Escel Engineering ماڈلز تجزیہ اور فیصلہ سازی کے لیے ضروری آلات ہیں. تاہم، ڈیٹا داخلی غلطیوں ان ماڈلز کی درستی پر مصالحت کر سکتے ہیں. میں ان غلطیوں کو حل کر سکتا ہوں اور ان کو درست کر سکتا ہوں قابل اعتماد نتائج اور مؤثر کارکردگی کے لیے ضروری ہے۔

عام ڈیٹا انرجی ضلعوں

غلطیاں اکثر typographic خطاط، غلط یونٹ یا غیر منصفانہ اعداد و شمار کی وجہ سے ہوتی ہیں۔یہ مسائل حساب و پیداوار میں اہم داخلی عوامل کا باعث بن سکتے ہیں۔ عام غلطیوں کو تسلیم کرنا ابتدائی تناظر اور اصلاح میں مدد دیتا ہے۔

غلطی کے لئے تجدید

ڈیٹا کے ذریعے معلومات کی درستی ، غیرضروری فارمیٹ اور غلطی کے بارے میں معلومات کو فوری طور پر غلط ثابت کرنے کے قابل ہو سکتی ہیں ۔

ڈیٹا انرجی کی اصلاحات

جب غلطیاں معلوم کی جائیں تو نئی غلطیوں کو متعارف کرنے سے بچنے کے لیے اصلاحات احتیاط سے تیار کی جانی چاہئیں ۔ صلیبی فہرستوں کے ساتھ یا سابقہ نسخوں سے متعلق اعداد و شمار کی تصدیق کی جا سکتی ہے ۔اپنی تبدیلی لاجست کو یقینی بنانا یقینی بناتا ہے اور پھر اس کی تجدید کرتا ہے۔

بہترین مشق

  • ڈیٹا موزوں قوانین استعمال کریں تاکہ انواع کو محدود کیا جا سکے۔
  • اِس سلسلے میں ایک مثال پر غور کریں ۔
  • باقاعدگی سے جائزہ لیں اور ڈیٹا کی تقسیم۔
  • اِس سلسلے میں کچھ مثالوں پر غور کریں ۔
  • مناسب ڈیٹا داخلہ کے طریقوں پر صارفین کو ٹریننگ کرنا۔