Dynamic စစ်တမ်းမေးခွန်းလွှာဘို့တဆယ်နှစ်လုံးကို Techniques
Dynamic စစ်တမ်းများသုတေသနမေးခွန်းများ Developing များအတွက်နည်းစနစ်
အဆိုပါသတ်မှတ်ချက်နှင့်စံသတ်မှတ်ချက်အနေဖြင့်ရလဒ်များသောအရေးယူဆောင်ရွက်မှု: ပြောင်းလဲနေသောစစ်တမ်းမေးခွန်းများကိုဖန်တီးသောအခါ, စဉ်းစားရန်အစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုရှိပါတယ်။ dynamic စစ်တမ်းမေးခွန်းများကိုအခြေခံယုတ္တိဗေဒမှတဆင့်လည်ပတ်။ အဆိုပါယုတ္တိဗေဒစံနေဖြင့်ဖြန့်ချိသည်။ ပြောင်းလဲနေသောစစ်တမ်းမေးခွန်းများကိုဖန်တီးခြင်းအတွက်အသုံးပြုတဲ့ယုတ္တိဗေဒရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အသုံးပြုတဲ့ boolean ရှာဖွေရေးအသုံးအနှုန်းများနဲ့တူတွေအများကြီးလှပါတယ်။ OR, နှင့်, မ: boolean ယုတ္တိဗေဒသုံးခုရိုးရှင်းသောအော်ပရေတာများကိုအသုံးပြုသည်။ boolean ယုတ္တိဗေဒသုတေသီများလာမည့်အရေးယူဆုံးဖြတ်ရန်တစ်ခုတည်းသို့မဟုတ်မျိုးစုံစံအသုံးပြုစစ်တမ်းမေးခွန်းများကိုဒီဇိုင်းခွင့်ပြုပါတယ်။
Dynamic စစ်တမ်းများသုတေသနမေးခွန်းများ Developing 12 Techniques
- ရိုးရှင်းတဲ့အကိုင်းအခက်
- ပိုက်
- loop
- Randomization
- ဒြပ်ပေါင်းများအကိုင်းအခက်
- နှောင့်နှေးအကိုင်းအခက်
- ရိုးရှင်းသောမဲခွဲတမ်း
- အသိုက်သို့မဟုတ် Complex မဲခွဲတမ်း
- ထုတ်ယူခြင်း
- ပြ / ဝှက်မေးခွန်း
- ပြ / ဝှက်ဖြေ
- self-ဆုံးဖြတ်
dynamic စစ်တမ်းများသုတေသနသုတေသနချဉ်းကပ်မှု,
အတော်များများကစစ်တမ်းများသုတေသနဝန်ဆောင်မှုပေးအွန်လိုင်းစစ်တမ်းအဆောက်အဦ software ကိုဆက်ကပ်။
စစ်တမ်းများစစ်တမ်းမျောက်နဲ့တူဆိုဒ်များတွင်ဆောက်လုပ်ထားနိုင်ပါတယ်နှင့်အခြားပိုမိုခေတ်မီပလက်ဖောင်းရရှိနိုင်ပါသည်။ တချို့ကစစ်တမ်းများသုတေသနပလက်ဖောင်းစျေးကွက်သုတေသနများအတွက်အထူးဒီဇိုင်းနေကြသည်။ အခြားသူများကအောက်ပါတို့ပါဝင်သည်:
- Zarca
- မေးခွန်းတစ်ခုကို Pro ကို
စစ်တမ်းပံ့ပိုးပေးကျော်လွန် Moving, စျေးကွက်သုတေသီများတစ်ခုတည်းသုတေသနတူရိယာအတွင်းအရည်အသွေးနှင့်အရေအတွက်နည်းလမ်းများနှစ်ဦးစလုံးပါဝငျနိုငျပါသညျ။
ဒါကစပ်သုတေသနနည်းလမ်းအဖြစ်လူသိများသည်။
တဦးတည်းစိတ်ကူးမယ်လို့အမျှအရည်အသွေးနှင့်အရေအတွက်စျေးကွက်သုတေသနနည်းလမ်းများကိုပေါင်းစပ်ဖို့နည်းလမ်းတွေ၏နံပါတ်ရှိပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, စျေးကွက်သုတေသီအရေအတွက်သုတေသနပြုနိုင်ပြီးပြီးတော့အရည်အသွေးနည်းစနစ်များနှင့်အတူတက်လိုက်နာပါ။ ဒါမှမဟုတ်တစ်ခု option ကိုကြောင်းအမိန့် reverse နှင့်အလှည့်တွင်ပိုမိုအရည်အသွေးသုတေသနများကနောက်တော်သို့လိုက်ကြသည်သည့်အရေအတွက်နည်းလမ်းများဖြင့်နောက်တော်သို့လိုက်အရည်အသွေးစျေးကွက်သုတေသနလုပ်ဆောင်သွားရန်တည်ရှိ။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့သင်တန်း၏, အရည်အသွေးနှင့်အရေအတွက်နည်းလမ်းများတစ်ပြိုင်နက်ကောက်ယူနိုင်ပါတယ်။
တစ်ဦးကတစ်ပြိုင်နက်အရည်အသွေး - အရေအတွက်ချဉ်းကပ်မှုလျင်မြန်ခြင်းနှင့်နောက်ဆက်တွဲအရေးယူမှုအပေါ်အာရုံစူးစိုက်ဖြစ်လိုဆုံးဖြတ်ချက်ချဘို့အကောင်းတစ်ပွဲစဉ်ဖြစ်ပါတယ်။ quantitative data တွေကိုလျင်မြန်စွာဖောက်သည်ထောက်ပံ့ခြင်းနှင့်နိုင်ပါသည် - အရည်အသွေးအချက်အလက်များ၏ထို့အပြင်အတူ - clients များပိုမိုလွယ်ကူနားလည်ရန်ကြောင်းရှင်းလင်းချက်လက်ခံရရှိသည်။ ဒီအလှည့်အတွက်, client ကိုလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဖို့အထူးသဖြင့်သက်ဆိုင်ရာဖြစ်ကြောင်းအကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည့်ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ပါသည်။ အဆိုပါအတိုင်းအတာများ piggybacking ပိုကောင်းရလဒ်များကိုအောင်မြင်ရန်နိုင်ပါတယ်
အရည်အသွေးနှင့်အရေအတွက်နှစ်ဦးစလုံးချဉ်းကပ်၏ Synergy အပေါ်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းအားဖြင့်, စျေးကွက်သုတေသီများ, concept ကိုနှိုင်းယှဉ်ခွင့်လွယ်ကူချောမွေ့ရန်သုတေသနမေးခွန်းများနှင့်အဖြေကိုအထုပ်နိုင်ကြသည် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ , အဘယ်မှာနှင့်မည်သို့စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုကအကောင်းဆုံးအာရုံစိုက်လုပ်နိုင်အဆုံးအဖြတ်များ၏ဖြစ်စဉ်ကိုဦးတည်ပြီး။
client များထိုးထွင်းသိမြင်တဲ့စည်းလုံးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုတွေနဲ့ဆက်လက်ဆောင်ရွက်နှင့်နိုင်တော့မည်ရန်အဘို့အရည်ရွယ်ချက်မှာဖြစ်ပါတယ် ၎င်းတို့၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများများအတွက်ယုံကြည်စိတ်ချမှုလုပ်ဆောင်ရန်အစီအစဉ်များကိုရှေးခယျြ ။ ဒီဖြည့်စွတ်စပ်ချဉ်းကပ်၏အလားအလာအကျိုးကျေးဇူးများကိုတစ်ဦးအကျဉ်းချုပ်အောက်တွင်ဖော်ပြထားသောနေကြသည်:
- analysis နှင့်ထွက်ပေါ်လာတဲ့အကြံပြုချက်များအတည်ပြုကြသည်
- in-depth ကိုစားသုံးသူနားလည်မှု facilitated ဖြစ်ပါတယ်
- စားသုံးသူနားလည်မှု In-depth facilitated နှင့်ပိုပြီးနေသည်
- စားသုံးသူတွန်းအားများနှင့်အမှန်တရားတွေထင်ရှားကြသည်
- client များအားဖြင့်ယုံကြည်စိတ်ချမှုနှင့်ယုံကြည်မှုမှုတ်သွင်းခြင်းနှင့်ပံ့ပိုး
အတူ ယှဉ်ပြိုင်မှုဖွင့်အပူ စျေးကွက်သုတေသနပံ့ပိုးပေးနည်းပညာသစ်နဲ့ client များချမှတ်သကဲ့သို့, စျေးကွက်သုတေသနစက်မှုလုပ်ငန်းအတွက်ထိုဝန်ဆောင်မှုများကိုဝယ်ယူ၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုအသိအမှတ်မပြုသူတို့ဖြစ်နိုင်သည်လုပ်နိုင်အဖြစ်စျေးကွက်သုတေသနပံ့ပိုးပေးမယ့်ယှဉ်ပြိုင်မှုအစွန်းအဖြစ်အများကြီးရဖို့ရန်အဘို့အ, ကအရေးကြီးပါသည်။
အရင်းအမြစ်
Albanese, ဗြဲ (2013 မေလ) ။
Qual, တွေ့ဆုံ Quant: နှစ်ဦးလိုက်ဖက်သောသုတေသနလက်ထပ်၏အကျိုးကျေးဇူးများ, Quirk ရဲ့စျေးကွက်သုတေသနကိုပြန်လည်ဆန်းစစ်ခြင်းချဉ်းကပ်။