http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/ 通过网站分析与数据分析实现网站优化 Tue, 21 Apr 2015 08:18:18 +0000 hourly 1 http://wordpress.org/?v=3.5.1 http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1352 joegh Sun, 03 Aug 2014 07:20:51 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1352 @weiwei: 应该是对样本量的理解有误，转化事件是满足二项分布的，即仅存在转化和未转化，这个是对于每个访问而言的，所以样本量应该是每天的总访问数，这里使用的n均值，也就是15天总访问量的均值。

]]> http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1351 weiwei Fri, 01 Aug 2014 09:10:54 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1351 @粗心大意: 是的呀，按照给的公式P(1-P)/n开根号，算出来的就是12%多。。。。。应该是哪个公式呀？？网上的二项分布的标准差是np（1-p）开根号呢。。。。

]]> http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1350 weiwei Fri, 01 Aug 2014 09:08:38 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1350 另外就是您在表格中列出的转化率的UCL和LCL的样本容量是15吗？我现在算出来的上限和下限都不准，也不知道该用标准差的那个公式？是/n还是*n呢？？？还要麻烦您告知一下了？？

]]> http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1349 weiwei Fri, 01 Aug 2014 09:01:03 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1349 您好，我们买了您的数正在看，东西确实非常实用，很感谢您的分享！但是有一个问题，到了质量控制图这里，您书里面写的UCL和LCL的算法中的加减3西格玛，但是西格玛的算法是根号下p（1-p）/n，可事实上满足二项分布的比率的标准差是根号下np（1-p）吗？请问这里是有问题吗？

]]> http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1348 网站关键指标背后的秘密 - 科技辣 Mon, 23 Sep 2013 02:14:52 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1348 [...] 前面的一篇文章介绍了可以用来评估KPI的数据上下文——质量控制图，通常我们会用KPI来衡量一些内容的质量、流量的质量，以及访问的质量等，我们经常根据KPI指标直接排序，并认为排在前几名的就是优质的内容，但其实这种方式并不是对所有的KPI都有效。举个最简单的例子：转化率Conversion Rate是很多网站的KPI指标，一般我们会让为Conversion Rate越高则渠道质量越好，或者内容质量越高，但有一种情况，如果网站内容普遍的转化率为10%，但有一个内容的访问次数一共2次，其中有一次实现了成功的转化，那该内容的转化率就是50%，是不是很“高”？是不是真的有这么高？ [...]

]]> http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1347 网站关键指标背后的秘密 | 钛媒体网 Mon, 23 Sep 2013 01:09:55 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1347 [...] 前面的一篇文章介绍了可以用来评估KPI的数据上下文——质量控制图，通常我们会用KPI来衡量一些内容的质量、流量的质量，以及访问的质量等，我们经常根据KPI指标直接排序，并认为排在前几名的就是优质的内容，但其实这种方式并不是对所有的KPI都有效。举个最简单的例子：转化率Conversion Rate是很多网站的KPI指标，一般我们会让为Conversion Rate越高则渠道质量越好，或者内容质量越高，但有一种情况，如果网站内容普遍的转化率为10%，但有一个内容的访问次数一共2次，其中有一次实现了成功的转化，那该内容的转化率就是50%，是不是很“高”？是不是真的有这么高？ [...]

]]> http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1346 R语言与数据挖掘 » Blog Archive » 质量控制图[转载] Mon, 28 Jan 2013 14:09:40 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1346 [...] 　　通过套用上面的公式，可以计算得到相应的CL、UCL、LCL，结合每个特征值就可以画出控制图。因为这篇文章主要基于方法，同时也主要是为下一篇文章作为技术铺垫，所以不具体举例了，具体实例见之后的——网站KPI的质量控制，这里先附上一张维基百科上的质量控制图： [...]

]]> http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1345 分析的前提—数据质量1 | 行走在互联网路上 Thu, 27 Sep 2012 08:54:40 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1345 [...] 网站KPI的质量控制 [...]

]]> http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1344 joegh Sat, 24 Mar 2012 13:13:38 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1344 @粗心大意: ，如果文章的数据有问题，随时欢迎纠正。

]]> http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/kpi-quality-control/#comment-1343 粗心大意 Sat, 24 Mar 2012 03:30:56 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=907#comment-1343 粗心算错了，
则，UCL=12.15%
LCL=-8.53%

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