demographics

💡 We’re differentiating cohorts by onboarding paths rather than by demographics alone.

ما گروه‌ها را با مسیرهای پذیرش سازمانی متمایز می‌کنیم، نه صرفاً بر اساس ویژگی‌های جمعیت‌شناختی.

💡 Algorithms advertise impartiality, yet biased training data reproduces inequities unless teams evaluate outcomes across demographics and contexts over time and geography.

الگوریتم‌ها بی‌طرفی را تبلیغ می‌کنند، با این حال داده‌های آموزشی جانبدارانه، نابرابری‌ها را بازتولید می‌کنند، مگر اینکه تیم‌ها نتایج را در طول زمان و جغرافیا، بر اساس جمعیت‌شناسی و زمینه‌ها ارزیابی کنند.

💡 The sample was weighted to match census demographics before modeling.

نمونه قبل از مدل‌سازی، برای مطابقت با داده‌های سرشماری وزن‌دهی شد.

💡 Sci-fi maps labeled colonies with “lunarian” demographics, cheerfully assuming bureaucracy reaches everywhere oxygen does.

نقشه‌های علمی-تخیلی، مستعمرات را با جمعیت‌شناسی «ماه‌مانند» برچسب‌گذاری می‌کردند و با خوش‌بینی فرض می‌کردند که بوروکراسی به هر جایی که اکسیژن وجود دارد، می‌رسد.

💡 Investors misread demographics without culture; numbers require context, not just pivot tables.

سرمایه‌گذاران بدون فرهنگ، داده‌های جمعیتی را اشتباه تفسیر می‌کنند؛ اعداد به زمینه نیاز دارند، نه فقط جداول محوری.

💡 Before launching, we studied demographics carefully, discovering retirees loved our app’s simplicity even more than the intended student audience.

قبل از راه‌اندازی، ما جمعیت‌شناسی را با دقت مطالعه کردیم و متوجه شدیم که بازنشستگان سادگی اپلیکیشن ما را حتی بیشتر از مخاطبان دانشجویی مورد نظر دوست دارند.