:

Szerző: Bőle György

2019. szeptember 19. 00:00

"Egy mérés nem mérés"

Az egyik legnépszerűbb előadást a 2017-es HWSW mobile! konferencián Mester Tomi tartotta, aki elmagyarázta, hogy miért fontos több mérést is elvégezni egy fontos következtetés levonása előtt.

Egy online kutatási keretrendszeren keresztül szemléltette Mester Tomi, a Data36.com és az Adatlabor szakértője, hogy milyen szakaszokon érdemes végigmenni ahhoz, hogy valóban eredmények szülessenek. Az "Egy mérés nem mérés" című előadás a 2017-es HWSW mobile! konferencia UX és analitika szekciójában hangzott el, ezen belül is az adatelemzéssel foglalkozó bemutatók közt. A szekción belül ez az előadás kapta az egyik legmagasabb pontszámot a közönségtől.

Dobpergés: AI engineering demo day-jel és képzéssel is érkezünk!

3 csapat, 3 demó, avagy hogyan is használjuk az AI-t? November 17-én érkezik a demo day, 19-én pedig az első AI képzésünk.

Dobpergés: AI engineering demo day-jel és képzéssel is érkezünk! 3 csapat, 3 demó, avagy hogyan is használjuk az AI-t? November 17-én érkezik a demo day, 19-én pedig az első AI képzésünk.

Kiderült a bemutatóból, hogy miről szól a "Falling cats" esettanulmány, és hogy miért nem biztos, hogy egy újonnan indított affiliate program miatt ugrik meg éppen a regisztrációk száma egy oldalon. Továbbá, hogy a téves következtetéseket hogyan lehetett volna a változatos mérésekkel kiküszöbölni. Az előadó javaslata szerint érdemes egyrészt kvantitatív méréseket is végezni, mint például felhasználói tesztet (usability test) és interjút, mellette pedig adatelemzéshez kapcsolódó kvantitatív teszteket is, úgy mint hőtérképes elemzés, funnel elemzés, szegmentálás vagy kohort elemzés.

18:39
 

Egy mérés nem mérés - Mester Tomi (Data36.com, Adatlabor)

Még több videó

Az AI nem csak a szoftverfejlesztésre van hatással: új sorozatunkban végignézzük, hogyan hat az informatika egyes részterületeire.

a címlapról