ਇਸ ਸਾਇਟ ਉੱਤੇ ਹਰ ਨੰਬਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਘੰਟਾ ਦਰ

ਹਰੇਕ ਢੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਰੇਂਕ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਘੰਟੀ ਇਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਹੈ, ਪੈਸੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜਿਸ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਹੱਥ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸੰਪਾਦਕੀ ਓਵਰਰਾਈਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਜੋ ਕਿ ਆਰਡਰਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਤਲਬ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਮਤਲਬ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਜਿੱਥੇ ਵੀ ਜੱਜੀ ਕਾਲ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਜੋ ਇੱਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅਗਲੇ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸਲ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕਿਹੜਾ ਨਾ- ਭੁਗਤਾਨ ਸਮਾਂ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਇੱਥੇ ਬਹੁਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਘੰਟਾ ਅੰਕੜੇ ਸ਼ਾਂਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਦੇ ਹਨ । ਇੱਕ ਰੇਟ ਜੋ ਕਿ ਸਿਰਫ ਬਿਲਿੰਗ ਘੰਟਿਆਂ ਉੱਤੇ ਹੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਰੇਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਅਨੁਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ । ਅਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਸਾਰੇ ਗਿਣਦੇ ਹਾਂ:

• ਪਹਿਲੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਬ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟਅੱਪ: ਖਾਤਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਾਂਚ, ਉਪਕਰਣ ਖਰੀਦਣਾ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ।
• ਕੰਮ ਲੱਭਣਾ – ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਪਾਈਚਿੰਗ, ਬਿਡਿੰਗ, ਲਿਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਕੰਮਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਮਾਂ।
• ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ: ਇਸ ਆਮਦਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਬਿਲਿੰਗ, ਚੈਸਿਜ਼ਿੰਗ ਪੈਸੇ, ਬੁੱਕਕੇਸਿੰਗ ਅਤੇ ਟੈਕਸ ਤਿਆਰੀ।
• ਬੇ-ਪੈਡ ਉਡੀਕ – ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉੱਤੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣਾ ਪਰ ਕਮਾਈ ਨਹੀਂ, ਜੋ ਕਿ ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਰੀਡਸ਼ੇਅਰ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
• ਮੁੜ-ਕਾਰਜ: ਸੋਧਾਂ, ਵਾਪਸੀ, ਵਿਵਾਦ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਭੁਗਤਾਨ।

ਕਿਹੜੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਓ

ਅਸੀਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਫੀਸਾਂ, ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਸਟਾਕ, ਈਂਧਣ ਅਤੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਘਟਣ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਬੀਮਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਾਂ ਪਰਮਿਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਕਿ ਕੀਮਤ ਭੂਗੋਲਿਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੇ ਮਾਮਲੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਰਕੀਟ ਲਈ ਮੱਧਮ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ।

ਹਰ ਅੰਕ ਇੱਕ ਮੱਧ ਕੀ ਹੈ

ਇੱਕ ਔਸਤ ਆਮਦਨ ਵੰਡ ਲਈ ਗਲਤ ਅੰਕੜੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਹੀ ਝੂਠੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਕੰਮ ਤੋਂ ਆਮਦਨ ਓਨੀ ਹੀ ਝੂਠੀ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਹੀ ਉੱਚ ਆਮਦਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਔਸਤ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਉੱਪਰ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਆਮ ਭਾਗੀਦਾਰ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਔਸਤ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਦਾ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲੀ ਤੌਰ ਤੇ ਝੂਠ ਹੈ।

ਅਮਰੀਕੀ ਸਾਇਡ-ਹਸਟਲ ਦੀ ਆਮਦਨ ਔਸਤਨ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ $885 ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੱਧਮ ਆਮਦਨ $200 ਹੈ। ਫਰਾਂਸੀਸੀ ਛੋਟੇ ਉੱਦਮੀਆਂ ਦੀ ਆਮਦਨ ਔਸਤਨ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ €773 ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੱਧਮ ਆਮਦਨ €350 ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਮੱਧ ਪੱਤਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ 25ਵੀਂ ਅਤੇ 75ਵੀਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਪੱਤਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕਿ ਫੈਲਾਅ ਵੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ । ਇੱਕ ਪੱਤਰ ਨਿਯਮ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਪੱਤਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਔਸਤ ਪੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵੇਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਸਟਾਈਲਿਸ਼ ਚੋਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ।

ਫੇਲ੍ਹ ਰੇਟ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ

ਇੱਕ ਅਸਫਲਤਾ ਦਰ ਲਈ ਇੱਕ ਨਾਂਵ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਾਂਤੀ ਨਾਲ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਮਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਦੇ ਲਿਖਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਆਨਲਾਈਨ ਭਾਈਚਾਰੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਫਲ ਲੋਕ ਉਹ ਲੋਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪੇਜ ਪੋਸਟ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਟੈਕਸ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਫਾਈਲ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਅੰਕੜੇ ਪੂਰੀ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਬਿਨਾ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਚੈੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਵਰਣਨ. US ਜਨਗਣਨਾ ਅਤੇ IRS ਡਾਟਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਚਲਾਇਆ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਰਿਕਵਰੀ ਅਤੇ ਨੈੱਟ ਆਮਦਨ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ. ਸਾਂਝੇ ਹੇਠਲੇ ਬੈਂਡ ਵਿੱਚ ਬੈਠਣ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦਰ ਹੈ.

ਇਹ ਜਨਤਕ, ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਟਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ: ਨਤੀਜੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਪਾਠਕ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਢੰਗ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ।

ਕੀ ਇੱਕ ਤਨਖਾਹ ਅੰਕੜੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ

ਫੈਡਰਲ ਤਨਖਾਹ ਡਾਟਾ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਕੋਈ ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਲਈ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੇ ਵੀ ਨੌਕਰੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਮੱਧ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਰ ਕੋਈ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕੋ ਕੰਮ ਸਵੈ-ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਈਟ ਉੱਤੇ ਹਰ ਮੱਧ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਜੀਵਣ-ਬਚਾਉਣ ਵਾਲਾ ਅੰਕੜਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੇਜ਼ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ।

ਜਿੱਥੇ ਕਿ ਕੋਈ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਜਾਂ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਸੰਸਥਾ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਸਥਾਈ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਧਾਰਕ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਨਿਯੁਕਤ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕਿ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਦੋਵੇਂ ਪਾਸੇ ਇਸ ਵੰਡ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: ਧਾਰਕਾਂ ਦੀ ਸਥਾਈ ਸਟਾਕ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਨਿਯੁਕਤ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸਥਾਈ ਸਟਾਕ। ਜਿੱਥੇ ਕਿ ਸਿਰਫ ਉਪਲੱਬਧ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਸਾਲਾਨਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੈ - ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਧਾਰਕ ਲੋਕ - ਅਸੀਂ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਪਾਤ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਸਟਾਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਯੁਕਤੀ ਦਰ ਵਾਂਗ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਵੰਡ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਗਲੀਚ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਹੈ, ਬੇਰੁਜ਼ਗਾਰੀ ਦਰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸਿੱਖਿਆ, ਵਿਕਰੀ ਜਾਂ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਚਲੇ ਗਏ, ਉਹ ਸਭ ਜੋ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੇਵਾਮੁਕਤ ਹੋਏ, ਉਹ ਸਭ ਜੋ ਪਾਰਟ ਟਾਈਮ, ਏਜੰਸੀ ਜਾਂ ਸਵੈ- ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੋਜ਼ਗਾਰ ਸਰਵੇਖਣ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਭ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਦੂਜੀ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਦੂਜੀ ਲਾਈਨ ਵਜੋਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਟਰੇਨਡ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਗਿਣਤੀ ਕੰਮ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਕਿੰਨੀ ਘੱਟ ਹੈ। ਬਹੁਤੇ ਰੁਜ਼ਗਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੋਈ ਧਾਰਕ ਗਿਣਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਉਹ ਸਫ਼ੇ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਬਜਾਏ ਕੋਈ ਵੀ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਪੈਸੇ ਵਾਪਸ ਲੈਣ ਲਈ ਬੇਸਲਾਈਨ

ਇੱਕ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਪੇਜ਼ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਵਾਧੂ ਤਨਖਾਹ ਲੋੜੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ । ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਇਸ ਸਾਇਟ ਉੱਤੇ ਹਰੇਕ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੇ ਰੁਜ਼ਗਾਰ- ਭਾਰ- ਮੱਧਮ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਮੱਧ- ਅੰਕ ਅਮਰੀਕੀ ਵਰਕਰ - ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਕੋਈ ਖਾਸ ਪਾਠਕ ਹੁਣ ਕੀ ਕਮਾਉਂਦਾ ਹੈ । ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪੈਸੇ ਵਾਪਸ ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਵੇਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਛੋਟਾ ਹੈ ।

ਅੰਕੜੇ ਵਿੱਚ ਟਰੇਨਿੰਗ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੌਰਾਨ ਬਹੁਤੇ ਲੋਕ ਘੱਟ ਜਾਂ ਕੋਈ ਕਮਾਈ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਜ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਭਰਤੀ ਹੋਣ ਉੱਤੇ ਵੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇਸ ਸਾਈਟ ਉੱਤੇ ਹਰ ਪੈਸੇ ਵਾਪਸ ਲੈਣ ਦਾ ਅੰਕੜਾ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਧਾਰਕ ਉੱਤੇ ਗਿਣਤੀ ਉੱਪਰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।

ਸਬੂਤ ਦੀ ਸੀੜੀ

ਹਰ ਨੰਬਰ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫੁੱਟਰ ਨੋਟ ਵਿੱਚ ਦਫਨਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਫ਼ੇ ਉੱਤੇ ਵੇਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੱਧਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਕ ਕਿੰਨਾ ਭਾਰ ਚੁੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਢੰਗ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ

ਉਦਯੋਗ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੋਡ ਇੱਕ ਢੰਗ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੂੜ੍ਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕੋਡ ਦੇ ਤਹਿਤ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗਾਂ ਨਾਲ ਕਮਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਫੈਡਰਲ ਨਾਂਵ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿੱਥੇ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਸੀਂ ਸਫ਼ੇ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਢੰਗ ਲਈ ਖਾਸ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਗੈਰ-ਉਪਕਾਰੀ ਅੰਕੜੇ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਰਿਕਵਰੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਲਗਭਗ ਕੁਝ ਵੀ ਕਮਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਸੱਚ ਸਾਂਝਾ ਹੋਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਘੱਟ ਨਹੀਂ, ਉੱਚ ਹੈ. ਇੱਕ W-2 'ਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੀ ਗਿੱਗ ਆਮਦਨ ਸਿੰਗਲ-ਓਨਰ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ. ਅਤੇ ਟੈਕਸ ਡਾਟਾ ਲਾਗ: ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਪੂਰਾ ਸਾਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਸਾਲ ਪਿੱਛੇ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਢੰਗ ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਡਿੱਗਿਆ ਹੈ ਫੈਡਰਲ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸੀਮਾ ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਇਹ ਹਰ ਰਿਕਾਰਡ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪੱਧਰ ਦੱਸਣ ਲਈ ਕਾਰਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਗਲਤ ਹੈ

ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ, ਅਤੇ ਢੰਗ, ਅੰਕੜੇ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਝਗੜਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਜੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਠੀਕ ਮੰਨਦੇ ਹੋ, ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ । ਸੋਧ ਜੋ ਕਿ ਰੁਕ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਰਿਕਾਰਡ ਉੱਤੇ ਨੋਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ । ਇੱਕ ਸਾਈਟ, ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਫੇਲ੍ਹ ਰੇਟ ਪਬਲਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬਾਰੇ ਸੋਧ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਗਲਤ ਨੰਬਰ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ · ਹੇਠਾਂ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਵੇਖੋ