A aparência surpresa de uma plataforma de trator-reboque no palco no AWS ReInvent em Las Vegas ilustrou uma nova maneira de mover um petabyte de dados para os centros de dados AWS. Por Charles Babcock Editor at Large, Cloud, 152017 As consequências políticas e técnicas do relatório do DHS-FBI conjunta Grizzly Steppe sobre o papel das Russias nos recentes hacks relacionados a eleições causam mais caos do que o encerramento. Por Kelly Jackson Higgins Editor Executivo em Dark Reading, 142017 A conformidade com a privacidade é agora uma missão crítica. Fornecedores de terceiros que não atendem aos mandatos de proteção de dados serão excluídos de fazer negócios em lucrativos mercados verticais. Por John Moynihan Presidente, Minuteman Governance, 142017 O registrador de domínio e o provedor de hospedagem web GoDaddy gera muitos dados, e queria ajudar seus usuários internos a obter melhores informações sem requerer intervenção da equipe técnica. Por Jessica Davis Editor sênior, Enterprise Apps, 142017 O setor de saúde tem atuado como indústria bancária e varejo quando se trata de adoção de análise de dados, mas um número crescente de histórias de sucesso na área de saúde fornece prova de conceito para outras organizações para obter borda. Por Jeremy Achin, CEO da DataRobot. 142017 A Theres foi uma mudança positiva no negócio de informática empresarial de anúncios de produtos mais recentes, de modo real, estão focados em como a tecnologia pode ajudar uma empresa a fazer negócios. Por James M. Connolly Editor Executivo Executivo, InformationWeekEditor em Chefe, 132017 A TSO Logic examinou dados de 10.000 servidores de clientes e descobriu quanto as atualizações podem economizar no tamanho do direito de contagem de servidores economiza recursos de VM. Por Charles Babcock Editor em grande, Cloud, 132017 Os motores das recomendações do site às vezes podem ser exatamente o que o consumidor precisa tomar uma decisão. Então, novamente, às vezes essas recomendações estão fora da base. Por Lisa Morgan Freelance Writer, 12282017 Ao contrário das indústrias que temem a intrusão da AI, o mundo do infosec está adotando essa tecnologia revolucionária e as mudanças sísmicas que trará a detecção e mitigação de ameaças. Excelente Dica 9: Alavancar limites de controle estatístico Os números absolutos são Não muito útil (tivemos 459.245 visitantes únicos no mês passado). As tendências que percebemos são melhores (Dec. 459,249 nov. 591,067 out 489,419). Mas há interações com os clientes nos sites que resultam em resultados para sua empresa que produzam tendências que são bastante difíceis de decifrar e traduzir em ação. Um fator que não é bastante apreciado é que cada KPI métrica (Key Performance Indicator) que você denunciou da sua ferramenta de análise da web (ou mesmo de seu ERP ou CRM ou Data Warehouse) tende a ter um rdquo de ldquobiorhythm natural, ou seja, essas métricas KPI Irá flutuar para cima ou para baixo e mudar devido a ocorrências ldquonatural que acabam de acontecer (eu posso ver alguns de vocês se encolherem).) Esses biorritmos são difíceis de entender, ainda mais difíceis de prever e, como muitos de nós vivemos no mundo do enigma, em vez do mundo do Mistério, fazemos girar nosso ciclo como louco para entender os números para explicar os mesmos para o gerenciamento para que eles possam tomar alguma ação. Imagine obter uma tendência semanal diária e ele vai para cima e para baixo e você não tem idéia do que diabos está causando, mesmo depois de ter feito o seu damdest para isolar todas as variáveis. O resultado desses biorritmos naturais é que faz com que analistas e comerciantes façam análises e mergulhe profundamente, onde nenhum é necessário, faz com que alguns de nós vejamos ldquobadrdquo porque não podemos explicar os dados, e isso causa uma falta de fé a capacidade de Dados para fornecer informações. Aqui está um ótimo exemplo que ilustra os problemas: na verdade não importa quais são os números desse gráfico e o que é o eixo x. À medida que você olha isso no ponto 7 ou 17 ou 25, você saberia o que a tendência está dizendo e se é motivo de preocupação ou as coisas estão bem e você não precisa tomar qualquer ação ou os pontos altos são causas da celebração Um A metodologia da ferramenta maravilhosa que eu achei maravilhosamente útil na separação do sinal do ruído é da excelência mundial do processo de seis sigma e é chamado de Limites de Controle (ou Gráficos de Controle). Basta colocar gráficos de controle muito bons na aplicação de estatísticas para avaliar a natureza da variação em qualquer processo. Traduzido para o problema do biorritmo em situações relevantes, os gráficos de controle podem ajudar a desencadear análise e ação profunda. Os gráficos de controle foram criados para melhorar a qualidade nas situações de fabricação (ou outros assim), mas eles funcionam maravilhosamente para nós também. Existem três componentes principais de um gráfico de controle. Uma linha no centro que é a Média de todos os pontos de dados, um UCL (Limite de Controle Superior) e um LCL (Limite de Controle Inferior). Aqui está a aparência de uma tendência com limites de controle sobrepostos no topo: Vamos entender o que você está olhando. Média (X): A linha verde acima. Um número estatisticamente calculado que define a quantidade média de variação na sua tendência de KPI. Por exemplo, para o processo acima mencionado é 39.29. UCL (Limite de Controle Superior): Um número calculado estatisticamente que define o maior limite de variação em sua tendência de KPI. No exemplo acima é 45. LCL (Limite de Controle Inferior): Um número calculado estatisticamente que define o limite inferior de variação na sua tendência de KPI. No exemplo acima é de 33. O gráfico de controle acima ilustra um biorritmo natural na tendência de KPI que está entre os dois limites de controle, estes são pontos que mostram variação natural na métrica e tentativamente não são causas para fazer nada, mesmo Entretanto, como você pode ver claramente, eles variam um pouco de um ponto de dados para o próximo. A coisa maciçamente legal é que mostra todos os pontos da tendência, pense neles como dias ou semanas ou meses, quando você deveria ter tomado medidas porque havia algo incomum que ocorreu. Não ganho, infelizmente, dizer-lhe o que aconteceu, mas irá dizer-lhe quando você deve usar seu precioso tempo para cavar mais fundo. Isnrsquot que incrível Pense em todo o tempo que você teria desperdiçado a resolução do quebra-cabeça atrás dos pontos de dados abaixo da média, que se parecem com ldquoproblemsrdquo. Então, como você calcula esses limites de controle maravilhosos (UCL amp LCL) A regra geral para calcular os limites de controle é: (Valor médio de KPI) - (3 x (desvio padrão)) Os limites de controle são calculados 3 desvios padrão acima ou abaixo do Significa seus valores de dados KPI. Eles não são designados, mas sim calculados com base na saída natural de seus dados. Qualquer coisa dentro dos limites de controle deve ser vista como variação esperada (biorritmo natural). Qualquer coisa fora dos limites de controle merece investigação. Não só isso, mas se uma série de pontos de dados caíram fora dos limites de controle, então é uma bandeira vermelha maior em termos de algo altamente impactante, errado. Em um mundo onde somos toneladas de métricas, onde cada painel de controle tem quinze gráficos, os limites de controle são extremamente úteis para alavancar o poder das estatísticas para ser o primeiro filtro de quando você deve cavar mais fundo ou procurar uma causa. Se suas métricas e tendências têm variações de um dia para o outro e semana a semana, esta é uma ótima maneira de isolar o que é ldquonormalrdquo e o que é ldquoabnormalrdquo na tendência. Os gráficos de controle também escalam muito bem. Seria fácil se, para cada métrica que você possui, existe um objetivo claramente estabelecido para o qual você está atirando. Esse objetivo pode dizer o quão bem, ou não, você está executando. Isso raramente é o caso do enorme dilúvio de métricas com as quais você precisa lidar. É escalável para você aplicar limites de controle para todas as suas tendências. Considerações práticas no uso de gráficos de controle (limites): Como com todas as estatísticas, mais pontos de dados você terá melhores limites de controle, seria difícil fazer uma tabela de controle que faz sentido com apenas cinco pontos de dados (você pode Crie-o, ele simplesmente não deve ser muito significativo). Os limites de controle funcionam melhor com as métricas KPIrsquos, onde é um pouco fácil de controlar as variáveis impactantes. Por exemplo, seria menos perspicaz criar limites de controle para a sua Taxa de conversão geral, se você fizer Marketing direto, Campanhas de e-mail, Search Engine Marketing (Pay Per Click), Marketing de afiliados e você tem muitas pessoas que vêm diretamente para o seu site. Existem muitas variáveis que podem afetar sua tendência. Mas você pode facilmente criar gráficos de controle para suas campanhas de e-mail e campanhas PPC ou tráfego direto e será muito perspicaz porque a variável é apenas um (ou apenas um par) e você encontrará excelentes pontos de gatilho para desempenho e, por sua vez, análise e em Vire a ação. Você precisa ser capaz de entender um pouco de estatísticas e ter algum conhecimento básico sobre os desvios padrão, etc., para que você possa alavancar isso de forma otimizada, mas também explicar o poder do que você está fazendo com seus Executivos Sêniores. Exemplo prático de utilização de limites de controle: o gráfico acima mostra uma taxa de conversão de amostra potencial de um site. Sem as linhas Red (UCL) e Blue (LCL), é mais difícil saber cada mês como o desempenho das campanhas de marketing direto está acontecendo. É fácil saber em janeiro de 2005 que o desempenho foi terrível. É muito mais difícil saber que, entre março e julho, estatisticamente não havia nada de difícil de caçar, mesmo que a tendência subisse e desça. Este último ponto é importante, qualquer um pode brincar de bola e agir em um enorme balanço. O que bloqueia a maioria dos analistas é separar o sinal do ruído por balanços não-maciços nos dados. Considere o uso de Limites de Controle em seus KPIrsquos, como taxas de abandono do carrinho e do checkout. Você deve ficar agradavelmente surpreso e feliz com o que aprendeu (assim como seus chefes). Qualquer software estatístico decente calculará automaticamente limites de controle e criará esses gráficos para você. Minitab é aquele que é usado muito por pessoas que conheço (embora seja um pouco caro). Nós também usamos nossas ferramentas padrão de business intelligence para calcular limites de controle para nós (Brio, Business Objects, Cognos, MicroStrategy, etc.). Você também pode sempre simplesmente ser um júri para excelência para calcular os limites para você (talvez um leitor do blog possa criar um modelo que eu possa publicar aqui para cada uso de cada usuário. Atualização: Clint Ivy para o resgate Aqui, sua postagem no blog e aqui a maravilhosa folha de cálculo he039s Criado para nós. Faça o download da planilha e conecte seus próprios números.). Você também pode ler um pouco mais sobre os Gráficos de Controle e tentar duas calculadoras de gráficos de controle no SQC Online. Na seção What, a calculadora do gráfico de controle para as variáveis é uma rotação. Esta é uma publicação longa e complexa, mas espero que tenha comunicado com você o poder das tabelas de controle, é um pouco seco e demore um pouco de conhecimento e paciência, mas é tão poderoso para ajudar sua análise especificamente quando se trata de Separando o sinal do ruído. Signal - gt Insights - gt Action - gt Happy Customers - gt Money, Money, Money. ) O que você acha Que você usou gráficos de controle Quais métricas você acha que eles vão funcionar melhor? Os fornecedores de análise da Web devem incluir a capacidade de fazer gráficos de controle como uma opção padrão em suas ferramentas. Nada disso faz sentido. Compartilhe seus comentários e críticas. Através de comentários. Gostei desta postagem Para mais postagens como esta, clique aqui. Como esta publicação Compartilhe: Estou no meio do treinamento do cinturão preto e estou sentindo meu caminho através da sua aplicação às estatísticas da web. Este artigo e conversa foram muito úteis. Uma coisa que eu não vi nota, porém, foi a diferença entre UCL e USL 8211 e LCL e LSL. UCL e LCL são determinados pelo processo. As estatísticas da web neste caso. USL e LSL são determinados pela expectativa do cliente. Eles são os limites de especificação e não os limites de controle. Os gráficos de controle são projetados para comparar a variação do processo real com o que é permitido pela expectativa do cliente. Com as estatísticas da web, eu acho que a expectativa do cliente (com o proprietário da empresa sendo o cliente) seria maior é melhor para o tráfego 8211 com uma especificação superior da capacidade do servidor e do negócio para lidar com o tráfego) e menos é melhor para os saltos (Com uma especificação menor não inferior a 0). Assim, as expectativas do consumidor 8211 as especificações de processo 8211 não limitariam o crescimento. DMAIC 8211 Definir, medir, analisar, melhorar, controlar Na fase da medida, você deve primeiro certificar-se de que você está no estado de controle. Se você estiver em um estado de crescimento, qualquer alteração implementada não pode ser verdadeiramente determinada a ser causada por sua mudança. Se você estiver em um estado de controle, os gráficos de controle indicam se o processo you039re opera dentro das expectativas do cliente (limites de especificação), se estiver centrado entre os dois limites e se estiverem no alvo (a expectativa do cliente). Então você faz uma hipótese, implementa uma mudança e faz testes estatísticos para ver se a mudança fez uma diferença estatisticamente significante. Foi o aumento da estatística devido a chance aleatória ou causas especiais (qualquer mudança que você implementou). É por isso que você pode estar em estado de crescimento para usar seis sigma para identificar oportunidades de crescimento. Em qualquer caso, este artigo e as discussões por trás disso me ajudaram a entender minha maneira de usar gráficos de controle com minhas estatísticas da web. Graças a Trackbacks 8230 Em sua publicação, a Avinash desafiou seus leitores a fornecer uma solução Excel, uma vez que não há soluções OOTB (Out Of The Box) para a introdução de constantes, estatísticas ou de outra forma, nos gráficos 8211 O Excel tenta nos encaixar no uso apenas vertical e horizontal Controles de escala de eixos. 8230 8230 O que essas estatísticas realmente revelam Muito. Ou talvez nada. Como eles dizem, números de tortura e eles confessam qualquer coisa. Depende de você decidir quais são os principais indicadores de desempenho para sua comunidade. Depois de ter estes KPIs, o meu melhor conselho é configurar esses limites de controle superiores e inferiores para filtrar o ruído estatístico do sinal. 8230 8230 Para resumir, o Six Sigma precisa de uma oportunidade de melhoria como ponto de partida para libertar seu poder para melhorar os processos. O BI gera muitas dessas oportunidades com seus componentes DWReportingAnalytics, mas não impõe o rigor da implementação do processo. Eu sinto que há muita sinergia ao juntar Six Sigma, a mão esquerda e o BI, a mão direita, quando reunidas, pode ganhar muitos palmas na busca de criar organizações de aprendizado e desempenho. Apenas para provar o poder das técnicas Six Sigma, veja o seguinte link: kaushik. netavinash200701excelente-analítica-ponta-9-alavancagem-estatística-controle-limites. html. Que ilustra o uso de gráficos de controle (uma das ferramentas potentes do Seis Sigmas) no gerenciamento de KPI de métricas. Fascinante 8230 8230 Aliás, mesmo se nós levarmos as figuras para o Aviemore Highland Resort de forma isolada, usando os dados brutos (disponíveis se você tiver uma Conta do Google), podemos ver que o termo aviemore highland resort agora está executando fora dos limites de controle (definido Como desvio padrão x 3 8211 veja mais aqui sobre os limites de controle), conforme mostrado no gráfico abaixo. 8230 8230 Até o momento, só me deparei com algumas referências dos princípios Six Sigma aplicados ao marketing on-line. Avinash 038 os Eisenbergs escreveram sobre a aplicação de princípios de seis sigma para análise web e marketing online, mesmo que a conversa para este tópico seja mínima, ele vem de algumas vozes muito influentes. 8230 8230 3) Conheça seus KPIs melhor em todos os níveis para aprender o que é normal e o que não é em termos de seu comportamento. Nesse sentido, você vê seus KPIs como assuntos previsíveis. Da mesma maneira que os investigadores criminais ou os psicólogos observam as pessoas e sabem o comportamento normal para um determinado indivíduo e o que está fora de linha, você pode praticar o mesmo com seus KPIs para tirar o máximo proveito do seu relatório. Avinash Kaushik tem uma ótima visão sobre como fazer exatamente que 8211 use as ferramentas estatísticas dos controles superiores e inferiores para definir o playfield normal para seus dados. 8230 8230 Pense Crescimento Depois de entender sua campanha PPC nesse grau, então você está pronto para crescer. Agora você pode trazer sua conta para o próximo nível, quebrando os limites estatísticos superiores e inferiores para suas métricas principais. Lembre-se de que algumas métricas, como AOV e CR, não estão diretamente ao seu controle e não devem ser usadas para avaliar o crescimento de suas contas. Outras métricas, no entanto, como CTR e CPCs, podem ser diretamente manipuláveis. Estas são as métricas que devem ser focadas quando cresce uma conta PPC. 8230 8230 Die Frage ist nun, ob und ab welchem Schwellenwert eine Abweichung von diesem Band nach oben oder nach unten mehr als nur zufllig ist. Je nach dem wird dazu zwei bis drei Mal morre Padrão Abweichung nach oben und nach unten als Kontroll-Limit definiert. Ausfhrlich beschrieben wird das Thema Kontroll-Limits in der Webanalyse im Blogbeitrag von Avinash Kaushik. Dort finden Sie auch das Excel Tool zur Bestimmung der Kontroll-Limits. Einfach die Daten aus dem Webanalyse Ferramenta einfgen und analysieren. Não demore Standardabweichung anpassen. 8230 Adicione sua resposta de cancelamento de perspectiva
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