jueves, 27 de septiembre de 2012

¿Exactitud o precisión en el análisis de datos?

En la web se pueden recopilar multitud de datos, por ello es muy importante tener claro que planteamiento vamos a elegir, si queremos exactitud nos fijaremos en el grado de perfección que queremos alcanzar, si por el contrario queremos precisión buscaremos el grado de esfuerzo para producir los mismos resultados. 

 Una representación de la exactitud y precisión de tiro al blanco. El blanco a la izquierda representa una buena exactitud ya que las marcas están cerca de la diana, pero mala precisión; mientras que el blanco de la derecha representa buena precisión ya que las marcas están agrupadas estrechamente, pero mala exactitud.

En web nos interesa la precisión porque es predecible y como consecuencia reproducible. Si sabe donde acabará el tiro cada vez que dispare, sabrá predecir lo que sucederá cuando se efectúe el disparo siguiente. Debemos tener presente siempre esta reflexión antes de liarnos a almacenar datos.

Por otro lado para abordar la calidad de los datos no debemos de olvidar:

- Recopilardatos limpios.
- Ser muy selectivo
- Auditar los datos.
- Buscar la precisión.
- No preocuparse por los datos incompletos.
- Moverse con rapidez y pensar con inteligencia.

Referencia obtenida del libro Analítica WEb 2.0 Avinash Kaushik

domingo, 23 de septiembre de 2012

Analítica Web 2.0 - Avinash Kaushik

Libro escrito por Avinash Kaushik, que se adentra en el análisis de las estadísticas y control de los usuarios que visitan una web. El escritor es un fiel defensor del cliente, de encontrar lo que quiere y localizar donde tiene problemas buscando entre los datos recogidos en su visita para luego ofrecerle soluciones y mejorar el tráfico, el tiempo medio de las visitas, la tasa de conversión o el incremento del ROI, etc.

Un libro muy interesante que aunque al principio puede parecer que diga cosas obvias luego te ayudan a pensar de otra manera y buscar en los datos donde están los puntos fuertes y débiles de un proyecto web, una intranet o cualquier aplicación. Sin ideas preconcebidas, realizando un avance utilizando el método de "prueba y error" y recogiendo y analizando el mayor número de datos posibles.