- Data Schema 와 Logging 


Data 에 대해서는 Database 에 의해서 관련있는 Event schema 사항 대한 Temporal log 로부터 문맥확증성을 지닐 수 있습니다. Event 문맥에 대하여 Data 는 언제나 표기될 수 있습니다. 이에 의해서 과학용 Data 는 Event 문맥에 대해 Physics Event schema 에 의해서 문맥계량이 가능한 것. 그러나 Event 문맥에 대하여 Schema 는 Physics schema 만이 가능하다? 는 사실이 아닌 것. Event 문맥에 대하여 Temporal 문맥확증성에 대해 계를 내기에 표본확증이 가능한 부분은 Physics schema 에 덧붙여 표본집단의 Event 에 대한 문맥확증성도 있다. 일반적으로 Event 에 대하여 계를 내기에는 Categorical Events 에 대하여 문맥확증을 가질 수 있습니다. 



- Data Logging 으로 부터의 문맥확증 UI 


Data Logging 에 의해서 Categorical Events 로 부터의 표본확증 사항 Schema 에 대하여 언제나 어려운 것은 확증되어진 표본 Group 의 Schema 의 사항 List 에 대한 Scale of group 에 관한 확증사항의 표본집단에 대하여의 Insight 를 확증하는 일이다. Scale of group 에 대한 Category Insight 에 대해서 이를 제시할 수 밖에 없는 것. Insight 에 대하여 확증편향의 Category Info 에 대해서 가능한 도구는 유용성에 대하여 100% SQL 이 되는 것은 이론에 의하여 보증되는 것은 사실이나, 이는 Relation Calculation 을 참고바랍니다. 이에 대하여 Info for List of group 은 편향사항에 대한 Insight 를 주는데 Program 을 도구로 사용할 수 있는 것. 그러나, 이에 대해서 UI 에 의한 문맥확증은 Serial Info for group 혹은 Group for not same 으로 나뉘어지게 된다. 




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