डेटा कार्यप्रणाली

सूत्र, स्कोरिंग वेक्टर, और सामान्यीकरण मानदंड।

तुलना सूचकांकों की गणना करने के लिए EconMap AI भारित गणित मॉडल का उपयोग करता है। यहां एक संक्षिप्त रूप है कि हम अपने स्कोर की गणना कैसे करते हैं:

1. जीवन यापन की लागत सूचकांक (COLI)

आधार रेखा (NYC = 100) के रूप में न्यूयॉर्क शहर के सापेक्ष गणना की गई।

COLI = (RentWeight × RentRatio) + (FoodWeight × FoodRatio) + (UtilityWeight × UtilityRatio) + (TransitWeight × TransitRatio)

जहां किराया वजन = 40%, भोजन वजन = 30%, उपयोगिताएँ = 15%, परिवहन = 15%।

2. शुद्ध बचत दर उपयुक्तता

स्थानीय व्यय सूचकांकों के विरुद्ध उपयोगकर्ता के शुद्ध वेतन की वित्तीय व्यवहार्यता की गणना करता है।

Savings Index (%) = [(Income - Total Expenses) / Income] × 100

3. एआई प्रवासन अंक मिलान

आप्रवासन मार्ग प्रतिशत (जैसे एक्सप्रेस एंट्री स्कोर) आयु-बिंदु वितरण, शैक्षिक क्रेडेंशियल थ्रेसहोल्ड, भाषा स्तर (CLB/IELTS रूपांतरण मेट्रिक्स), और वित्तीय तरल बचत सीमा का उपयोग करते हैं।