ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸ੍ਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕਣਗੇ.
ਬਹੁਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਇੱਕਲੇ ਹਨ, ਸਵੈ-ਸੰਮਲਿਤ ਯਤਨ ਉਹ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੇ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ, ਅਤੇ ਉਹ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਦੂਜੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ. ਇਹ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ. ਸਰਵੇਖਣ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਅਧਿਆਇ 2 ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸ੍ਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਇੱਕਲੇ ਨਾਲ ਅਸੰਭਵ ਹੋਵੇ.
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਲੱਗ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚ ਸਰਵੇਖਣ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੈਟਾ ਸ੍ਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਦੋ ਢੰਗਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਾਂਗਾ ਜੋ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛ ਕੇ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਾਂਗਾ ਅਤੇ ਪੁੱਛੇਗੀ (ਚਿੱਤਰ 3.12). ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੈਂ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਹ ਆਮ ਪਕਵਾਨ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਰਵੇਖਣ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਧਿਆਇ 1 ਵਿਚਲੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹੋਏ, ਕੁਝ ਲੋਕ ਇਨ੍ਹਾਂ ਅਧਿਅਨਾਂ ਨੂੰ "ਰਵਾਇਤੀ" ਸਰਵੇਖਣ ਡੇਟਾ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ "ਰੈਡਮੀਏਡ" ਦਾ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਗੇ, ਅਤੇ ਦੂਜੀਆਂ ਨੂੰ "ਰੈਸਮੀਏਡ" ਦੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ "ਕਸਟਮੈੱਡ" ਸਰਵੇਖਣ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖੇਗੀ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਕਿ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸ੍ਰੋਤ ਸੰਪੂਰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਬਦਲਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ.