संपत्ति अभिरक्षा
स्थिर संपत्तियों का टैगिंग और अभिरक्षा: किसके पास कौन सी संपत्ति है, कब से और किस शर्त पर। सौंपना अभिरक्षा खोलता है (चेक-आउट); लौटाना उसे बंद करता है (चेक-इन)। यह संपत्ति के रिकॉर्ड को नहीं बदलता — केवल अभिरक्षा दर्ज करता है।
इस स्क्रीन पर क्या मिलेगा
स्क्रीन से ही पढ़ा गया चित्र — स्क्रीन बदलने पर यह भी बदलता है।
सूची दिखाती है
खंडउत्थान (p.p.)95% विश्वास अंतरालnश्रेणी
फ़ॉर्म के क्षेत्र
NomeComo o experimento é chamado; é por ele que a decisão é citada depois.
MétricaO desfecho medido pelo motor, como taxa de renovação ou conversão de proposta.
Variante AO braço de controle: o que já se fazia antes da mudança.
Variante BO braço de tratamento: a mudança cujo efeito se quer isolar.
Efeito mínimoDiferença mínima que vale detectar. É ela que dimensiona a amostra.
AlfaRisco aceito de enxergar efeito onde não há.
PoderChance de o motor detectar o efeito quando ele existe.
Amostra necessáriaAmostra total que o cálculo de poder pede para a leitura valer.
Amostra coletadaQuanto o motor já coletou. Enquanto estiver abaixo do necessário, a conclusão é provisória.
ResultadoA leitura descritiva que o motor escreveu, com intervalo de confiança e tamanho de amostra.
SituaçãoRascunho, em campo ou concluído.
DecisãoA decisão registrada ao fechar o experimento. Só é preenchida quando ele conclui.
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O que esta tela responde
क्या आपके किए गए बदलाव की वजह से ही परिणाम आया, या वह वैसे भी हो जाता। यह वह सवाल है जिसका जवाब पहले-और-बाद वाला चार्ट अकेले कभी नहीं देता।
यह स्क्रीन क्या है
क्या होता अगर। Tenka के पास चरणबद्ध अपनाने वाली कंपनियों का एक पैनल है (हर एक ने अलग समय पर कीमत, कैडेंस या टीम बदली) — एक प्राकृतिक प्रयोग। डिफ़रेंस-इन-डिफ़रेंसेज़ और सिंथेटिक कंट्रोल किसी हस्तक्षेप के असर का अनुमान, बदलने वालों की तुलना अभी तक न बदलने वालों से पहले और बाद में करके, लगाते हैं; अपलिफ़्ट दिखाता है कि कार्रवाई किनमें नतीजा बदलती है (मनाए जा सकने वाले) और किनमें नहीं (वे वैसे भी रहते)। 🔴 हर आउटपुट अंतराल (95% CI), घोषित n और इस चेतावनी के साथ आता है कि यह प्रेक्षणात्मक अनुमान है — सहसंबंध आदेश नहीं है: इंजन मापता है, कीमत बढ़ाने को नहीं कहता। दिखने वाला और निर्धारक गणित। केवल पढ़ने के लिए।
कैसे करें
Os três métodos, em uma frase cada
डिफ़रेंस-इन-डिफ़रेंसेज़: अपनाने वालों के बदलाव की तुलना न अपनाने वालों के बदलाव से करता है। सिंथेटिक कंट्रोल: न अपनाने वालों से आपकी कंपनी का एक कृत्रिम "जुड़वाँ" बनाता है। सेगमेंट के अनुसार अपलिफ़्ट: दिखाता है कि असर किनमें सबसे ज़्यादा था — क्योंकि शून्य औसत एक ऐसे समूह को छिपा सकता है जिसने बहुत पाया और दूसरे को जिसने खोया।
Persuadível, indiferente, contraproducente: as classes do uplift
अपलिफ़्ट हर सेगमेंट में उपचारित और गैर-उपचारित के बीच नतीजे की संभावना की तुलना करता है। मनाया जा सकने वाला वह सेगमेंट है जिसमें कार्रवाई नतीजा बदलती है — वहीं उसका फ़ायदा है। उदासीन वे हैं जिनका नतीजा कार्रवाई के साथ या बिना एक जैसा रहता: वहाँ खर्च करना बर्बादी है। उल्टा असर वाला वह सेगमेंट है जिसमें कार्रवाई नतीजा बिगाड़ती है — यही वह मामला है जो सामान्यीकरण से पहले विभाजन देखने को सबसे ज़्यादा ज़रूरी बनाता है। हर पंक्ति में प्रतिशत अंकों में अपलिफ़्ट, 95% CI और सेगमेंट का n होता है।
नियम
यह स्क्रीन किसका उत्तर देती है
अगर पूरा बाज़ार उसी महीने बढ़ा, तो आपकी वृद्धि आपके बदलाव के बारे में कुछ साबित नहीं करती। स्क्रीन की तीनों विधियाँ उसी कमी वाली तुलना को बनाने के लिए हैं: उसी अवधि में जिन्होंने बदलाव नहीं किया, उनके साथ क्या होता।
Leia o intervalo antes do número do meio
हर परिणाम 95% CI और घोषित n के साथ आता है। "+12%" का असर, जिसका अंतराल −5% से +29% हो, 12% का असर नहीं है: यह जानकारी है कि अभी दिशा (चिह्न) तक तय नहीं की जा सकती। जब सैंपल छोटा हो, स्क्रीन फिर भी संख्या दिखाती है — चेतावनी सामने रखकर, ताकि आप उससे असहमत हो सकें।
O motor MEDE; ele não manda
यहाँ कुछ भी कीमत, अभियान या प्रक्रिया नहीं बदलता। स्क्रीन मापे गए असर का वर्णन करती है; व्यावसायिक निर्णय उन्हीं लोगों का रहता है जो उसके लिए जवाबदेह हैं।
जब पैनल "पद्धति का उदाहरण" कहता है
अगर पीली पट्टी "पद्धति का उदाहरण — ये आपके डेटा नहीं हैं" दिखे, तो दिखाई गई संख्याएँ एक उदाहरणात्मक नमूना हैं जो बताती हैं कि इंजन असर को कैसे पढ़ता है: गणित (डिफ़रेंस-इन-डिफ़रेंसेज़, सिंथेटिक कंट्रोल, अपलिफ़्ट) असली है, लेकिन निष्कर्ष आपके संचालन का वर्णन नहीं करता। इस स्थिति में स्क्रीन का उपयोग पद्धति समझने के लिए करें, निर्णय लेने के लिए नहीं। पर्याप्त अपना डेटा होने पर पट्टी गायब हो जाती है और पैनल आपका इतिहास दिखाने लगते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
यह स्क्रीन किस सवाल का जवाब देती है
कीमत, कैडेंस या टीम में बदलाव का वास्तविक असर क्या रहा — मापा हुआ, घोषित विश्वास अंतराल (95% CI) और n के साथ। स्क्रीन एक ही सवाल को तीन नज़रियों से दिखाती है: डिफ़रेंस-इन-डिफ़रेंसेज़ और सिंथेटिक कंट्रोल हस्तक्षेप के औसत असर का अनुमान लगाते हैं; सेगमेंट के अनुसार अपलिफ़्ट दिखाता है कि कार्रवाई किनमें नतीजा बदलती है। सब कुछ प्रेक्षणात्मक अनुमान है और केवल पढ़ने के लिए: इंजन मापता है, आदेश नहीं देता — सहसंबंध कीमत बढ़ाने का आदेश नहीं है।
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