Forexite - डाटा- संग्रह

गोपनीयता नीति 1. सामान्य अवलोकन विदेशी मुद्रा (कंपनी के बाद) आगंतुकों, उपयोगकर्ताओं और ग्राहकों (बाद में ग्राहक) की गोपनीयता का सम्मान करता है और इसे सुरक्षित रखने के लिए प्रतिबद्ध है। यह गोपनीयता नीति बताती है कि कैसे कंपनी ग्राहक व्यक्तिगत जानकारी इकट्ठा, उपयोग, रखता है और प्रकट करती है गोपनीयता नीति विदेशी मुद्रा वेबसाइट पर लागू होती है और कंपनी द्वारा प्रस्तुत सभी उत्पादों और सेवाओं (सेवा के बाद)। कंपनी सेवाएँ उन ग्राहकों के लिए होती हैं जो इस गोपनीयता नीति से सहमत हों। 2. एकत्रित जानकारी एक डेमो या एक वास्तविक खाता पंजीकरण और सत्यापन प्रक्रिया के दौरान क्लाइंट अपने व्यक्तिगत जानकारी प्रदान करता है: नाम, पता, ई-मेल पता, फोन नंबर, जन्म तिथि, पहचान दस्तावेज और अनुरोधित अन्य जानकारी। जब ग्राहक सेवा का उपयोग करता है, तो कंपनी ग्राहक लेनदेन, जमा, निकासी, व्यापार गतिविधि, खाता शेष, कंपनी के साथ संचार आदि के बारे में जानकारी एकत्र करती है। कंपनी सेवाओं के साथ बातचीत करते समय भी ग्राहक गैर-व्यक्तिगत जानकारी एकत्र कर सकती है। ऐसी जानकारी में कंप्यूटर का प्रकार, आईपी पता, ब्राउज़र का प्रकार, ऑपरेटिंग सिस्टम, कुकीज और अन्य समान तकनीकी जानकारी शामिल हो सकती है। 3. सूचना का उपयोग कंपनी निम्नलिखित उद्देश्यों के लिए ग्राहक व्यक्तिगत जानकारी का उपयोग करती है: क्लाइंट खाते को सेट अप और रखरखाव करने के लिए, क्लाइंट द्वारा सेवाओं के उपयोग को सक्षम करने के लिए, सेवाओं की सुरक्षा बढ़ाने के लिए, क्लाइंट द्वारा अनुरोधित लेन-देन को पूरा करने के लिए क्लाइंट के लिए ब्याज की हो सकती है कि अतिरिक्त उत्पादों और सेवाओं के बारे में ग्राहक को सूचित करने के लिए सेवाओं में परिवर्तनों के बारे में क्लाइंट को सूचित करने के लिए, ग्राहक पूछताछ का जवाब देने के लिए सेवाओं को बेहतर बनाने और अनुकूलित करने के लिए वित्तीय सेवाओं के नियम। मामले के लिए ग्राहक भविष्य के अपडेट प्राप्त करने से सदस्यता समाप्त करना चाहते हैं, कंपनी प्रत्येक ईमेल के निचले भाग में विस्तृत सदस्यता रद्द निर्देश शामिल करता है। 4. सूचना सुरक्षा कंपनी उचित डेटा संग्रह, भंडारण और संसाधन प्रथाओं का उपयोग करती है और ग्राहकों को अनधिकृत पहुंच से बचाने के लिए सुरक्षा उपायों का उपयोग करता है और कंपनी के सर्वरों पर संग्रहीत डेटा केवल कम्पनी के कर्मचारियों की सीमित संख्या में, जिनके पास इस जानकारी को जानने की ज़रूरत है, वे इसे एक्सेस कर सकते हैं और सूचनाओं को गोपनीय रखने के लिए आवश्यक है। क्लाइंट और कंपनी सर्वर के बीच संवेदनशील और निजी डाटा एक्सचेंज एन्क्रिप्टेड और संरक्षित है क्योंकि यह एक SSL सुरक्षित संचार चैनल पर किया जाता है यह ग्राहक यह सुनिश्चित करने के लिए काम करता है कि ग्राहकों के लिए सुरक्षित वातावरण बनाने के लिए सेवाएं पीसीआई सुरक्षा मानकों को पूरा करती हैं। 5. ग्राहक सूचना सुधार यदि ग्राहक की व्यक्तिगत जानकारी कंपनी के पास गलत या पुरानी साबित होती है, तो कंपनी उसे ग्राहक अनुरोध पर सही कर देगी। ग्राहक कंपनी के आवेदनों में उपलब्ध उचित विकल्पों का उपयोग करके उसके डेटा को संशोधित भी कर सकता है। 6. निजी डेटा का प्रकटीकरण कंपनी बाहरी व्यापारों को बेच, व्यापार या अन्यथा स्थानांतरित नहीं करती है। ग्राहक व्यक्तिगत जानकारी मार्केटिंग या अन्य उपयोगों के लिए ग्राहक के बारे में एकत्रित गैर-व्यक्तिगत जानकारी अन्य पार्टियों को प्रदान की जा सकती है सेवाओं के उपयोग से संबंधित ग्राहक के निर्देशों को निष्पादित करने के लिए कंपनी प्राधिकृत संगठनों को ग्राहक व्यक्तिगत डेटा स्थानांतरित कर सकती है। कंपनी कानूनी और निजी एजेंसियों को लागू कानूनी आवश्यकताओं के अनुरूप करने के लिए आवश्यक सीमा तक सरकार और नियामक एजेंसियों के लिए व्यक्तिगत डेटा का खुलासा कर सकती है। 7. कुकीज़ कंपनी कई प्रकार की कुकीज़ का उपयोग कर सकती है। यदि ग्राहक इन कुकीज़ को ब्लॉक करता है तो सेवा के लिए सत्र कुकीज़ संचालित करने के लिए आवश्यक है ग्राहक उसके खाते में प्रवेश नहीं कर सकते हैं अन्य कुकीज कंपनी को ग्राहकों को बढ़ाने के लिए विकल्प चुनने की अनुमति देती हैं क्लाइंट ने पसंद की भाषा के रूप में ऐसा किया है कंपनी सेवा सेवाओं के उपयोग की ट्रैकिंग के लिए तृतीय पक्ष सेवा प्रदाताओं से कुकीज लागू कर सकती है। वेब ब्राउज़र की सेटिंग है जो क्लाइंट को कुकीज़ को ब्लॉक करने की अनुमति देता है। कुकीज़ की अनुमति देने के लिए सेट किए गए ब्राउज़र के साथ सेवाओं का उपयोग करके, ग्राहक कुकी के उपयोग के लिए कंपनी को सहमति देता है। अगर क्लाइंट कुकीज़ को ब्लॉक करने का विकल्प लेता है, तो क्लाइंट सेवा का उपयोग कर सकता है लेकिन कुछ फ़ंक्शन ठीक से काम नहीं कर सकते हैं। 8. तृतीय पक्ष लिंक कंपनी सेवाएँ तीसरे पक्ष की वेबसाइटों के लिंक प्रदान कर सकती हैं और तीसरे पक्ष की वेबसाइट कंपनी सेवाएं से लिंक प्रदान कर सकती हैं। कंपनी लिंक की गई वेबसाइटों पर सामग्री को नियंत्रित नहीं करती है और इन वेबसाइटों द्वारा नियोजित प्रथाओं के लिए ज़िम्मेदार नहीं है। तीसरी पार्टी की वेबसाइट पर जाकर उस वेबसाइट के नियम और नीतियों के अधीन है। 9. शर्तों की स्वीकृति सेवाओं का उपयोग करके, ग्राहक इस गोपनीयता नीति की पवित्र स्वीकृति का प्रतीक है। ग्राहक इस गोपनीयता नीति में परिवर्तनों की पोस्टिंग के बाद सेवाओं का उपयोग जारी रखते हैं, इन परिवर्तनों की स्वीकृति के रूप में समझा जाएगा। 10. संपर्क ग्राहक से संपर्क करने से संपर्क पृष्ठ पर वर्णित इस गोपनीयता नीति के बारे में किसी भी प्रश्न के साथ कंपनी से संपर्क कर सकते हैं। 11. इस गोपनीयता नीति में परिवर्तन किसी भी समय इस गोपनीयता नीति को अपडेट करने के लिए कंपनी का विवेक है। जब कंपनी ऐसा करती है, तो कंपनी इस पृष्ठ के निचले भाग में अद्यतित तिथि को संशोधित करेगी। क्लाइंट स्वीकार करता है कि यह समय-समय पर इस गोपनीयता नीति की समीक्षा करने और परिवर्तनों से अवगत होने की जिम्मेदारी है। यह गोपनीयता नीति 20 अप्रैल, 2014 को अंतिम बार अपडेट हुई थी। डेटा संग्रह, एक स्थापित व्यवस्थित ढंग से ब्याज के चर के बारे में जानकारी एकत्र करने और मापने की प्रक्रिया है, जिसमें एक ने कहा गया अनुसंधान प्रश्न, परीक्षण की अवधारणाओं का उत्तर देने और परिणामों का मूल्यांकन किया है। अनुसंधान का डेटा संग्रह घटक भौतिक और सामाजिक विज्ञान, मानविकी, व्यापार इत्यादि सहित सभी क्षेत्रों के अध्ययन के लिए आम है। जबकि विधि अनुशासन के अनुसार भिन्न होते हैं, सटीक और ईमानदार संग्रह सुनिश्चित करने पर जोर रहता है। सटीक और उपयुक्त डेटा संग्रह सुनिश्चित करने का महत्व, डेटा को परिभाषित करने के लिए अध्ययन या प्राथमिकता के क्षेत्र के बावजूद (मात्रात्मक, गुणात्मक), अनुसंधान की अखंडता बनाए रखने के लिए सटीक डेटा संग्रह आवश्यक है। उचित डेटा संग्रहण उपकरणों (मौजूदा, संशोधित, या नव विकसित) के दोनों चयन और उनके सही उपयोग के लिए स्पष्ट रूप से चित्रित निर्देश दोनों त्रुटियों की संभावना कम करते हैं। अनुचित तरीके से एकत्र किए गए आंकड़ों से प्राप्त परिणामों में अनुसंधान संबंधी सवालों के जवाब देने में असमर्थता शामिल है, जो अध्ययन को विकृत निष्कर्षों को दोहराने और मान्य करने के लिए असमर्थता के कारण व्यर्थ संसाधनों को दूसरे शोधकर्ताओं को गुमराह करने के लिए सार्वजनिक नीति के निर्णय के साथ समझौता करने के निष्पक्ष मार्गों का पीछा करते हुए मानवीय प्रतिभागियों और पशु विषयों को नुकसान पहुंचाते हैं। ग़लत डाटा संग्रह से असर अनुशासन और जांच की प्रकृति से भिन्न हो सकता है, जब इन शोध परिणामों का उपयोग सार्वजनिक नीति की सिफारिशों का समर्थन करने के लिए किया जाता है, तो असंतुलित नुकसान की संभावना है। डेटा संग्रह की अखंडता को बनाए रखने से संबंधित मुद्दे: डेटा अखंडता के संरक्षण के लिए प्राथमिक तर्क डेटा संग्रह प्रक्रिया में त्रुटियों का पता लगाने के लिए समर्थन करना है, चाहे वे जानबूझकर (जानबूझकर झूठेपन) किए गए हों या नहीं (व्यवस्थित या यादृच्छिक त्रुटियां)। अधिकांश, क्रैडीक, क्रॉफर्ड, रेडिकन, रोड्स, रुकेनब्रोड और लॉज़ (2003) में दो दृष्टिकोणों के रूप में एलएसक्वाइक्वाइटी आश्रुर्सक्वार्स और लैस्क्यूक्वाल्टी कंट्रोलर्सक्वो का वर्णन किया गया है जो डेटा अखंडता को संरक्षित कर सकते हैं और अध्ययन परिणामों की वैज्ञानिक वैधता सुनिश्चित कर सकते हैं। प्रत्येक समय पर अनुसंधान दृष्टिकोण (व्हिटनी, लिंड, वाह, 1 99 8) में विभिन्न बिंदुओं पर लागू किया गया है: गुणवत्ता आश्वासन - डेटा संग्रह शुरू होने से पहले की जाने वाली गतिविधियां गुणवत्ता नियंत्रण - डेटा संग्रह के दौरान और बाद में होने वाली गतिविधियां गुणवत्ता आश्वासन से पहले डेटा संग्रह , इसका मुख्य फ़ोकस रोकथाम है (यानी डेटा संग्रहण के साथ जुड़ाव की समस्याओं)। डेटा संग्रह की अखंडता सुनिश्चित करने के लिए रोकथाम सबसे अधिक लागत प्रभावी गतिविधि है। डेटा संग्रह के लिए एक विस्तृत और विस्तृत प्रक्रिया पुस्तिकाओं में विकसित प्रोटोकॉल के मानकीकरण द्वारा यह सक्रिय उपाय सबसे अच्छा प्रदर्शन किया गया है। खराब लिखित मैनुअल अनुसंधान प्रयासों में शुरुआती समस्याओं और त्रुटियों की पहचान करने में नाकाम रहने के जोखिम को बढ़ा देते हैं। इन विफलताओं को कई तरीकों से प्रदर्शित किया जा सकता है: डेटा की समीक्षा के लिए जिम्मेदार व्यक्ति (व्यक्तियों) के समय, विधियों, और पहचानने के बारे में अनिश्चितता एकत्रित किए जाने वाले आइटमों की आंशिक सूची कठोर चरण के बदले उपयोग किए जाने वाले डेटा संग्रह उपकरणों का अस्पष्ट विवरण परीक्षणों का प्रशासन करने के लिए निर्देशों का निर्देशन डेटा संग्रह के लिए जिम्मेदार कर्मचारियों के प्रशिक्षण या पुन: प्रशिक्षण के लिए विशिष्ट सामग्री और रणनीति की पहचान करने में विफलता डेटा संग्रह उपकरणों का उपयोग करने, समायोजन करने और समायोजित करने के लिए अस्पष्ट निर्देश (यदि उपयुक्त हों) प्रक्रियाएं जो जांच के दौरान विकसित हो सकती हैं गुणवत्ता आश्वासन का एक महत्वपूर्ण घटक एक कठोर और विस्तृत भर्ती और प्रशिक्षण योजना विकसित कर रहा है। प्रशिक्षुओं में सटीक डाटा संग्रह के मूल्य प्रभावी ढंग से संवाद करने की आवश्यकता है (प्रशिक्षुओं (नाट्रेड, रॉकहोल्ड, जॉर्ज, बार्टन, डेविस, फेयर वेदर, होनॉन, मुवेरी, ओनिइल, 1 99 8)। प्रशिक्षण पहलू विशेष रूप से कर्मचारियों की संभावित समस्या को हल करने के लिए महत्वपूर्ण है जो अनजाने मूल प्रोटोकॉल से भटक सकते हैं। यह घटना, जिसे लसक्वाड्र्रिफ्टर्सक्वो के नाम से जाना जाता है अतिरिक्त प्रशिक्षण के साथ सही किया जाना चाहिए, एक प्रावधान जो प्रक्रिया मैनुअल में निर्दिष्ट किया जाना चाहिए। गुणात्मक अनुसंधान रणनीतियों (गैर-भागीदार प्रतिभागी का अवलोकन, साक्षात्कार, अभिलेखीय, क्षेत्रीय अध्ययन, नृवंशविज्ञान, सामग्री विश्लेषण, मौखिक इतिहास, जीवनी, निर्विवाद अनुसंधान) की सीमा को देखते हुए, सामान्यीकृत बयान करना मुश्किल है कि किस प्रकार एक शोध प्रोटोकॉल को स्थापित करना चाहिए गुणवत्ता आश्वासन की सुविधा के लिए निश्चित रूप से, नॉन-पार्टिसिपेंट पार्टिसिपेंट अवलोकन के आयोजन करने वाले शोधकर्ताओं के प्रारंभिक अनुसंधान प्रयासों को निर्देशित करने के लिए केवल व्यापक अनुसंधान प्रश्न हो सकते हैं। चूंकि शोधकर्ता एक अध्ययन में मुख्य माप उपकरण है, इसलिए कई बार इसमें कोई छोटी या अन्य डेटा संग्रह नहीं किया जाता है। दरअसल, अनपेक्षित निष्कर्षों को समायोजित करने के लिए उपकरणों को जगह पर विकसित करने की आवश्यकता हो सकती है जबकि गुणवत्ता नियंत्रण गतिविधियों (डिटेक्शन मॉनिटरिंग और एक्शन) डेटा संग्रहण के दौरान और बाद में होते हैं, विवरणों को मैन्युअल रूप से प्रक्रियाओं में दर्ज़ किया जाना चाहिए। निगरानी प्रणाली स्थापित करने के लिए स्पष्ट रूप से परिभाषित संचार संरचना एक आवश्यक पूर्व-शर्त है डेटा संग्रह में त्रुटियों का पता लगाने के बाद प्रमुख जांचकर्ताओं और स्टाफ सदस्यों के बीच सूचना के प्रवाह के बारे में कोई अनिश्चितता नहीं होना चाहिए। खराब रूप से विकसित संचार ढांचा गंदी मॉनिटर को प्रोत्साहित करता है और त्रुटियों का पता लगाने के लिए अवसरों को सीमित करता है। पहचान, निगरानी, ​​साइट विज़िट, सम्मेलन कॉल, या विसंगतियों, चरम मूल्यों या अमान्य कोड की पहचान करने के लिए डेटा रिपोर्ट की नियमित और अक्सर समीक्षा के दौरान प्रत्यक्ष कर्मचारी अवलोकन के रूप ले सकते हैं। हालाँकि साइट विज़िट सभी विषयों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकती है, नियमित रूप से लेखापरीक्षा करने में विफलता, चाहे मात्रात्मक या मात्रात्मक, जांचकर्ताओं को यह सत्यापित करने के लिए मुश्किल कर देगा कि डेटा संग्रह मैनुअल में स्थापित प्रक्रियाओं के अनुसार चल रहा है। इसके अतिरिक्त, यदि संचार की संरचना स्पष्ट रूप से प्रक्रियाओं में लिखित नहीं होती है, तो कर्मचारियों के सदस्यों को प्रक्रियाओं में किसी भी बदलाव का प्रसारण समझौता किया जा सकता है गुणवत्ता नियंत्रण भी आवश्यक प्रतिक्रियाओं, या गलत डेटा संग्रह प्रथाओं को सही करने के लिए आवश्यक है और भविष्य को कम भी करता है घटनाओं। इन क्रियाओं की संभावना कम होने पर डेटा संग्रह प्रक्रिया अस्पष्ट रूप से लिखी जाती है और पुनरावृत्ति को कम करने के लिए आवश्यक कदम प्रतिक्रिया और शिक्षा के माध्यम से कार्यान्वित नहीं किए जाते हैं (Knatterud, et al, 1998) डेटा संग्रह समस्याओं के उदाहरण जिनमें शीघ्र कार्रवाई की आवश्यकता होती है: व्यक्तिगत में त्रुटियाँ डेटा वस्तुओं व्यवस्थित त्रुटियों को अलग-अलग कर्मचारियों या साइट के प्रदर्शन धोखाधड़ी या वैज्ञानिक कदाचार के साथ प्रोटोकॉल समस्याओं का उल्लंघन सामाजिक विकासशील विज्ञानों में जहां प्राथमिक डेटा संग्रह मानव विषयों को शामिल करता है, शोधकर्ताओं को एक या एक से अधिक माध्यमिक उपायों को शामिल करने के लिए सिखाया जाता है जिनका इस्तेमाल जानकारी की गुणवत्ता को सत्यापित करने के लिए किया जा सकता है मानव विषय से एकत्र किया जा रहा है उदाहरण के लिए, एक सर्वेक्षण करनेवाले एक शोधकर्ता युवा वयस्कों के साथ-साथ सामाजिक स्थितियों में जोखिम भरा व्यवहार की घटना में बेहतर जानकारी प्राप्त करने में दिलचस्पी ले सकता है, जो इन खतरनाक व्यवहारों की संभावना और आवृत्ति को बढ़ाते हैं। डेटा की गुणवत्ता को सत्यापित करने के लिए, उत्तरदाताओं को एक ही जानकारी के बारे में पूछा जा सकता है लेकिन सर्वेक्षण के विभिन्न बिंदुओं पर और कई अलग अलग तरीकों से पूछा गया। प्रतिसादों की ईमानदारी को मापने के लिए भी सामाजिक वांछनीयता का उपाय भी इस्तेमाल किया जा सकता है। यहां दो बिंदुओं को उठाया जाना है, 1) डेटा संग्रह प्रक्रिया के भीतर क्रॉस-चेक और 2) आंकड़ों की गुणवत्ता एक अवलोकन स्तर के मुद्दे के बराबर है क्योंकि यह एक पूर्ण डेटा सेट मुद्दा है। इस प्रकार, डेटा की गुणवत्ता को प्रत्येक व्यक्तिगत माप के लिए, प्रत्येक व्यक्ति के अवलोकन के लिए, और संपूर्ण डेटा सेट के लिए संबोधित किया जाना चाहिए। अध्ययन के प्रत्येक क्षेत्र में डेटा संग्रह उपकरणों का पसंदीदा सेट है। प्रयोगशाला विज्ञान की पहचान लैब नोटबुक का सावधानीपूर्वक प्रलेखन है, जबकि सामाजिक विज्ञान जैसे समाजशास्त्र और सांस्कृतिक नृविज्ञान विस्तृत फ़ील्ड नोट्स के इस्तेमाल को पसंद कर सकते हैं। अनुशासन के बावजूद, डेटा अखंडता को संरक्षित करने के लिए गतिविधि के दौरान, उसके पहले और बाद में संग्रह प्रक्रिया के व्यापक दस्तावेज आवश्यक हैं। Knatterud।, G. L। रॉकहोल्ड, एफ. जे. जॉर्ज, एस. एल. बार्टन, एफ. बी. डेविस, सीई फेयर वेदर, डब्ल्यू। आर। होनानन, टी। मॉवेरी, आर, ऑर्स्को नील, आर (1 99 8)। बहु-केंद्र परीक्षणों में गुणवत्ता आश्वासन के लिए दिशा-निर्देश: एक स्थिति पत्र। नियंत्रित नैदानिक ​​परीक्षण 19: 477-493। अधिकांश। एम. एम. क्रैडमिक, एस क्रॉफर्ड, एस रेडिकन, एस। रोड्स, डी। रुकेंब्रोड, एफ। लॉज़, आर (2003)। डैश-सोडियम नियंत्रित आहार अध्ययन के आहार गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया अमेरिकी दैनिक आहार एसोसिएशन का रोज़नामचा । 103 (10): 1339-1346 व्हिटनी, सी.व्ही। लिंड, बी.के. वाह, पी.डब्ल्यू. (1998)। अधोमुखी अध्ययनों में गुणवत्ता आश्वासन और गुणवत्ता नियंत्रण। महामारी विज्ञान समीक्षा 20 (1): 71-80