Trong thế giới khoa học dữ liệu hiện đại, việc phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ và phức tạp là một thách thức không ngừng. Các nhà nghiên cứu thường phải làm việc với nhiều bộ dữ liệu liên quan cùng một lúc, đòi hỏi các công cụ quản lý dữ liệu hiệu quả và linh hoạt. Stata, với lịch sử lâu đời trong việc xử lý và phân tích dữ liệu, đã liên tục đổi mới để đáp ứng những nhu cầu này.
Stata 18, ra mắt vào năm 2023, tiếp tục nâng cao khả năng này bằng cách giới thiệu hai tính năng đột phá: framesets và biến số bí danh giữa các frames. Những cải tiến này cho phép người dùng quản lý và tương tác với nhiều bộ dữ liệu, có thể rất lớn, một cách hiệu quả và thuận tiện hơn bao giờ hết. Framesets cho phép bạn nhóm, lưu trữ trên ổ đĩa và tải vào bộ nhớ một tập hợp các frames chứa bộ dữ liệu liên quan. Biến số bí danh cho phép bạn truy cập các biến số trong các frames khác như thể chúng là một phần của frame hiện tại, với chi phí bộ nhớ rất thấp. Bài viết này sẽ đi sâu vào cách những tính năng này cách mạng hóa quy trình làm việc dữ liệu trong Stata.
Quản Lý Dữ Liệu Trong Stata: Hành Trình Phát Triển
Từ khi Stata 1.0 ra đời vào năm 1985, dữ liệu đã được tổ chức dưới dạng bảng với các quan sát (hàng) và biến số (cột), được gọi là bộ dữ liệu. Các bộ dữ liệu này được lưu trữ hoàn toàn trong bộ nhớ và ghi vào ổ đĩa dưới dạng tệp .dta. Các kiểu dữ liệu, như số nguyên, số thực và đặc biệt là chuỗi, được quản lý một cách tiết kiệm. Hầu hết các lệnh ban đầu của Stata, bao gồm generate, replace và list không thể thiếu, đều tập trung vào quản lý dữ liệu.
Khung làm việc cơ bản này vẫn là nền tảng cho 17 phiên bản Stata tiếp theo: các bộ dữ liệu vẫn được giữ dưới dạng bảng hoàn toàn trong bộ nhớ, với các ngôn ngữ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu. Điều này giúp Stata nhanh chóng và cho phép hàng tỷ quan sát được xử lý chỉ trong vài mili giây. Tuy nhiên, việc giữ toàn bộ bộ dữ liệu trong bộ nhớ có thể gây hạn chế với các bộ dữ liệu rất lớn. Dù vậy, tận dụng sự tăng trưởng vượt bậc của bộ nhớ giá cả phải chăng, khả năng quản lý dữ liệu của Stata đã không ngừng phát triển, trở nên lớn hơn, mạnh mẽ hơn và nhanh hơn.
Frames: Nền Tảng Cho Đa Bộ Dữ Liệu
Khi làm việc với dữ liệu lớn và phức tạp, thường có nhu cầu xử lý đồng thời nhiều bộ dữ liệu, có thể là rất lớn. Bạn có thể muốn thực hiện nhiều tác vụ và làm việc với các bộ dữ liệu khác nhau cho các dự án khác nhau. Hoặc bạn đang làm việc với một tập hợp các bộ dữ liệu liên quan và muốn hợp nhất các thống kê giữa chúng. Trước đây, các lệnh Stata như preserve và restore cho phép bạn chuyển đổi giữa các bộ dữ liệu, nhưng chúng đòi hỏi mã hóa cẩn thận và gây ra chi phí thời gian để lưu và phục hồi bộ dữ liệu từ ổ đĩa.
Trong Stata 16 (2019), một khung làm việc mới để xử lý nhiều bộ dữ liệu đã được giới thiệu: frames. Nhiều bộ dữ liệu có thể được giữ trong bộ nhớ trong nhiều frames. Ví dụ, đây là cách bạn có thể tạo một frame bằng lệnh frame create, biến frame đó thành frame hiện tại (đang làm việc) bằng lệnh frame change, và tải một bộ dữ liệu vào đó:
1. frame create auto
2. frame change auto
3. sysuse auto
4(1978 automobile data)Bạn có thể tạo bản sao của một frame và đổi tên một frame:
1. frame copy auto auto1
2. frame rename auto1 carsTên của bộ dữ liệu và frames chứa chúng có thể khác nhau. Mặc dù có nhiều frames trong bộ nhớ, bạn chỉ có thể tương tác với một frame (frame hiện tại) tại một thời điểm. Bạn có thể xác định frame hiện tại bằng lệnh pwf (print working frame):
1. pwf
2 (current frame is auto)Theo mặc định, bạn luôn làm việc với frame hiện tại. Tuy nhiên, khả năng sử dụng tiền tố frame cho phép bạn chạy một lệnh trên một frame khác không phải frame hiện tại. Ví dụ, bạn có thể tạo một biến số mới, ví dụ newvar (với các giá trị ngẫu nhiên ở đây), trong frame cars:
1. frame cars: generate newvar = runiform()Bạn cũng có thể dùng lệnh frlink để tạo liên kết giữa frame hiện tại và một frame khác. Chẳng hạn, bạn có thể tạo một liên kết một-một (bằng cách chỉ định 1:1) giữa frame hiện tại auto và frame cars bằng cách khớp các quan sát trên biến số make (chứa các hãng xe hơi):
1. frlink 1:1 make, frame(cars)
2(all observations in frame auto matched)Bạn có thể xóa một frame (nếu nó không phải frame hiện tại) bằng lệnh frame drop:
1. frame drop carsBạn có thể đặt lại các frames bằng:
1. frames resetLệnh này sẽ đặt lại Stata về trạng thái chỉ có một frame trống duy nhất trong bộ nhớ.
Bạn có thể làm nhiều hơn với frames: sao chép các biến số dữ liệu và quan sát bằng lệnh frame put, thêm các quan sát mới bằng lệnh frame post, v.v.
Các lệnh liên quan đến frames và framesets hoạt động chính xác như nhau dù bạn gõ frame hay frames; chúng là từ đồng nghĩa. Để tìm hiểu thêm về frames, hãy xem help frames intro.
Stata hỗ trợ tối đa 100 frames. Giống như các bộ dữ liệu riêng lẻ, tất cả frames được giữ hoàn toàn trong bộ nhớ. Điều này làm cho việc làm việc với frames cũng rất nhanh. Nhưng nó giả định rằng bạn có thể chứa tất cả dữ liệu frames trong bộ nhớ, một hạn chế đã thúc đẩy hai tính năng mới trong Stata 18.
Framesets Mới Trong Stata 18
Stata 18 bổ sung một sự phát triển tự nhiên của khái niệm frames: người dùng giờ đây có thể lưu trữ một tập hợp các frames vào ổ đĩa một cách hiệu quả về bộ nhớ. Một định dạng tệp dữ liệu mới được giới thiệu cho framesets: .dtas, là dạng số nhiều của .dta.
Ví dụ, hãy tạo ba frames và tải vào đó ba bộ dữ liệu khác nhau (liên quan đến tuổi thọ):
1. frame create life0
2. frame create life1
3. frame create life2
4. frame life0: sysuse lifeexp
5(Life expectancy, 1998)
6. frame life1: sysuse uslifeexp
7(U.S. life expectancy, 1900-1999)
8. frame life2: sysuse uslifeexp2
9(U.S. life expectancy, 1900-1940)Bạn có thể lưu ba frames này vào một tệp frameset duy nhất, ví dụ life.dtas, bằng lệnh:
1. frames save life, frames(life0 life1 life2)
2file life.dtas savedSau đó, bạn có thể đặt lại hoặc xóa tất cả các frames và tải các frames đã lưu trong life.dtas bằng lệnh:
1. frames reset
2. frames use life
3 life0 68 x 6; Life expectancy, 1998
4 life1 100 x 10; U.S. life expectancy, 1900-1999
5 life2 41 x 2; U.S. life expectancy, 1900-1940Khi làm việc với một tập hợp frames, bạn cần xem xét một số yếu tố. Ví dụ, điều gì sẽ xảy ra nếu các frames bạn muốn tải từ ổ đĩa có cùng tên với những frames đang có trong bộ nhớ? Frame nào sẽ trở thành frame hiện tại khi một frameset được tải? Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn cố gắng tải một frame đã liên kết trước đó nhưng không còn tồn tại?
Lệnh frames describe cung cấp một cái nhìn tổng quan về các frames và các biến số chúng chứa, cả trong bộ nhớ và trên ổ đĩa. Ví dụ, lệnh sau đây cung cấp mô tả (ngắn gọn) về các frames trong frameset life.dtas:
1. frames describe using life, short
2-------------------------------------------------------------------------------
3Frame: life0
4Contains data Life expectancy, 1998
5 Observations: 68 26 Aug 2023 20:06
6 Variables: 6
7Sorted by:
8-------------------------------------------------------------------------------
9-------------------------------------------------------------------------------
10Frame: life1
11Contains data U.S. life expectancy, 1900-1999
12 Observations: 100 26 Aug 2023 20:06
13 Variables: 10
14Sorted by: year
15-------------------------------------------------------------------------------
16-------------------------------------------------------------------------------
17Frame: life2
18Contains data U.S. life expectancy, 1900-1940
19 Observations: 41 26 Aug 2023 20:06
20 Variables: 2
21Sorted by: year
22-------------------------------------------------------------------------------Các lệnh frameset cũng lưu trữ nhiều kết quả r-results để theo dõi những gì đang xảy ra, ví dụ, tập hợp con các frames đang được lưu hoặc tải, liệu dữ liệu trong mỗi frame có thay đổi trong bộ nhớ hay không, v.v.
Giống như các tệp .dta, chúng tôi cung cấp mô tả cấp thấp của các tệp .dtas. help dtas cung cấp tất cả các chi tiết cần thiết để các phần mềm khác có thể đọc và ghi các tệp .dtas.
Cú pháp và các tùy chọn của lệnh frameset tuân theo một cách tự nhiên các lệnh bộ dữ liệu, như save, use và describe. Chẳng hạn, các lệnh bộ dữ liệu và frameset xử lý theo cùng một cách các vấn đề như nhãn, bộ dữ liệu trống, mức độ chi tiết khi mô tả bộ dữ liệu, v.v.
Stata sử dụng công cụ nén zipfile riêng để nén các tệp frameset trong frames save và unzipfile để giải nén các tệp trong frames use. Người dùng có thể chỉ định mức độ nén cho frames save. Điều này có thể được thực hiện theo hai cách: thông qua tùy chọn complevel(#) hoặc thông qua set dtascomplevel #. # là một số nguyên từ 0 đến 9—0 nghĩa là không nén và 9 nghĩa là nén tối đa. Mặc định là 1. Ví dụ, life.dtas có thể được lưu và thay thế trên ổ đĩa với mức nén tối đa bằng cách gõ:
1. frames save life, frames(life0 life1 life2) complevel(9) replace
2file life.dtas savedLưu ý rằng frames và framesets được xây dựng trên nền tảng của các bộ dữ liệu. Điều đó có nghĩa là bạn vẫn có thể tiếp tục làm việc với các bộ dữ liệu theo cách chính xác như trước đây, nếu frames và framesets không có lợi ích thực tế cho bạn. Điều duy nhất bạn có thể cần biết là khi bạn sử dụng một bộ dữ liệu, nó sẽ đi vào một frame theo mặc định—và frame này, không có gì ngạc nhiên, được đặt tên là default. Cuối cùng, ngay cả với frames, bạn vẫn tương tác với một bộ dữ liệu hoặc một frame tại một thời điểm nhất định.
Biến Số Bí Danh Giữa Các Frames Mới Trong Stata 18
Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá cách các biến số bí danh có thể được sử dụng để truy cập các biến số giữa các frames một cách hiệu quả về bộ nhớ.
Hai bộ dữ liệu trong các frames khác nhau có thể được liên kết bằng cách có các biến số khớp nhau. Như đã đề cập trước đó, bạn có thể liên kết frames bằng lệnh frlink bằng cách khớp các quan sát trong frame hiện tại với các quan sát trong frame liên quan, dựa trên các biến số chung.
Sau khi tạo các liên kết bằng frlink, bạn có thể sử dụng fralias add để định nghĩa các biến số bí danh—tên tham chiếu các biến số trong một frame đã liên kết.
Đây là một ví dụ về việc thêm một biến số bí danh. Đầu tiên, hãy thiết lập các frames auto và cars trong bộ nhớ như đã làm ở trên.
1. clear all
2. frame create auto
3. frame change auto
4. sysuse auto
5(1978 automobile data)
6. frame copy auto cars
7. frame cars: generate newvar = runiform()
8. pwf
9 (current frame is auto)Hai frames giống nhau, ngoại trừ biến số newvar được thêm vào cars. Từ frame hiện tại auto, bạn có thể tạo một liên kết một-một với cars, dựa trên biến số make chung:
1. frlink 1:1 make, frame(cars)
2(all observations in frame auto matched)Bây giờ, một biến số bí danh, ví dụ newvar, có thể được tạo trong frame hiện tại auto để truy cập biến số newvar trong cars:
1. fralias add newvar, from(cars)
2(1 variable aliased from linked frame)Ở đây, biến số bí danh có cùng tên với biến số nó trỏ đến. Nhưng nó có thể khác. Chúng ta sẽ chỉ ra cách làm trong ví dụ tiếp theo.
Về cơ bản, fralias add định nghĩa các tham chiếu từ frame hiện tại đến các biến số trong các frames đã liên kết. Các tham chiếu này cho phép bạn làm việc với các biến số đã liên kết mà không cần sao chép chúng vào frame hiện tại. Các tham chiếu này tiêu thụ rất ít bộ nhớ; các biến số thực sự chỉ được lưu trữ trong một frame hoặc bộ dữ liệu nhưng có thể được cung cấp trong các frames khác nhau.
Một vài điểm cần lưu ý thêm về frlink, lệnh mà fralias dựa vào. Khi bạn sử dụng frlink, một biến số mới được tạo trong frame hiện tại. Nó tham chiếu frame đã liên kết. Theo mặc định, biến số mới được đặt tên theo frame đã liên kết. Nhưng một tên biến số khác có thể được tạo bằng tùy chọn generate().
Ngoài ra, việc khớp các quan sát với các biến số chung được thực hiện bởi frlink có thể là một-một hoặc nhiều-một. Rất hữu ích, frlink cũng sẽ xử lý các biến số chung trong các frames khác nhau nhưng có tên khác nhau. Hơn nữa, frlink có thể khớp các nhóm biến số bằng cách sử dụng ký tự đại diện * trong tên biến số. Nếu có thay đổi trong dữ liệu hoặc frames được đổi tên, các liên kết có thể được xây dựng lại bằng frlink rebuild hoặc bị xóa bằng cách loại bỏ biến số liên kết.
Các biến số bí danh được tạo bởi fralias add được coi như bất kỳ biến số nào khác trong bộ dữ liệu của bạn, với lưu ý rằng bạn không được phép thay đổi giá trị của chúng. Đối với một biến số bí danh đã cho, nếu bạn thay đổi giá trị biến số tương ứng trong frame đã liên kết nơi chúng cư trú, các giá trị đã thay đổi sẽ tự động có sẵn vào lần tiếp theo bạn sử dụng biến số bí danh. Vì vậy, việc thay đổi các biến số trong một frame là đủ, và sự thay đổi sẽ được phản ánh trong tất cả các frames tham chiếu chúng.
Các biến số bí danh cho phép nhiều frames có cùng một biến số như thể nó thuộc về tất cả chúng, nhưng biến số đó chỉ được lưu trữ trong một frame duy nhất. Điều này tránh tạo các bản sao biến số hoặc sử dụng các lệnh tốn kém như merge hoặc frget. Lệnh frget, ví dụ, sao chép các biến số từ một frame đã liên kết với dung lượng bộ nhớ lớn, đặc biệt với các kiểu dữ liệu đắt tiền như double và string. Ngược lại, các biến số bí danh, chỉ là các tham chiếu trong bộ nhớ, có dung lượng bộ nhớ nhỏ, cố định. Do đó, sử dụng các biến số bí danh là hiệu quả về bộ nhớ và giúp chứa tất cả frames trong bộ nhớ, giữ cho Stata nhanh chóng và linh hoạt.
Ví Dụ Kết Hợp: Frameset Và Biến Số Bí Danh
Trong phần này, tôi sẽ cung cấp một ví dụ đầy đủ hơn và đi sâu vào các tính năng bổ sung của các lệnh frameset và biến số bí danh.
Giả sử bạn đang làm việc trong một dự án về mức thu nhập ở tiểu bang Texas của Hoa Kỳ và muốn phân tích dữ liệu ở cấp độ cá nhân và cấp độ hạt (mỗi tiểu bang Hoa Kỳ bao gồm các hạt).
Bạn đang sử dụng hai bộ dữ liệu Stata: persons.dta và txcounty.dta. Bạn có thể tải hai bộ dữ liệu này vào hai frames, ví dụ persons và counties, như sau:
1. clear all
2. frame create persons
3. frame change persons
4. webuse persons
5. frame create counties
6. frame change counties
7. webuse txcounty
8(Median income in Texas counties)Bạn có thể mô tả hai frames bằng tiền tố frame:
1. frame persons: describe
2Contains data from https://www.stata-press.com/data/r18/persons.dta
3 Observations: 20
4 Variables: 3 16 Apr 2022 13:36
5 (_dta has notes)
6----------------------------------------------------------------------
7Variable Storage Display Value
8 name type format label Variable label
9----------------------------------------------------------------------
10personid byte %9.0g Person ID
11countyid byte %9.0g County ID
12income float %9.0g Household income
13----------------------------------------------------------------------
14Sorted by:
15. frame counties: describe
16Contains data from https://www.stata-press.com/data/r18/txcounty.dta
17 Observations: 8 Median income in Texas counties
18 Variables: 2 30 Dec 2022 06:13
19 (_dta has notes)
20-------------------------------------------------------------------------------
21Variable Storage Display Value
22 name type format label Variable label
23-------------------------------------------------------------------------------
24countyid byte %9.0g cty County ID
25median_income float %9.0g Household median income
26-------------------------------------------------------------------------------
27Sorted by:Với lệnh clear all ở trên, chúng ta tự động bắt đầu với một frame làm việc trống được gọi là default. Sau đó, chúng ta đã thêm hai frames trên default. Chúng ta có thể liệt kê các frames trong bộ nhớ và xác định frame hiện tại bằng:
1. frames dir
2 counties 8 x 2; Median income in Texas counties
3 default 0 x 0
4 persons 20 x 3; persons.dta
5. pwf
6 (current frame is counties)counties là frame hiện tại vì đó là frame cuối cùng chúng ta đã chuyển sang. Nếu chúng ta muốn làm việc với persons, chúng ta phải chuyển sang frame đó:
1. frame change personsVì các frames persons và counties có biến số chung countyid, chúng ta có thể sử dụng frlink để liên kết frame hiện tại persons với frame counties, dựa trên countyid. Vì nhiều người thuộc cùng một hạt, việc khớp ở đây là nhiều-một (m:1):
1. frlink m:1 countyid, frame(counties)
2(all observations in frame persons matched)Các biến số khớp không nhất thiết phải có cùng tên. Việc thực hiện liên kết trong những trường hợp như vậy khá đơn giản. help frlink có chi tiết.
Lưu ý rằng lệnh frlink ở trên đã tạo một biến số mới trong persons và được đặt tên là counties. Nó được đặt tên theo frame đã liên kết. Tùy chọn generate() có thể đã được sử dụng trong frlink để tạo một tên biến số khác. Các giá trị của biến số mới là các số quan sát khớp trong counties.
Bây giờ bạn có thể sử dụng frames save để lưu, trên ổ đĩa, frame persons và tất cả các frames khác được liên kết với nó bằng cách chỉ định tùy chọn linked; tất cả các frames được lưu trong tệp myproject.dtas:
1. frames save myproject, frames(persons) linked
2file myproject.dtas savedLưu ý rằng, trong trường hợp này, chỉ frame counties được liên kết với frame hiện tại, dựa trên lệnh frlink ở trên. Vì vậy, counties cũng được lưu trong myproject.dtas, bên cạnh persons.
Tiếp theo, bạn có thể đặt lại tất cả các frames trong bộ nhớ và sau đó nhắc nhở bản thân những gì có trong myproject.dtas bằng frames describe (chúng ta sử dụng tùy chọn simple để mô tả gọn):
1. frames reset
2. frames describe using myproject, simple
3--------------------------------------------
4Frame: persons
5personid countyid income counties
6--------------------------------------------
7--------------------------------------------
8Frame: counties
9countyid median_income
10--------------------------------------------Sau đó, bạn có thể tải tất cả các frames đã lưu trong myproject.dtas vào bộ nhớ bằng frames use:
1. frames use myproject, frames(_all)
2 counties 8 x 2; Median income in Texas counties
3 persons 20 x 4Lưu ý rằng, tại thời điểm này, frame hiện tại là default, như pwf tiết lộ:
1. pwf
2 (current frame is default)Mặc dù hai frames đã được tải vào bộ nhớ, frame hiện tại (default trong trường hợp này) không thay đổi với frames use. Để làm việc với một trong các frames đã tải, ví dụ persons, bạn phải chỉ định rõ ràng nó là frame làm việc:
1. frame change personsTiếp theo, bạn muốn so sánh thu nhập của từng cá nhân với thu nhập trung vị của hạt. Thu nhập trung vị có sẵn trong frame counties. Chúng ta biết rằng persons được liên kết với counties dựa trên lệnh frlink ở trên. Chúng ta có thể xác minh các liên kết hiện có từ frame hiện tại (persons) bằng:
1. frlink dir
2 (1 frlink variable found)
3 -----------------------------------------------------------------------------
4 counties created by frlink m:1 countyid, frame(counties)
5 -----------------------------------------------------------------------------
6 Note: Type "frlink describe varname" to find out more, including whether the
7 variable is still valid.Để truy cập biến số median_income trong frame counties, bạn có thể thêm một biến số bí danh, ví dụ median, để tham chiếu biến số như sau:
1. fralias add median = median_income, from(counties)
2(1 variable aliased from linked frame)Bạn có thể mô tả biến số bí danh bằng:
1. fralias describe median
2----------------------------------------------------
3Alias Type Target Link Frame
4----------------------------------------------------
5median float median_income counties counties
6----------------------------------------------------Bây giờ bạn có thể chạy các phân tích trong frame persons bao gồm biến số median. Rất đơn giản ở đây, bạn có thể tìm tỷ lệ thu nhập cá nhân so với thu nhập trung vị của hạt tương ứng:
1. generate ratio = income/medianLưu ý rằng biến số bí danh median chỉ đơn thuần tham chiếu median_income trong counties, điều này tiêu tốn rất ít bộ nhớ. Vì vậy, bạn có thể làm việc với biến số như thể nó là một phần của frame, với chi phí bộ nhớ rất thấp. Nhưng bạn không thể thay đổi biến số đó; nó chỉ có thể được thay đổi trong frame counties. Mọi thay đổi trong biến số sẽ có sẵn trong tất cả các frames tham chiếu nó.
Giá trị đắt giá ✨
Stata 18 với framesets và biến số bí danh đã nâng tầm đáng kể khả năng quản lý dữ liệu lớn và phức tạp. Bạn có thể:
* **Tổ chức tối ưu:** Nhóm các bộ dữ liệu liên quan vào framesets để dễ dàng lưu trữ và tải, thay vì quản lý từng tệp riêng lẻ.
* **Tiết kiệm bộ nhớ:** Truy cập dữ liệu giữa các frames thông qua biến số bí danh mà không cần sao chép, giảm thiểu đáng kể chi phí bộ nhớ và tăng tốc độ xử lý.
* **Linh hoạt và hiệu quả:** Tương tác liền mạch với nhiều bộ dữ liệu đồng thời, duy trì khả năng tính toán nhanh chóng của Stata ngay cả với terabytes dữ liệu.
* **Đơn giản hóa quy trình:** Tránh các lệnh tốn kém như merge hoặc frget khi chỉ cần tham chiếu dữ liệu từ frame khác, giữ cho mã lệnh gọn gàng và dễ hiểu hơn.
Câu hỏi tư duy hoặc bài tập ứng dụng:
Hãy tưởng tượng bạn đang phân tích dữ liệu về các công ty đa quốc gia, với một frame chứa thông tin tài chính của công ty mẹ và các frames khác chứa dữ liệu hoạt động của các công ty con ở nhiều quốc gia. Bạn muốn tạo một chỉ số tổng hợp về "hiệu suất quốc gia" trong frame công ty mẹ, bằng cách sử dụng các biến số từ các frame công ty con.
1. Bạn sẽ sử dụng những lệnh nào để thiết lập các liên kết giữa frame công ty mẹ và các frame công ty con?
2. Làm thế nào để bạn tạo các biến số bí danh để truy cập các biến số hoạt động từ các công ty con mà không làm đầy bộ nhớ của frame công ty mẹ?
3. Thử thách: Nếu một công ty con có dữ liệu bị cập nhật, điều gì sẽ xảy ra với chỉ số tổng hợp trong frame công ty mẹ nếu bạn đã sử dụng biến số bí danh?
