विषय - सूची[छिपाना][प्रदर्शन]
हम डेटा से घिरे हुए हैं, जो हर दिन अधिक से अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है। पर्यावरण के साथ हमारी अधिक से अधिक बातचीत डेटा के विभिन्न रूपों द्वारा आकार ले रही है, जिसमें हमारे इंटरनेट का उपयोग, ऑटोमोबाइल खरीद, समाचार फ़ीड जो हम देखते हैं, और कई अन्य चीजें शामिल हैं।
हम इस पोस्ट में मात्रात्मक डेटा को परिभाषित करेंगे, मात्रात्मक डेटा के उदाहरण देंगे, चर्चा करेंगे कि गुणात्मक और मात्रात्मक डेटा कैसे भिन्न होते हैं, और बहुत कुछ।
लेकिन आइए पहले एक कदम पीछे हटें।
हर दिन, 2.5 क्विंटल बाइट डेटा-जिसमें परीक्षण परिणाम, ग्राहक संतुष्टि स्कोर और ट्वीट शामिल हैं- का उत्पादन किया जाता है। लेकिन डेटा का हर टुकड़ा बराबर नहीं बनाया जाता है।
1 से 10 के पैमाने पर आपको सेवा, मेनू, पर्यावरण और मूल्य निर्धारण को रैंक करने के लिए कहने वाला एक सर्वेक्षण एक साक्षात्कार से अलग डेटा उत्पन्न करता है जो आपको अपने भोजन अनुभव का वर्णन करने के लिए कहता है।
डेटा सेट के साथ काम करने वाले विश्लेषकों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे डेटा के विभिन्न रूपों के बीच अंतर करें और समझें कि प्रत्येक आपके अध्ययन को कैसे प्रभावित कर सकता है।
डेटा में जाने की प्रक्रिया अक्सर एक विशिष्ट प्रश्न से शुरू होती है जिसका आप उत्तर देने का प्रयास कर रहे हैं, जैसे:
- जनसांख्यिकी का उपभोक्ता व्यवहार पर क्या प्रभाव पड़ता है?
- क्या कोई विशेष दर्शक किसी उत्पाद या सेवा में संशोधन के लिए अनुकूल प्रतिक्रिया देगा?
- दक्षता बढ़ाने के लिए परिचालन संबंधी बाधाओं को कैसे दूर किया जा सकता है?
विषय की प्रकृति, आपके बजट, समय और सुलभ संसाधनों के आधार पर आपको मात्रात्मक डेटा इकट्ठा और मूल्यांकन करने की आवश्यकता होगी। मुझे लगता है कि आप समझते हैं, है ना?
चलिए अब शुरू करते हैं।
मात्रात्मक डेटा क्या है?
डेटा का कोई भी संग्रह जिसे मात्रात्मक रूप से पहचाना और मूल्यांकन किया जा सकता है उसे मात्रात्मक डेटा माना जाता है।
एकमात्र प्रकार का डेटा जिसे वस्तुनिष्ठ रूप से मापा जा सकता है, वह है मात्रात्मक डेटा, जो इसे सबसे प्रासंगिक बनाता है डेटा का प्रकार गणित और सांख्यिकी दोनों में उपयोग के लिए।
इसे डेटा के मूल्य के रूप में संदर्भित किया जाता है जब इसे गणना या संख्याओं के रूप में व्यक्त किया जाता है, प्रत्येक डेटा सेट में एक विशिष्ट संख्यात्मक मान निर्दिष्ट होता है।
कोई भी मापनीय जानकारी जिसका उपयोग अंकगणित पर आधारित सांख्यिकीय गणनाओं और गणनाओं में किया जा सकता है, इस प्रकार का डेटा माना जाता है क्योंकि इसका उपयोग वास्तविक दुनिया में निर्णयों का समर्थन करने के लिए किया जा सकता है।
कितने, कितनी बार, और कितने प्रश्नों के कुछ उदाहरण यह उत्तर दे सकता है। इस डेटा को आसानी से सत्यापित और मूल्यांकन करने के लिए गणितीय विधियों का उपयोग किया जा सकता है।
समय, ऊंचाई, वजन, मूल्य, लागत, लाभ, तापमान और दूरी जैसे मात्रात्मक डेटा एक डेटा विश्लेषक आमतौर पर काम करता है।
इसे उत्पाद प्रबंधन, उपयोगकर्ता अनुभव डिज़ाइन या सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के क्षेत्र में प्रतिशत, संख्या, पृष्ठ लोड समय या अन्य मीट्रिक के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।
कितने लोगों ने एक निश्चित वस्तु खरीदी, क्रय के संदर्भ में मात्रात्मक डेटा का एक उदाहरण है। कारों के गुणात्मक डेटा में उसके पास मौजूद अश्वशक्ति की मात्रा शामिल हो सकती है।
मात्रात्मक डेटा के प्रकार क्या हैं?
डेटा जिसे परिमाणित किया जा सकता है उसे मात्रात्मक डेटा के रूप में संदर्भित किया जाता है, हालांकि, उस डेटा की मात्रा कैसे निर्धारित की जाती है, यह हाथ में डेटा संग्रह के प्रकार के आधार पर भिन्न होता है। मात्रात्मक डेटा को दो बुनियादी समूहों में विभाजित किया जा सकता है: असतत और निरंतर। दोनों के बीच मुख्य अंतर इस प्रकार हैं:
असतत डेटा
असतत मात्रात्मक जानकारी में केवल संख्यात्मक मानों की एक विशिष्ट श्रेणी हो सकती है। इन मूल्यों को विघटित नहीं किया जा सकता क्योंकि वे निश्चित हैं।
जब भी कुछ गिना जाता है, असतत डेटा प्राप्त किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति के तीन बच्चे असतत डेटा का एक उदाहरण होंगे।
बच्चों की संख्या निर्धारित है; उदाहरण के लिए, उनके 3.2 बच्चे नहीं हो सकते।
आपकी वेबसाइट पर आने वालों की संख्या असतत संख्यात्मक डेटा का एक और उदाहरण है; आप एक दिन में 150 विज़िट प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन 150.6 नहीं। असतत डेटा प्रदर्शित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे आम चार्ट पाई चार्ट, बार चार्ट और टैली चार्ट हैं।
सतत डेटा
इसके विपरीत, निरंतर डेटा को अनिश्चित काल के लिए छोटे घटकों में विभाजित किया जा सकता है। सेंटीमीटर में स्ट्रिंग के एक टुकड़े की लंबाई या डिग्री सेल्सियस में तापमान इस तरह के मात्रात्मक डेटा के दो उदाहरण हैं जिन्हें मापने के पैमाने पर दिखाया जा सकता है।
संक्षेप में, निरंतर डेटा निश्चित मूल्यों तक सीमित नहीं है; यह कोई भी मूल्य ले सकता है। निरंतर डेटा भी समय के साथ बदल सकता है; उदाहरण के लिए, दिन के दौरान कमरे का तापमान बदल जाएगा।
एक लाइन ग्राफ आमतौर पर निरंतर डेटा को चित्रित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
मात्रात्मक डेटा बनाम गुणात्मक डेटा
हम देख सकते हैं कि मात्रात्मक डेटा को मापा जा सकता है। यह राशियों, मूल्यों और संख्याओं से संबंधित है। इस प्रकार की जानकारी को संख्यात्मक रूप से बताया जा सकता है (यानी, राशि, अवधि, लंबाई, मूल्य या आकार)।
मात्रात्मक डेटा में बहुत अधिक विश्वसनीयता होती है और इसे निष्पक्ष और भरोसेमंद के रूप में देखा जाता है क्योंकि यह आँकड़ों के माध्यम से तैयार किया जाता है। हालाँकि, एक और महत्वपूर्ण प्रकार का डेटा है। विशेष रूप से, गुणात्मक डेटा।
यह जानकारी मुख्य रूप से प्रकृति में वर्णनात्मक है। ज्यादातर मामलों में, इसे सीधे मापा नहीं जा सकता है लेकिन अवलोकन द्वारा सीखा जा सकता है। गुणात्मक डेटा में उपस्थिति, रंग, बनावट और अन्य गुणों का वर्णन करने के लिए विशेषण और अन्य वर्णनात्मक शब्दों का उपयोग किया जाता है।
उदाहरण के लिए, आप तर्क दे सकते हैं कि एक कमरा दूसरे की तुलना में उज्जवल है।
वह जानकारी गुणात्मक है। वास्तव में कमरे में चमक को मापने और इसे एक संख्यात्मक संख्या निर्दिष्ट करने के लिए, आप वैज्ञानिक उपकरण और उपकरण (जैसे एक प्रकाश मीटर) भी लगा सकते हैं। आप इसे करने से मात्रात्मक डेटा प्राप्त करते हैं।
मात्रात्मक डेटा एकत्र करने के 5 सर्वोत्तम तरीके
1. संभाव्यता नमूनाकरण
एक सटीक नमूना तकनीक जो किसी प्रकार के यादृच्छिक चयन का उपयोग करती है और शोधकर्ताओं को लक्षित दर्शकों से यादृच्छिक रूप से एकत्रित जानकारी के आधार पर संभाव्यता दावा करने में सक्षम बनाती है।
संभाव्यता नमूनाकरण शोधकर्ताओं को ऐसे व्यक्तियों से डेटा एकत्र करने का अवसर प्रदान करता है जो उस समूह के विशिष्ट हैं जिनकी वे जांच करने में रुचि रखते हैं, जो इसकी बेहतरीन विशेषताओं में से एक है।
इसके अतिरिक्त, डेटा को चुने हुए नमूने से बेतरतीब ढंग से खींचा गया था, जो नमूना पूर्वाग्रह की संभावना को समाप्त करता है।
संभाव्यता नमूनाकरण के लिए, तीन मुख्य श्रेणियां हैं।
- सरल यादृच्छिक नमूनाकरण: नमूने में प्रतिनिधित्व करने के लिए इच्छित जनसंख्या को अधिक बार चुना जाता है।
- व्यवस्थित यादृच्छिक नमूनाकरण: नमूने में वांछित जनसंख्या के किसी भी सदस्य का प्रतिनिधित्व किया जाएगा, लेकिन केवल पहली इकाई को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है; अन्य इकाइयों को चुना जाता है जैसे कि सूची में दस व्यक्तियों में से एक।
- स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण: एक नमूना बनाते समय, प्रत्येक इकाई को लक्षित दर्शकों के एक विशिष्ट सबसेट से चुनने की अनुमति देता है। यह तब मददगार होता है जब शोधकर्ता नमूने में लोगों के एक निश्चित समूह को शामिल करने के बारे में पसंद करते हैं, जैसे कि सिर्फ प्रबंधक या अधिकारी, किसी उद्योग में काम करने वाले लोग, या पुरुष या महिलाएं।
2। साक्षात्कार
डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया के हिस्से के रूप में आम तौर पर लोगों का साक्षात्कार लिया जाता है। हालाँकि, साक्षात्कार, जो मात्रात्मक डेटा एकत्र करने के लिए किए जाते हैं, अधिक व्यवस्थित होते हैं, जिसमें शोधकर्ता केवल निर्धारित प्रश्नों के सेट पूछते हैं और कुछ नहीं।
डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग किए जाने वाले साक्षात्कार की तीन मुख्य श्रेणियां हैं।
- टेलीफोन साक्षात्कार: टेलीफोन साक्षात्कार कई वर्षों तक डेटा एकत्र करने की तकनीकों के चार्ट पर हावी रहे। लेकिन इंटरनेट, स्काइप या अन्य ऑनलाइन का उपयोग करना वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग हाल के वर्षों में वीडियो साक्षात्कार आयोजित करने की सेवाओं में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।
- व्यक्तिगत साक्षात्कार: प्रत्यक्ष प्रतिभागी डेटा संग्रह जानकारी एकत्र करने का एक आजमाया हुआ और सही तरीका है। यह उच्च गुणवत्ता वाले डेटा को इकट्ठा करने में सहायता करता है क्योंकि यह व्यापक और शैक्षिक जानकारी प्राप्त करने के लिए गहन पूछताछ और अतिरिक्त जांच के लिए जगह देता है। प्रतिभागी की साक्षरता का स्तर महत्वहीन है क्योंकि आमने-सामने (F2F) सर्वेक्षण गैर-मौखिक डेटा को देखने और इकट्ठा करने या जटिल और अनसुलझे विषयों की जांच करने के लिए कई संभावनाएं प्रदान करते हैं। हालांकि यह एक महंगा और समय लेने वाला दृष्टिकोण हो सकता है, आमने-सामने साक्षात्कार में अक्सर अधिक प्रतिक्रिया दर होती है।
- कंप्यूटर-सहायता प्राप्त व्यक्तिगत साक्षात्कार (सीएपीआई): यह एक ऐसी सेटिंग से ज्यादा कुछ नहीं है जो आमने-सामने साक्षात्कार के बराबर है जहां साक्षात्कारकर्ता के पास साक्षात्कार के दौरान एकत्रित डेटा को सीधे डेटाबेस में अपलोड करने के लिए उसके साथ एक डेस्कटॉप या लैपटॉप होता है। साक्षात्कारकर्ता के पास एक टन कागजी कार्रवाई और प्रश्नावली नहीं होने के कारण, CAPI डेटा को अद्यतन और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक समय को काफी कम कर देता है।
3. अवलोकन
जैसा कि नाम से ही स्पष्ट है, यह मात्रात्मक डेटा एकत्र करने के लिए एक आसान और सरल तकनीक है।
इस दृष्टिकोण में, शोधकर्ता एक निश्चित समय पर किसी दिए गए कार्यक्रम में उपस्थित व्यक्तियों की संख्या और एक विशिष्ट स्थान या एक निश्चित स्थान पर घटना में भाग लेने वाले व्यक्तियों की संख्या जैसे दृष्टिकोणों का उपयोग करके मात्रात्मक डेटा एकत्र करते हैं।
शोधकर्ता अक्सर मात्रात्मक डेटा प्राप्त करने के लिए एक प्राकृतिक अवलोकन रणनीति का उपयोग करते हैं, जो "क्या" के बारे में मात्रात्मक डेटा प्राप्त करने के लिए उत्कृष्ट अवलोकन क्षमताओं और इंद्रियों की मांग करता है और "क्यों" और "कैसे" के बारे में भी नहीं।
गुणात्मक और मात्रात्मक दोनों प्रकार के डेटा का संग्रह प्राकृतिक अवलोकन के माध्यम से किया जाता है। हालांकि, गुणात्मक जानकारी के बजाय मात्रात्मक जानकारी इकट्ठा करने के लिए संरचित अवलोकन को ज्यादातर नियोजित किया जाता है।
- संरचित अवलोकन: प्रकृतिवादी या सहभागी अवलोकन के विपरीत, अवलोकन पद्धति के इस रूप में शोधकर्ता को अधिक व्यापक या नियंत्रित संदर्भ में एक या अधिक निर्दिष्ट व्यवहारों का गहन अवलोकन करने की आवश्यकता होती है। एक संरचित अवलोकन में, शोधकर्ता अपना ध्यान सब कुछ देखने के बजाय रुचि के केवल कुछ प्रमुख व्यवहारों पर केंद्रित करते हैं। यह उन्हें उन व्यवहारों को संख्या में रखने में सक्षम बनाता है जो वे देख रहे हैं। इसे कभी-कभी "कोडिंग" के रूप में संदर्भित किया जाता है जब अवलोकन पर्यवेक्षकों को निर्णय लेने के लिए कहते हैं। ऐसा करने के लिए, लक्ष्य व्यवहारों का एक सेट सटीक रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए।
4। सर्वेक्षण
सर्वेक्षण सॉफ्टवेयर के साथ किए गए ऑनलाइन सर्वेक्षण मात्रात्मक और गुणात्मक अनुसंधान दोनों के लिए ऑनलाइन डेटा एकत्र करने के लिए आवश्यक हैं। सर्वेक्षण इस तरह से बनाए जाते हैं जो उत्तरदाताओं के कार्यों और विश्वास को मान्य करते हैं।
अधिकांश मात्रात्मक सर्वेक्षणों में अक्सर चेकलिस्ट और रेटिंग स्केल आइटम शामिल होते हैं क्योंकि वे उत्तरदाताओं के दृष्टिकोण और व्यवहार को मापना आसान बनाते हैं।
मात्रात्मक बाजार अनुसंधान के लिए ऑनलाइन जानकारी एकत्र करने के लिए दो महत्वपूर्ण सर्वेक्षण शैलियों का उपयोग किया जाता है।
- वेब-आधारित: इंटरनेट-आधारित या ऑनलाइन शोध के लिए, यह सबसे लोकप्रिय और विश्वसनीय तकनीकों में से एक है। वेब-आधारित सर्वेक्षण का जवाब देते समय, प्रतिवादी को सर्वेक्षण के लिंक के साथ एक ईमेल प्राप्त होगा, जिस पर क्लिक करने पर वे एक सुरक्षित ऑनलाइन सर्वेक्षण प्लेटफ़ॉर्म पर पहुंच जाएंगे जहां वे सर्वेक्षण पूरा कर सकते हैं। शोधकर्ता वेब-आधारित सर्वेक्षणों का समर्थन करते हैं क्योंकि वे अधिक समय और धन कुशल, तेज और बड़े दर्शक वर्ग हैं। डेस्कटॉप, लैपटॉप, टैबलेट या मोबाइल डिवाइस का उपयोग करते हुए, उत्तरदाता जब भी उनके लिए सुविधाजनक हो, सर्वेक्षण पूरा करने के लिए स्वतंत्र हैं और यह वेब-आधारित प्रश्नावली का मुख्य लाभ है।
- मेल-आधारित: सर्वेक्षण नमूना आबादी के एक बड़े हिस्से को मेल के माध्यम से भेजा जाता है, जिससे शोधकर्ता को विभिन्न प्रकार के दर्शकों तक पहुंचने की अनुमति मिलती है। डाक प्रश्नावली आमतौर पर एक कवर पेज के साथ एक पैकेट में आती है जो दर्शकों को इस बारे में सूचित करती है कि अध्ययन किस प्रकार किया जा रहा है और क्यों, साथ ही प्री-पेड रिटर्न, ऑनलाइन डेटा एकत्र करने के लिए। भले ही मेल में अन्य मात्रात्मक डेटा एकत्र करने की तकनीकों की तुलना में अधिक मंथन दर हो, जिसमें सर्वेक्षण समाप्त करने के लिए प्रोत्साहन और अनुस्मारक शामिल हैं, मंथन दर को काफी कम करने में मदद करता है।
5. दस्तावेज़ीकरण समीक्षा
वर्तमान कागजात का विश्लेषण करने के बाद, दस्तावेज़ समीक्षा डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीक है। क्योंकि दस्तावेज नियंत्रणीय हैं और अतीत से सटीक डेटा प्राप्त करने के लिए व्यावहारिक संसाधन हैं, यह डेटा संग्रह का एक कुशल और सफल तरीका है।
पूरक अनुसंधान डेटा की पेशकश करके अध्ययन को बढ़ावा देने और समर्थन करने के अलावा, मात्रात्मक अनुसंधान डेटा एकत्र करने के लिए दस्तावेज़ समीक्षा उपयोगी तकनीकों में से एक बन गई है।
पूरक मात्रात्मक अनुसंधान डेटा एकत्र करने के उद्देश्य से, तीन मुख्य दस्तावेज़ श्रेणियों की जांच की जा रही है।
- सार्वजनिक दस्तावेज़: इस दस्तावेज़ समीक्षा के हिस्से के रूप में अतिरिक्त जाँच के लिए किसी संगठन के आधिकारिक, जारी रिकॉर्ड की जाँच की जाती है। उदाहरण के लिए, वार्षिक रिपोर्ट, नीति गाइड, छात्र कार्यक्रम, विश्वविद्यालय खेल गतिविधियाँ आदि।
- व्यक्तिगत रिकॉर्ड: इस प्रकार का दस्तावेज़ विश्लेषण सार्वजनिक रिकॉर्ड के विपरीत लोगों के व्यवहार, आचरण, स्वास्थ्य, शरीर आदि की निजी रिपोर्टों की जांच करता है। उदाहरण के लिए, विद्यार्थियों का आकार और वजन, छात्रों को स्कूल जाने में लगने वाला समय आदि।
- भौतिक प्रमाण: भौतिक प्रमाण या रिकॉर्ड किसी व्यक्ति या संगठन की पिछली सफलताओं को धन और स्केलेबल विकास के संदर्भ में बोलते हैं।
मात्रात्मक उदाहरण
यहां मात्रात्मक डेटा के कुछ उदाहरण दिए गए हैं जो आपको पूरी तरह से समझने में मदद करते हैं कि इसका क्या मतलब है:
- नवीनतम मोबाइल एप्लिकेशन को 83 व्यक्तियों द्वारा डाउनलोड किया गया है।
- पिछले साल, मेरी चाची ने 18 पाउंड कम किए।
- आइटम X की कीमत 1,000 डॉलर है।
- कार्यक्रम में 500 प्रतिभागियों ने भाग लिया।
- इस साल उनकी दस छुट्टियां हैं।
- एक तिमाही में, मैंने अपने फ़ोन को छह बार अपग्रेड किया।
- पिछले साल, मेरा बच्चा 3 इंच बढ़ गया।
- एक नए उत्पाद के जुड़ने से राजस्व में 30% की वृद्धि होगी।
- 54% अमेरिकियों ने कहा कि वे मॉल के बजाय ऑनलाइन खरीदारी करना पसंद करेंगे।
- 150 उत्तरदाताओं ने कहा कि उन्हें नहीं लगता कि नई उत्पाद सुविधा हिट होगी।
फायदे
- गहन अध्ययन करें: इस बात की बहुत संभावना है कि शोध पूरी तरह से होगा, क्योंकि मात्रात्मक डेटा की सांख्यिकीय रूप से जांच की जा सकती है।
- न्यूनतम पूर्वाग्रह: ऐसे समय होते हैं जब व्यक्तिगत पूर्वाग्रह अनुसंधान में योगदान देता है और गलत परिणाम देता है। मात्रात्मक डेटा के संख्यात्मक पहलू से व्यक्तिगत पूर्वाग्रह बहुत कम हो गया है।
- परिणाम जो सटीक हैं: चूंकि परिणाम प्रकृति में वस्तुनिष्ठ थे, वे काफी सटीक थे।
नुकसान
- प्रतिबंधित जानकारी: चूंकि मात्रात्मक डेटा वर्णनात्मक नहीं है, इसलिए शोधकर्ताओं के लिए केवल उनके द्वारा एकत्र किए गए डेटा से निष्कर्ष निकालना चुनौतीपूर्ण है।
- प्रश्न प्रकार पर निर्भर करता है: मात्रात्मक डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग किया जाने वाला प्रश्न प्रकार परिणामों में पूर्वाग्रह को प्रभावित करता है। मात्रात्मक डेटा एकत्र करते समय, अनुसंधान के उद्देश्यों और लक्ष्यों के बारे में शोधकर्ता की समझ महत्वपूर्ण है।
निष्कर्ष
मात्रात्मक डेटा भिन्न सोच के बारे में है, अभिसरण तर्क के बारे में नहीं। यह संख्यात्मक और स्थिर तथ्यों पर जोर देकर संख्यात्मक, तर्क और वस्तुनिष्ठ दृष्टिकोण से संबंधित है।
एकमात्र डेटा प्रकार जो चार्ट और ग्राफ़ में विश्लेषणात्मक निष्कर्ष प्रदर्शित करने में सक्षम हो सकता है, मात्रात्मक डेटा अनुसंधान पूरी तरह से है।
डेटा विश्लेषण निश्चित रूप से एक महत्वपूर्ण कदम है, यदि इसकी कमी है, तो न केवल आपके अध्ययन की निष्पक्षता और प्रामाणिकता से समझौता कर सकता है बल्कि निष्कर्ष को अस्थिर भी कर सकता है। अच्छा डेटा आपको सटीक परिणाम देने में मदद करेगा।
इसलिए, तकनीक की परवाह किए बिना, आप मात्रात्मक डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग करते हैं, सुनिश्चित करें कि जानकारी मूल्यवान और उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए पर्याप्त उच्च गुणवत्ता की है।
एक जवाब लिखें