Looking across all the data element

Looking across all the data elements found in an organization or across organizations, one finds many concepts that are the same. For instance, in statistical survey organizations, data are collected and estimates produced for some population. But surveys are often conducted on a regular basis – monthly, quarterly, yearly – so the population is repeated. Moreover, many surveys might be conducted on the same population, each for its own specialized purpose. A similar situation applies in a scientific research lab, where in a large program, the same scientific experiments are conducted repeatedly.

결과 (한국어) 1:

조직에 있는 모든 데이터 요소를 통해 또는 조직 간에 찾고, 사람은 같은 많은 개념을 찾아낸 다. 예를 들어, 통계 조사 조직에서 데이터 수집 및 견적 일부 인구에 대 한 생산. 하지만 설문 조사는 종종 실시-정기적으로 월별, 분기별, 연간-인구 반복. 또한, 특수 목적을 위해 각각 동일한 인구에 많은 설문 조사를 실시 수 있습니다. 과학적인 연구 실험실에서 비슷한 상황 적용 어디 큰 프로그램에서 같은 과학 실험 실시 하는 반복.

결과 (한국어) 2:

기관 또는 조직에 걸쳐있는 모든 데이터 요소 살펴보면, 하나는 동일한 많은 개념을 찾는다. 예를 들어, 통계 조사 조직에서, 데이터가 수집되고, 일부 추정 인구 제조. 그러나 설문 조사는 종종 정기적으로 실시하고 있습니다 - 월별, 분기 별, 연간 - 그래서 인구가 반복된다. 또한, 많은 설문 조사는 자신의 특별한 목적을 위해 각각 동일한 인구에서 수행 될 수 있습니다. 유사한 상황은 큰 프로그램에서, 동일한 과학 실험을 반복 실시하고 과학 연구소에 적용된다.

결과 (한국어) 3:

통틀어 모든 데이터 요소 한 조직 또는 조직 내의 발견, 많은 개념을 같은.예를 들면 '통계 조사 데이터 수집 및 아마 생기는 약간의 인구.하지만 조사 왕왕 월간 분기, 정기적인 연도 –, – 그래서 인구 반복.또수 많은 조사를 같은 사람들 대해 자신의 하나하나 전문 목적으로.비슷한 상황에 적용된다 연구 실험실, 한 큰 프로그램, 같은 과학 실험을 진행하다.