကျွန်ုပ်သည် ဖန်တီးသူဖြစ်သည်။ tecnobitsလူတိုင်းအတွက် နည်းပညာကို ပိုမိုနားလည်နိုင်စေရန်နှင့် သင်ခန်းစာများကို ကျွန်ုပ်မျှဝေရာ .com။