Data Transcription ဆိုတာဘာလဲ။ အရည်အသွေးပြည့်ဝသော ဒေတာကို ကူးယူဖော်ပြခြင်း။

အရည်အသွေးရှိသော အချက်အလက် ကူးယူဖော်ပြခြင်း။

"ဒေတာ" ဟူသော စကားလုံးတွင် အဓိပ္ပါယ်များစွာရှိသည်။ ၎င်းကိုကြားသောအခါ သာမန်လူအများစု၏စိတ်ထဲတွင် ပထမဆုံးရောက်ရှိလာသောအရာမှာ ကိန်းဂဏန်းများနှင့် စာရင်းအင်းများဖြစ်သည်။ တစ်ချို့က စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ကို တွက်ကြည့်လို့တောင် စိတ်ကူးမိနိုင်တယ်။ နောက်ထပ်ခြေတစ်လှမ်းလှမ်းဖို့၊ စီးရီးထဲကဇာတ်ကောင်တစ်ခုက Data လို့အမည်ပေးထားတဲ့အတွက် တစ်ချို့လူတွေက စိတ်ကူးယဉ် Star Trek franchise နဲ့ “ဒေတာ” ဟူသောအသုံးအနှုန်းကို ချိတ်ဆက်မိကြောင်း သေချာပေါက်ပြောနိုင်ပါသည်။ သူသည် အသိပညာကို မြတ်နိုးသောကြောင့် သူ၏ကိုယ်ပိုင်အမည်ကို ရွေးချယ်ကာ သူ့တွင် အထင်ကြီးလောက်စရာ တွက်ချက်နိုင်စွမ်းကို ပေးစွမ်းနိုင်သော positronic ဦးနှောက်ရှိသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏စိတ်တွင်ရောက်လာသော အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များသည် အားလုံးလမ်းကြောင်းမှန်ပေါ်ရောက်နေပေသည်၊ သို့သော် ဝေါဟာရသည် အနည်းငယ်ပိုမိုရှုပ်ထွေးပါသည်။ ပထမဆုံးအနေနဲ့ Data အကြောင်းပြောတဲ့အခါမှာ အရည်အသွေးနဲ့ quantitative research မှာ စုဆောင်းအသုံးပြုထားတဲ့ quantitative နဲ့ qualitative data တို့ရဲ့ ကွဲပြားမှုကို ဖော်ပြလိုပါတယ်။ ဒီတော့ ဒီမှာအသေးစိတ် နည်းနည်းလေ့လာကြည့်ရအောင်။

ကိန်းဂဏန်းများဖြင့် ကောင်းစွာ တိုင်းတာနိုင်သည့် ဒေတာကို ကိန်းဂဏန်း အချက်အလက်ဟု ခေါ်သည်။ အရေအတွက်ဆိုင်ရာ သုတေသနပြုရန်အတွက် ဘာသာရပ်များစွာကို စုစည်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကိန်းဂဏာန်းဆိုင်ရာ တာဝန်များကို ချထားရန်ဖြစ်သောကြောင့် အရေအတွက်ဆိုင်ရာ သုတေသနတွင် သင်္ချာနှင့် စာရင်းအင်းများသည် ကြီးမားသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အရေအတွက် သုတေသီများက "မည်မျှ" ကဲ့သို့သော မေးခွန်းများ မေးကြသည်။ သို့မဟုတ် "ဒေတာတစ်ခုနှင့်တစ်ခု မည်သို့ဆက်စပ်နေသနည်း။" ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သော အရေအတွက်ဆိုင်ရာ သုတေသနမေးခွန်းများ ဖြစ်နိုင်သည်- 2020 ခုနှစ်တွင် Memphis ၏ လူဦးရေပုံသဏ္ဍာန် အသွင်အပြင်သည် အဘယ်နည်း။ လွန်ခဲ့သည့် ဆယ်စုနှစ် နှစ်ခုအတွင်း အမေရိကန်နိုင်ငံတွင် ပျမ်းမျှ အပူချိန် မည်ကဲ့သို့ ပြောင်းလဲခဲ့သနည်း။ အဝေးထိန်းအလုပ်သည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို ကျဆင်းစေပါသလား။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အရည်အသွေးရှိသော ဒါနဟူသော ဝေါဟာရအောက်တွင် ရှိနေသော အချက်အလက်များလည်း ရှိသည်။ အရည်အသွေးဆိုင်ရာ သုတေသနကို ကိန်းဂဏန်းများဖြင့် မပြသသော်လည်း စကားလုံးများဖြင့် ဖော်ပြသည်။ ၎င်းကို တိကျသေချာသောနည်းလမ်းဖြင့် အကဲဖြတ်ခြင်းမရှိသလို၊ ၎င်းတွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များလည်း မပါဝင်သည့်အပြင် အရေအတွက်ဆိုင်ရာ သုတေသနများထက် ရည်ရွယ်ချက်နည်းသည်မှာ သေချာပါသည်။ အရည်အသွေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ၏ အဓိကပန်းတိုင်မှာ ရှုထောင့် သို့မဟုတ် တစ်စုံတစ်ခု၏ သဘောသဘာဝကို ဖော်ပြရန် သို့မဟုတ် ဘာသာရပ်တစ်ခုအား ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော ဒေတာသည် လူတို့၏ စေ့ဆော်မှုကို ထိုးထွင်းသိမြင်စေသည်- ၎င်းတို့သည် အဘယ်ကြောင့် အချို့သောနည်းလမ်းဖြင့် ပြုမူနေကြသနည်း သို့မဟုတ် အချို့သော သဘောထားရှိကြသနည်း။ တခါတရံ အရည်အသွေးရှိသော အချက်အလက်များသည် ရိုးရှင်းသောအမြင် သို့မဟုတ် အဆုံးအဖြတ်များဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ပမာဏသုတေသနတစ်ခုသည်- ဟောလိဝုဒ်သည် ဆယ်ကျော်သက်များ၏ ခန္ဓာကိုယ်ပုံရိပ်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်စေသနည်း။ ချီကာဂိုရှိ ကျန်းမာရေးနှင့်ညီညွတ်သော အစားအသောက်ကို ကလေးများက မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြသနည်း။ တကယ်တော့၊ အရေအတွက်ဆိုင်ရာ သုတေသနပြုချက်တွေဟာ လူနာတွေ ဘာကြောင့် လူနေမှုပုံစံကို ရွေးချယ်ကြသလဲ ဒါမှမဟုတ် ရောဂါတစ်ခုခုရှိနေရင် ဘယ်လို ပြုမူနေထိုင်ရမလဲဆိုတာ နားလည်နိုင်ဖို့ ဆရာဝန်တွေ၊ စိတ်ပညာရှင် ဒါမှမဟုတ် သိပ္ပံပညာရှင်တွေအတွက် ကြီးမားတဲ့ အကူအညီဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ Quantitative Data သည် ကုမ္ပဏီများစွာအတွက် အလွန်အသုံးဝင်သော အချက်အလက်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များ၏ နှစ်သက်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ဒီတော့ အခုမေးခွန်းကို ကြည့်လိုက်ရအောင်- ဘာကြောင့် အရည်အသွေးရှိတဲ့ အချက်အလက်တွေကို ကူးယူဖော်ပြသင့်သလဲ။

ကျွန်ုပ်တို့ပြောခဲ့သည့်အတိုင်း အရည်အသွေးဆိုင်ရာ သုတေသနသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အရေအတွက်ဒေတာကို တိုင်းတာသည့်နည်းလမ်းတွင် အရည်အသွေးဒေတာကို တိုင်းတာရန် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောကြောင့် အဆုံးစွန်၊ အကြွင်းမဲ့၊ တိကျသောအဖြေကို ရှာဖွေရန်အကြောင်းမဟုတ်ပေ။ အကြောင်းအရာတစ်ခု သို့မဟုတ် ပြဿနာတစ်ခုအား စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပြီး လူတစ်ဦးချင်း သို့မဟုတ် လူ့အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးတွင် ချဲ့ထွင်ရန် လိုအပ်သည့်အခါ အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော သုတေသနကို အများအားဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ဒါဆို အရည်အသွေးပြည့်မီတဲ့ အချက်အလက်တွေကို စုဆောင်းဖို့ ဘယ်လိုနည်းလမ်းတွေသုံးလဲ။ စူးစမ်းလေ့လာမှုများ၊ စစ်တမ်းများ၊ အင်တာဗျူးများနှင့် အာရုံစူးစိုက်မှုအုပ်စုများသည် အများအားဖြင့် သွားရမည့်လမ်းဖြစ်သည်။ ယနေ့တွင် အောက်ပါနည်းလမ်းနှစ်ခုကို အာရုံစိုက်ပါမည်။

1. အင်တာဗျူးများ - ဤနည်းလမ်းသည် သုတေသီများနှင့် မေးခွန်းများမေးနေစဉ် ဆန်းစစ်သူများနှင့် စကားစမြည်ပြောခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
2. အာရုံစူးစိုက်သောအဖွဲ့များ - ဤနည်းလမ်းတွင် သုတေသနများသည် ဆန်းစစ်သူအုပ်စုကြားတွင် ဆွေးနွေးမှုကို ဆွဲဆောင်ရန် မေးခွန်းများမေးကြသည်။

အင်တာဗျူးများနှင့် အာရုံစူးစိုက်သည့်အဖွဲ့များ၏ အားသာချက်မှာ ဆန်းစစ်သူများသည် လွတ်လပ်စွာထုတ်ဖော်ပြောဆိုခွင့်၊ သုတေသီများအား ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်စကားဖြင့် သတင်းအချက်အလက်များ မျှဝေနိုင်ခွင့်ရှိပြီး စစ်တမ်းသုံးခုကို ရွေးချယ်သည့်အခါ မဖြစ်နိုင်သည့်နည်းလမ်းဖြင့် အသေးစိတ်ဖော်ပြရန် အခွင့်အရေးပေးထားကြောင်း၊ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အဖြေငါးခု။ ထို့အပြင်၊ အင်တာဗျူးများနှင့် အာရုံစူးစိုက်မှုအုပ်စုများသည် သုတေသီအား အခြားနည်းလမ်းများထက် များစွာပို၍ နက်နဲသော အကြောင်းအရာကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေရန် သုတေသီအား မေးခွန်းခွဲများမေးခွင့်ရှိသည်။

ထိုနည်းလမ်းများ၏ အကြီးမားဆုံး အားနည်းချက်တစ်ခုမှာ တစ်ခါတစ်ရံ ၎င်းတို့ကို မှတ်တမ်းတင်ရန် ခက်ခဲခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ပြဿနာမှာ အာရုံစူးစိုက်မှုအရှိဆုံး သုတေသီပင် အင်တာဗျူးတစ်ခု သို့မဟုတ် ဆွေးနွေးမှုတစ်ခုအတွင်း ပြောခဲ့သမျှကို မှတ်စုများ ချရေးနိုင်စွမ်းမရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ၎င်းတို့သည် မှတ်စုများကို မှတ်သားနေပါက ၎င်းတို့သည် လုံလောက်သော သတိရှိပြီး ဆန်းစစ်သူများအပေါ် အာရုံစိုက်သင့်သည့် နည်းလမ်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်ခြေနည်းပါသည်။ ထို့ကြောင့် သုတေသီများသည် အင်တာဗျူးများနှင့် ဆွေးနွေးမှုများကို မှတ်တမ်းတင်လေ့ရှိပြီး အဆုံးတွင် ၎င်းတို့တွင် အဓိကအချက်အလက်များပါသည့် ဗီဒီယို သို့မဟုတ် အသံဖိုင်တစ်ခုရှိသည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆန်းစစ်သူများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုကို အာရုံစိုက်နိုင်စေကာ ၎င်းတို့အတွက် အာရုံမပြောင်းဘဲ ၎င်းတို့အတွက် ပိုမိုအဆင်ပြေစေပါသည်။

သို့သော်၊ အသံနှင့် ဗီဒီယိုမှတ်တမ်းများသည် ၎င်းတို့အတွက် ပြဿနာအချို့ကို ဆောင်ကြဉ်းပေးပါသည်။ ၎င်းတို့ထဲမှ တစ်ခုမှာ မှတ်တမ်းတင်ထားသော အကြောင်းအရာမှ ခေါင်း သို့မဟုတ် အမြီးများ ထုတ်ရန် မကြာခဏ ခက်ခဲရခြင်း ဖြစ်သည်။ ဒါဆို ဒါကိုဖြေရှင်းဖို့ ဘာတွေလုပ်ဆောင်နိုင်မလဲ။ ပထမဦးစွာ တစ်စုံတစ်ယောက်သည် စာမေးပွဲဖြေဆိုသူများ၏ မှတ်ချက်၊ အဖြေများနှင့် ထင်မြင်ယူဆချက်အားလုံးကို စနစ်တကျ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် စာသားမှတ်တမ်းများသည် အလွန်အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်သည်။ သုတေသီများသည် ဗီဒီယို သို့မဟုတ် အသံမှတ်တမ်းတစ်ခုအား ကူးယူဖော်ပြပါက၊ ၎င်းတို့တွင် အသံသွင်းခြင်း၏ အကြောင်းအရာတစ်ခုလုံးကို ရေးမှတ်ထားသည့်ပုံစံဖြင့် ဆက်လက်ရှိနေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် အရည်အသွေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များသည် ၎င်းတို့ရှေ့တွင် အဖြူပေါ်တွင် အမည်းရောင် ရှိနေမည်ဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်ကို ပြီးသောအခါတွင်၊ ၎င်းတို့၏ သုတေသနပြုချက်၏ အခြေခံရှိသည်။ အလုပ်တစ်ခု၏ အလွန်ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုအပိုင်းကို ပြီးမြောက်ပြီးကတည်းက ဒေတာကိုစနစ်တကျပုံစံဖြင့် တည်ဆောက်ခြင်းသည် ပိုမိုလွယ်ကူသွားမည်ဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ပြောနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများအား မှတ်စုများပြုလုပ်ခြင်းထက် ရလဒ်များနှင့် လေ့လာတွေ့ရှိချက်များကို အာရုံစူးစိုက်နိုင်စေပြီး မှတ်တမ်းတစ်ခုကို အဆက်မပြတ်လှန်ပြန်ကြည့်ခြင်း သို့မဟုတ် အမြန်ထပ်ဆင့်ခြင်းတို့ဖြင့် မှတ်တမ်းတစ်ခုအား အဆက်မပြတ်လှန်လှောကြည့်ရှုနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ မှတ်တမ်းမှတ်စုတစ်ခုသည် မှတ်စုများထက် များစွာပို၍ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး စာရေးမှတ်တမ်းတစ်ခုမှ တိကျသောအချက်အလက်များကို မျှဝေရန်လည်း လွယ်ကူမည်ဟု မဆိုလိုပါ၊ မှတ်တမ်းတစ်ခုလုံးကို မျှဝေရန်မလိုအပ်သော်လည်း သင်ရိုးရှင်းစွာ ကူးယူနိုင်သည်- စာပိုဒ် သို့မဟုတ် နှစ်ခုကို ကူးထည့်ပါ။ နောက်ဆုံးအချက်မှာ အကြောင်းအရာသည် ခိုင်မာသောပုံစံတစ်ခုရရှိမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကိုဖြတ်၍ အချို့သောပုံစံတစ်ခုကို လိုက်နာရန် ရိုးရှင်းမည်ဖြစ်သည်။ အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ၎င်းတို့အား စုဆောင်းကာ အချင်းချင်း နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက် လည်ပတ်မှုကိရိယာတစ်ခုတွင် အလွယ်တကူခွဲထုတ်နိုင်ပြီး အဆုံးတွင် ၎င်းတို့အား inductive analysis (သီအိုရီတစ်ခုဖော်ဆောင်ခြင်း) သို့မဟုတ် deductive analysis (ရှိပြီးသားသီအိုရီကို စမ်းသပ်ခြင်း) ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ . ၎င်းသည် အဓိပ္ပါယ်ရှိသောရလဒ်များကို ရရှိစေပြီး နောက်ပိုင်းတွင် လေ့လာမှု၊ ဆောင်းပါး သို့မဟုတ် အစီရင်ခံစာပုံစံဖြင့် တင်ပြနိုင်သည့် နိဂုံးချုပ်ချက်များကို ထွက်ပေါ်လာစေသည်။

သင်၏စာသားမှတ်တမ်းဝန်ဆောင်မှုပေးသူအဖြစ် Gglot ကိုရွေးချယ်ပါ။

အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော ဒေတာသုတေသနကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုအလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အပ်နှံမှုများစွာ လိုအပ်သည်- သုတေသီများသည် ဒေတာစုဆောင်းရန်၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်ပြီး အဆုံးတွင် ၎င်းတို့သည် ကောက်ချက်ဆွဲကာ သိပ္ပံနည်းကျ စာရွက်စာတမ်းပုံစံဖြင့် တင်ပြရန် လိုအပ်သည်။ အမှန်မှာ ၎င်းသည် အချိန်နှင့် စွမ်းအင်ကို ယူဆောင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အကယ်၍ သင်သည် သုတေသီတစ်ဦးဖြစ်ပြီး သင့်ရလဒ်များကို လျင်မြန်စွာရရှိရန် လိုအပ်ပါက သို့မဟုတ် သင့်အလုပ်ကို ရှုပ်ထွေးမှုနည်းပါးစေရန် လိုလားသော်လည်း တစ်ချိန်တည်းတွင် ရလဒ် သို့မဟုတ် ရလဒ်များ၏ အရည်အသွေးကို အလျှော့မပေးချင်ပါက ကျွန်ုပ်တို့အကြံပြုလိုပါသည်။ သင်၏ အရည်အသွေးဆိုင်ရာ သုတေသနတွင် အဆင့်တစ်ဆင့်အဖြစ် ကူးယူဖော်ပြခြင်းကို သင်အကောင်အထည်ဖော်ရန်။ ကောင်းတဲ့အချက်ကတော့ ဒါက သင်လုပ်နိုင်တဲ့ အဆင့်တစ်ခုဖြစ်ပြီး (သင်) outsource လုပ်သင့်တယ်။ သင်၏ မှတ်တမ်းများကို ကျွမ်းကျင်သော ကူးယူဖော်ပြခြင်းဝန်ဆောင်မှုပေးသူလက်သို့ ပေးအပ်ပါက သင့်သုတေသနတွင် အခြားအရေးကြီးသော အဆင့်များကို အပ်နှံရန် အချိန်ပိုရပါလိမ့်မည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် သင်သည် တိကျသော မူရင်းအကြောင်းအရာကို အခြားပိုမိုအဆင်ပြေသည့်ပုံစံဖြင့် ပြန်လည်ရရှိနိုင်မည်ဟု ယုံကြည်နိုင်သည်။

Gglot တွင် စာသားမှတ်တမ်းကို မှာယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များအတွက် အလွန်အသုံးပြုရအဆင်ပြေပါသည်။ သင်လုပ်ရန်မှာ သင်၏အသံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုမှတ်တမ်းများကို အပ်လုဒ်လုပ်ရန်နှင့် သင်ကြိုမြင်ထားသည့် အချက်အလက်အချို့ကို အသံလွှင့်သူများအတွက် အထောက်အကူဖြစ်နိုင်သည် (စပီကာများ၏အမည်များ သို့မဟုတ် အလွန်လူသိများသော အသုံးအနှုန်းအချို့၏ ရှင်းလင်းချက်ကဲ့သို့)။ စာသားမှတ်တမ်းများကို သင့်ထံပြန်မပို့မီ ၎င်းတို့ကိုဖြတ်၍ လိုအပ်ပါက အချို့သောအပိုင်းများကို တည်းဖြတ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။

Gglot မှ ကူးယူဖော်ပြသူသည် မူရင်းအင်္ဂလိပ်စကားပြောသူများဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ အရည်အသွေးလိုအပ်ချက်များမြင့်မားသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို ဂရုတစိုက်ရွေးချယ်ထားပါသည်။ သင့်စာရွက်စာတမ်းများကို အချိန်တိုအတွင်း အသေးစိတ်အချက်အလက်များအထိ မှတ်တမ်းတင်ပေးမည့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်ပါသည်။ အသံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုဖိုင်၏ အရည်အသွေးနှင့် ကြာချိန်ပေါ်မူတည်၍ ပို့ဆောင်ချိန် အမျိုးမျိုးရှိသည်။

သင်၏စာရွက်စာတမ်းများနှင့်ကျွန်ုပ်တို့ကိုယုံကြည်စိတ်ချနိုင်သည်ကိုဖော်ပြရန်လည်းအရေးကြီးသည်- လျှို့ဝှက်မှုသည် Gglot တွင်အလွန်အရေးကြီးသည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် လက်တွဲလိုပါက ကျွန်ုပ်တို့အဖွဲ့မှ အဖွဲ့ဝင်များသည် ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခြင်းမရှိသော သဘောတူညီချက်ကို လက်မှတ်ရေးထိုးရန် လိုအပ်ပါသည်။

မှန်ကန်သော စာသားမှတ်တမ်းသည် အရည်အသွေး ဒေတာသုတေသီများအတွက် အမှန်တကယ် အသက်ကယ်တင်နိုင်သည်ဟူသည့် စကားအားလုံးကို ကျွန်ုပ်တို့ ထပ်ခါထပ်ခါ ပြောနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုများကို စမ်းသုံးကြည့်ပြီး သင်ကိုယ်တိုင်ရှာဖွေပါ။