L'apparition surprise d'une plate-forme de tracteur-remorque sur scène à AWS ReInvent à Las Vegas a illustré une nouvelle façon de déplacer un petabyte de données dans les centres de données AWS. Par Charles Babcock Rédacteur en chef, Cloud, 152017 Les retombées politiques et techniques du rapport du DHS-FBI Grizzly Steppe sur le rôle des Russies dans les récents coups liés aux élections entraîne plus de chaos que de fermeture. Par Kelly Jackson Higgins Rédactrice en chef à Dark Reading, 142017 La conformité à la vie privée est maintenant essentielle à la mission. Les fournisseurs tiers qui ne respectent pas les mandats de protection des données seront exclus de faire des affaires sur des marchés verticaux lucratifs. Par John Moynihan Président, Minuteman Governance, 142017 GoDaddy gère beaucoup de données et souhaite aider ses utilisateurs internes à obtenir de meilleures informations sans intervention du personnel technique. Le secteur de la santé a été à la traîne des industries comme les banques et le commerce de détail quand il s'agit de l'adoption de l'analyse des données, mais un nombre croissant de réussites dans les soins de santé fournir une preuve de concept pour d'autres organisations d'obtenir sur planche. Par Jeremy Achin, PDG de DataRobot. 142017 Theres a été un changement positif dans l'entreprise d'informatique d'entreprise de plus tard des annonces plus de produits sont vraiment axés sur la façon dont la technologie peut aider une entreprise à faire des affaires. Par James M. Connolly Rédacteur en chef exécutif, InformationWeekEditor in Chief, 132017 TSO Logic a examiné les données de 10 000 serveurs clients et a constaté combien de mises à niveau peuvent économiser en nombre de serveurs. Par Charles Babcock Rédacteur en chef, Cloud, 132017 Ces moteurs de recommandations site peut parfois être juste ce que le consommateur a besoin pour prendre une décision. Encore une fois, parfois ces recommandations sont loin de base. Par Lisa Morgan Écrivain indépendant, 12282016 Contrairement aux industries qui craignent l'intrusion de l'IA, le monde infosec embrasse cette technologie révolutionnaire, et les changements sismiques qu'il apportera à la détection des menaces et l'atténuation. Excellent Analytics Astuce 9: Leverage Limites de contrôle statistique Les nombres absolus sont Pas très utile (nous avions 459 245 visiteurs uniques le mois dernier). Les tendances que nous avons réalisées sont meilleures (459 249 nov. 591 067 oct. 489 419). Mais il ya des interactions avec les clients sur les sites Web qui entraîne des résultats pour votre entreprise qui donnent des tendances qui sont plutôt difficiles à déchiffrer et à traduire en action. Un facteur qui n'est pas assez apprécié est que chaque KPI métrique que vous déclarez de votre outil d'analyse Web (ou même de votre ERP ou CRM ou Data Warehouse) a tendance à avoir un rdquo de rythme naturel de ldquobiorhythm, c'est-à-dire les indicateurs KPI Fluctueront vers le haut ou vers le bas et changeront en raison d'occurrencesrddquoaturalquotquo qui vient d'arriver (je peux voir certains d'entre vous cringe.)). Ces biorhythmes sont difficiles à comprendre, plus difficiles à prédire et puisque beaucoup d'entre nous vivent dans le monde Puzzle plutôt que le monde mystérieux nous tournons notre cycle comme un fou pour comprendre les chiffres à ldquoexplainrdquo eux à la gestion afin qu'ils puissent prendre des mesures. Imaginez obtenir une tendance hebdomadaire quotidienne et il va de haut en bas et vous n'avez aucune idée de ce que le diable est la cause, même après que vous avez fait votre damdest d'isoler toutes les variables. Le résultat de ces biorhythmes naturels est qu'il provoque Analystes et Marketers pour faire l'analyse et la plongée profonde où aucun n'est nécessaire, il fait que certains d'entre nous regarder ldquobadrdquo parce que nous canrsquot expliquer les données, et il cause un manque de foi la capacité de Données pour fournir des aperçus. Voici un excellent exemple qui illustre les problèmes: Il n'a pas vraiment d'importance ce que les nombres sur ce graphique sont et ce que l'axe x est. Comme vous le regardez au point 7 ou 17 ou 25 sauriez-vous ce que la tendance vous dit et si elle est une cause de préoccupation ou les choses sont ok et vous donrsquot besoin de prendre des mesures ou les points forts sont des causes de célébration One Merveilleuse méthodologie d'outil que j'ai trouvé pour être merveilleusement utile dans la séparation du signal du bruit est de l'excellence du processus six Sigma monde et son appelé Control Limits (ou Control Charts). En termes simples, les graphiques de contrôle sont vraiment bons pour appliquer des statistiques pour évaluer la nature de la variation dans n'importe quel processus. Traduit dans le problème du biorhythm dans les situations pertinentes graphiques de contrôle peut aider à déclencher une analyse approfondie et l'action. Des tableaux de contrôle ont été créés pour améliorer la qualité dans les situations de fabrication (ou d'autres comme ça), mais ils travaillent merveilleusement pour nous aussi. Il ya trois composantes principales d'un tableau de contrôle. Une ligne au centre qui est la moyenne de tous les points de données, un UCL (Upper Control Limit) et un LCL (Lower Control Limit). Voici ce que ressemble une tendance avec les limites de contrôle superposées sur le dessus: Laissez-nous comprendre ce que vous regardez. Moyenne (X): La ligne verte ci-dessus. Un nombre statistiquement calculé qui définit la variation moyenne de la tendance de votre ICR. Par exemple pour le processus ci-dessus il est 39.29. UCL (Upper Control Limit): Un nombre statistiquement calculé qui définit la limite de variation la plus élevée de votre tendance KPI. Dans l'exemple ci-dessus, il est de 45. LCL (Lower Control Limit): Un nombre statistiquement calculé qui définit la limite inférieure de variation de votre tendance KPI. Dans l'exemple ci-dessus, il est de 33. Le graphique de contrôle ci-dessus illustre un biorhythm naturel dans la tendance KPI qui est entre les deux limites de contrôle, ce sont des points qui montrent une variation naturelle dans la métrique et ne sont pas des causes de faire quoi que ce soit, même Mais comme vous pouvez le voir clairement, ils varient beaucoup d'un point de données à l'autre. Le plus cool chose est qu'il montre tous les points de la tendance, pensez-le comme des jours ou des semaines ou des mois, lorsque vous devriez avoir pris des mesures parce qu'il y avait quelque chose d'inhabituel qui s'est produite. Il wonrsquot, malheureusement, vous dire ce que le diable est arrivé, mais il vous dira quand vous devriez utiliser votre temps précieux pour creuser plus profond. Isnrsquot que awesome Pensez à tout le temps que vous auriez perdu de résoudre le puzzle derrière les points de données au-dessous de la moyenne, qui ressemblent à ldquoproblemsrdquo. La règle générale pour calculer les limites de contrôle est: (Valeur moyenne de KPI) - (3 x (écart-type)) Les limites de contrôle sont calculées 3 écarts-types au-dessus ou en dessous de la limite de contrôle Des valeurs de vos données KPI. Ils ne sont pas affectés, mais plutôt calculés en fonction de la production naturelle de vos données. Tout ce qui se trouve dans les limites de contrôle doit être considéré comme une variation attendue (biorhythm naturel). Tout ce qui est en dehors des limites de contrôle justifie une enquête. Non seulement cela, mais si une série de points de données tombent en dehors des limites de contrôle, alors il est un plus grand drapeau rouge en termes de quelque chose de très percutant va mal. Dans un monde où nous sommes des tonnes de métriques, où chaque tableau de bord a quinze graphiques sur elle, les limites de contrôle sont extrêmement utiles en tirant parti de la puissance des statistiques pour être le premier filtre de quand vous devriez creuser plus profond ou chercher une cause. Si vos paramètres et les tendances ont des variations de jour en jour et de semaine en semaine, c'est un excellent moyen d'isoler ce qui est ldquonormalrdquo et ce qui est ldquoabnormalrdquo dans la tendance. Les tableaux de contrôle sont également très efficaces. Il serait facile si pour chaque mesure que vous avez, il ya un objectif clairement établi que vous tirez pour. Cet objectif peut vous dire à quel point, ou non, vous effectuez. C'est rarement le cas pour le déluge massif de métriques que vous avez à traiter. Il est évolutif pour que vous puissiez appliquer des limites de contrôle à toutes vos tendances. Considérations pratiques lors de l'utilisation des tableaux de contrôle (limites): Comme pour toutes les statistiques, plus vous avez de points de données, plus vos limites de contrôle seront élevées, il serait difficile de faire un tableau de contrôle qui a du sens avec seulement cinq points de données. Le créer, il juste wonrsquot être très significatif). Les limites de contrôle fonctionnent le mieux avec les mesures KPIrsquos où il est un peu facile à contrôler pour les variables impactantes. Par exemple, il serait moins perspicace de créer des limites de contrôle pour votre taux de conversion global si vous faites marketing direct, campagnes par courriel, marketing de moteur de recherche (Pay Per Click), marketing affilié et vous avez beaucoup de gens qui viennent directement à votre site. Il y a trop de variables qui pourraient avoir une incidence sur votre tendance. Mais vous pouvez facilement créer des diagrammes de contrôle pour vos campagnes de courrier électronique et campagnes PPC ou trafic direct et il sera très perspicace parce que la variable est juste un (ou juste un couple) et vous trouverez d'excellents points de déclenchement pour la performance et l'analyse et Tour d'action. Vous devez être en mesure de comprendre un peu de statistiques et avoir une certaine connaissance de base autour des écarts types, etc afin que vous pouvez tirer parti de cette façon optimale, mais aussi expliquer la puissance de ce que vous faites à vos cadres supérieurs. Exemple pratique d'utilisation des limites de contrôle: Le graphique ci-dessus montre un taux potentiel de conversion d'un site Web. Sans les lignes Red (UCL) et Blue (LCL), il est plus difficile de savoir chaque mois comment fonctionne la performance des campagnes de marketing direct. Il est facile de savoir en Jan 2005 que la performance a été terrible. Il est beaucoup plus difficile de savoir qu'entre Mars et Juillet statistiquement il n'y avait rien à craindre, même si la tendance va de haut en bas. Ce dernier point est important, n'importe qui peut regarder la balle et prendre des mesures sur une balançoire massive. Ce qui empêche la plupart des analystes est de séparer le signal du bruit pour les balançoires non massives dans les données. Pensez à utiliser les limites de contrôle sur vos KPI, comme le panier et les taux d'abandon. Vous êtes agréablement surpris et heureux de ce que vous apprenez (comme le feront vos patrons). Tout logiciel statistique convenable calcule automatiquement les limites de contrôle et crée ces graphiques pour vous. Minitab est celui qui est utilisé beaucoup par les gens que je connais (même si c'est un peu peu cher). Nous avons également utilisé nos outils de business intelligence standard pour calculer les limites de contrôle pour nous (Brio, Business Objects, Cognos, MicroStrategy, etc.). Vous pouvez également toujours simplement jury rig excel pour calculer les limites pour vous (peut-être un lecteur du blog peut créer un modèle que je peux publier ici pour everyonersquos utilisation Mise à jour: Clint Ivy à la rescousse Here039s son blog et here039s la merveilleuse feuille de calcul he039s Créez pour nous. Téléchargez la feuille de calcul et branchez vos propres numéros.). Vous pouvez également lire un peu plus sur les graphiques de contrôle et essayer deux calculatrices de diagrammes de contrôle à SQC Online. Dans la section Qu'est-ce qui donne au calculateur de diagramme de contrôle pour les variables un spin. C'est un poste long et complexe, mais j'espère que je vous ai communiqué le pouvoir des cartes de contrôle, il est un peu sec et prendre un peu de connaissances et de patience, mais il est si puissant pour aider votre analyse spécifiquement quand il s'agit de Séparant le signal du bruit. Signal - gt Insights - gt Action - gt Clients heureux - gt Money, Money, Money. ) Que pensez-vous Avez-vous utilisé des graphiques de contrôle Quelles métriques pensez-vous qu'ils fonctionneront mieux avec Devrait fournisseurs d'analyse Web comprennent la possibilité de faire des tableaux de contrôle comme une option standard dans leurs outils Est-ce rien de ce sens S'il vous plaît partager vos commentaires et critique Via des commentaires. Pour ce post, cliquez ici. Je suis au milieu de la formation de la ceinture noire et je me sens ma manière à travers son application aux statistiques de Web. Cet article et la conversation ont été très utiles. Une chose que je n'ai pas vu noté, cependant, était la différence entre UCL et USL 8211 et LCL et LSL. UCL et LCL sont déterminés par le processus. Les statistiques web dans ce cas. USL et LSL sont déterminés par l'attente des clients. Ce sont les limites de spécification plutôt que les limites de contrôle. Les graphiques de contrôle sont conçus pour comparer la variation réelle du processus à ce qui est permis par l'attente des clients. Avec les stats web, je pense que l'attente des clients (avec le propriétaire de l'entreprise étant le client) serait plus grand est mieux pour le trafic 8211 avec une spécification supérieure de la capacité du serveur et de l'entreprise de gérer le trafic) et moins est mieux pour les rebonds (Avec une spécification inférieure non inférieure à 0). Ainsi, les attentes du client 8211 les spécifications de processus 8211 ne limiteraient pas la croissance. DMAIC 8211 Définir, mesurer, analyser, améliorer, contrôler Dans la phase de mesure, vous devez d'abord vous assurer que vous êtes dans un état de contrôle. Si vous êtes dans un état de croissance, tout changement que vous mettez en œuvre ne peut pas être vraiment déterminé à être causé par votre changement. Si vous êtes dans un état de contrôle, les diagrammes de contrôle vous indiquent si le processus fonctionne selon les attentes du client (limites de spécification), s'il est centré entre les deux limites et si elles sont sur la cible (attente du client). Ensuite, vous faites une hypothèse, mettre en œuvre un changement, et faire des tests statistiques pour voir si le changement a fait une différence statistiquement significative. Est-ce que la statistique augmentée est due à un hasard ou à des causes spéciales (quel que soit le changement que vous avez implémenté). C'est pourquoi vous ne pouvez pas être en état de croissance pour utiliser six sigma pour identifier les opportunités de croissance. En tout cas, cet article et les discussions derrière elle m'a aidé à obtenir ma tête autour de comment je vais utiliser des graphiques de contrôle avec mes stats web. Merci Trackbacks 8230 Dans son message, Avinash a défié ses lecteurs de fournir une solution Excel car il n'ya pas de OOTB (Out Of The Box) des solutions pour l'introduction de constantes, statistiques ou autre, dans les graphiques 8211 Excel essaye de nous encadrer en utilisant juste vertical et horizontal Contrôles de l'échelle des axes. 8230 8230 Que révèlent ces statistiques? Beaucoup. Ou peut-être rien. Comme on dit, les chiffres de la torture et ils doivent avouer quelque chose. C'est à vous de décider quels sont les indicateurs de performance clés pour votre communauté. Une fois que vous avez ces KPI, mon meilleur conseil est de mettre en place ces limites de contrôle supérieure et inférieure astucieux pour filtrer le bruit statistique du signal. 8230 8230 Pour résumer, Six Sigma a besoin d'une opportunité d'amélioration comme point de départ pour lui permettre de libérer son pouvoir d'améliorer les processus. BI génère beaucoup de ces opportunités avec ses composants DWReportingAnalytics mais n'applique pas la rigueur de la mise en œuvre du processus. Je pense qu'il ya beaucoup de synergie dans la mise à la fois Six Sigma, la main gauche et BI, la main droite lorsqu'ils sont réunis peuvent gagner beaucoup d'applaudissements dans la quête pour créer l'apprentissage, les organisations performantes. Pour tester la puissance des techniques Six Sigma, jetez un coup d'œil au lien suivant: kaushik. netavinash200701excellent-analytics-tip-9-leverage-statistical-control-limits. html. Qui illustre l'utilisation des tableaux de contrôle (l'un des outils puissants de Six Sigmas) dans la gestion de l'indicateur KPI des mesures. Fascinating 8230 8230 Par ailleurs, même si nous prenons les chiffres pour Aviemore Highland Resort isolément, en utilisant les données brutes (disponible si vous avez un compte Google), nous pouvons voir que le terme de la station de montagne de l'aviemore est maintenant exécuter en dehors des limites de contrôle Comme écart-type x 3 8211 voir plus ici sur les limites de contrôle) comme indiqué dans le graphique ci-dessous. 8230 8230 À ce jour, je n'ai rencontré que quelques références de Six Sigma principes appliqués au marketing en ligne. Avinash 038 les Eisenbergs ont tous les deux écrit sur l'application de six principes sigma à l'analyse Web et le marketing en ligne si même si le bavardage pour ce sujet est minimal, il provient de quelques voix très influentes. 8230 8230 3) Connaissez vos KPIs mieux à tous les niveaux pour apprendre ce qui est normal et ce qui n'est pas en termes de comportement. À cet égard, vous voyez vos KPI comme des sujets prévisibles. De la même façon que les enquêteurs ou les psychologues criminels observent les gens et apprennent à savoir quel comportement est normal pour un individu donné et ce qui est hors de la ligne, vous pouvez pratiquer la même chose avec vos KPI pour tirer le meilleur parti de vos rapports. Avinash Kaushik a un grand aperçu sur la façon de faire juste que 8211 utiliser les outils statistiques des contrôles supérieur et inférieur pour définir le champ de jeu normal pour vos données. 8230 8230 Think Growth Une fois que vous comprenez votre campagne PPC à ce degré, alors vous êtes prêt à le cultiver. Vous êtes maintenant en mesure d'apporter votre compte au niveau suivant, en brisant les limites statistiques supérieures et inférieures à vos métriques de base. N'oubliez pas que certaines mesures telles que AOV et CR ne sont pas directement sous votre contrôle et ne doivent pas être utilisées pour évaluer la croissance de vos comptes. D'autres paramètres, tels que CTR et CPC, peuvent être directement manipulables. Ce sont les paramètres qui devraient être axés sur la croissance d'un compte PPC. 8230 8230 Die Frage ist nun, ob et ab welchem Schwellenwert eine Abweichung von diesem Band nach oben oder nach unten mehr als nur zufllig ist. Je ne suis pas d'accord et je ne suis pas d'accord. Ausfhrlich beschrieben wird das Thema Kontroll-Limits dans le Webanalyse im Blogbeitrag von Avinash Kaushik. Dort finden Sie auch das Outil Excel zur Bestimmung der Kontroll-Limits. Einfach die Daten aus dem Webanalyse Outil einfgen und analysieren. Und die Standardabweichung anpassen. 8230 Ajouter votre point de vue Annuler la réponse
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