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[爆卦]今網104是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇今網104鄉民發文沒有被收入到精華區：在今網104這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 今網104產品中有11篇Facebook貼文，粉絲數超過69萬的網紅Amazon Web Services，也在其Facebook貼文中提到， 為鼓勵國際 MBA 人才參與和與當地台灣科技公司的實踐經驗，國立台灣大學的 GMBA 計劃將與 Amazon Web Services (AWS) 合開「數位趨勢與管理」的課程，並由 Leon Van Jaarsveldt 教授指導。該課程將聚焦在全球數位趨勢、雲佈署以及在現今網路世界的商業經營所...

　同時也有742部Youtube影片，追蹤數超過14萬的網紅李哈利Harry，也在其Youtube影片中提到，有個即將上市的 NFT 項目，竟然是買到賺到？！🤑🤑 在差不多一個月之前，我偶然發現到一個還在準備中的 NFT 項目，叫做 MekaVerse。 這個項目當時才剛剛開始，只是在網絡上發佈了一個關於這個項目的短片，就吸引了上千人加入了他們的 discord 群組，讓 discord 會員暴增至 8...

「今網104」的推薦目錄

今網104 在 袁加樂 Instagram 的最佳解答

2021-09-24 13:53:24

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今網104 在 謝戎宥- LON YO ? Instagram 的最佳貼文

2021-08-17 22:54:43

【家族企業的治理,傳承與接班】 — 完全不同的領域,是朋友爸爸.. 建議我買回來看看,腦中建構一下 讓自己有個觀念就是…😩 — 【排名詭計】 書大致上是運用,政治學,行為經濟學, 生物/社會學,和現今網路科學, 來讓讀者思考了解,在我們每天生活 所出現的數據排名,背後所隱藏 的主觀性,怎麼影響我們日...

今網104 在 閱讀人森 Instagram 的最讚貼文

2021-08-03 13:33:49

_ 《人際網絡解密：史丹佛教授剖析，你在人群中的位置，如何決定你的未來》The Human Network：How Your Social Position Determines Your Power, Beliefs, and Behaviors by Matthew O. Jackson 《人際...

  • Amazon Web Services

    今網104 在 Amazon Web Services Facebook 的最佳貼文

    2021-09-16 09:00:00
    有 104 人按讚

    為鼓勵國際 MBA 人才參與和與當地台灣科技公司的實踐經驗，國立台灣大學的 GMBA 計劃將與 Amazon Web Services (AWS) 合開「數位趨勢與管理」的課程，並由 Leon Van Jaarsveldt 教授指導。該課程將聚焦在全球數位趨勢、雲佈署以及在現今網路世界的商業經營所會遇到的管理和監管挑戰；同時探討數位創新、其所帶來的競爭優勢和創新的風險等關鍵理論概念。

    AWS 的客座講師則將介紹一些關鍵的雲解決方案，並解釋企業組織如何在雲端之上進行創新並應對主要的管理挑戰。 這將與實務的案例研究結合，例如，邀請企業與學生一同完成他們的期末專案，並幫助他們探索公司在國際舞台上遇到的關鍵趨勢和挑戰。

  • Goodbye HK, Hello UK

    今網104 在 Goodbye HK, Hello UK Facebook 的最佳解答

    2021-09-08 09:51:48
    有 461 人按讚

    响現今網絡世界，好多香港人同英國人（包括我）好關心網絡通訊如何加密，或者加密程度有幾深，擔心私人嘅資料或者訊息被盜用。但英國內政大臣Priti Patel嘅睇法，就同一般大眾有好大分別，因為佢覺得社交媒體嘅通訊加密會妨礙警察調查，近期佢極力反對Facebook內嘅Messenger進行加密就引發極大嘅爭議。大家無睇錯，英國內政部係反對Facebook嘅Messenger甚至旗下嘅WhatsApp通訊內容進行加密，點解呢？

    內政大臣領導嘅MI5同警隊都認為訊息加密會增加調查恐怖活動嘅難度，因為連服務提供者都唔能夠破解恐怖份子响個程式中嘅對話。而近期就有新力軍支持呢個講法，主要向Facebook拖壓，要求停止向Messenger推出加密功能，順便解除WhasApp嘅加密，就係保護兒童組織同大型廣告公司，理由係罪犯利用社交媒體進行侵犯兒童。所以內政大臣近日罕有咁支持組織同廣告公司未來幾個星期嘅反加密大型廣告活動...

    Patreon原文：
    英國內政部反對社交媒體通訊加密？
    https://bit.ly/2VtxKNa

    #警察難開門所以唔比裝鎖
    #好彩有輿論壓力

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    📢月頭乞食：文字、時間與心血有價
    🥣乞兒兜（月頭課金係最抵）：
    https://www.patreon.com/goodbyehkhellouk

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  • 玩遊戲不難，做營運好難

    今網104 在 玩遊戲不難，做營運好難 Facebook 的最讚貼文

    2021-08-04 09:00:44
    有 53 人按讚

    【💡💡營運小教室-第32堂】🕹 A/B測試 重點分享 🕹
    .
    🔎文章同步部落格：https://bit.ly/3rPadlk
    (圖文同步、畫好重點，閱讀更方便)
    .
    最近這兩週我在研究A/B測試，
    何謂A/B測試我就直接引用文章內的話：
    「針對某一需要改進的功能、頁面或是產品，提供兩種或以上的方案，合理分配流量，將不同方案发布給不同用戶。在運行一段時間後，結合各項指標和科學的統計方法，對比實驗數據做出決策，將最優方案更新給全量用戶。」
    .
    因此，A/B測試在現今網路行業中被用的相當頻繁，
    Google更是把A/B測試視為圭臬，
    大到一個功能，
    小到一個按鈕的顏色都要做A/B測試，
    也因為Google進行了大量的A/B測試，
    把用戶旅程(user journey)中每個節點的轉換率一步步提高，
    使得每次產品功能或是頁面的改動更符合多數用戶需求，
    自然效能與績效就能極大化，
    其他像是臉書、亞馬遜等電商公司，
    都是將A/B測試納入必要的工作項目內。
    .
    專門在做這工作的人，
    現在也有個很新穎的職務名稱叫成長駭客(Growth Hacker)，
    大家到104人力銀行搜尋就知道其工作內容，
    這邊不贅述。
    (注意，A/B測試只是成長駭客內的其中一個工作項目，並非成長駭客就只做A/B測試，差很多)
    .
    遊戲業坦白說在營運上不太會進行A/B測試，
    因為用戶幾乎都從雙平台上下載遊戲，
    如果要做A/B測試就只能在雙平台上著手，
    新產品或許還能這樣做，
    但對既有產品來說就不切實際點，
    因此A/B測試通常會出現在廣告的買量測試中。
    .
    以下分享我自己在A/B測試上的心得分享：
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    1⃣A/B測試不代表一次只能測試兩個，你想測試2個以上也行，主要是得確認每個群體樣本數要夠多，如果樣本數太少，達不到性效度的話，做出來的結果就沒有參考價值。
    .
    2⃣如何確認有足夠的樣本數呢？身為營運人員，自家的營運數據自己最清楚，可以透過這個網站輸入母體大小，就會自動算出要多少樣本數才能達到統計顯著性。
    👉https://zh.surveymonkey.com/mp/sample-size-calculator/
    .
    3⃣假設是投放廣告，如果不曉得母體會有多少，那可以用以下免費工具來反推，例如你想要達到的轉換率是1%提升到5%，這個頁面就可以幫你計算出兩個群體各自要曝光幾次才足夠，就能判斷預算會花多少。
    👉https://clincalc.com/stats/samplesize.aspx
    .
    4⃣會需要計算上述的原因主要有兩個，一個是預算問題，另一個是在不確定風險下，建議做足夠樣本數就好。
    👉舉例來說，如果今天某款遊戲每月付費玩家有10,000人，如果想改動一個功能，可能一開始會想到的做法是隨機5,000人分配到不同群組(也就是A/B測試為50% / 50%)。
    .
    但這樣就會有一個風險，萬一這個改動是失敗的，等於就會直接影響到5,000人，那在A/B測試期間，可能就開始蒙受不小的營收損失，或是等不到信效度出現就提早結束測試，因此如果能事前估出足夠的樣本數，就能降低上述風險。
    .
    以10,000人這例子，丟到頁面內，只要370人的樣本就能達到統計顯著性了，不用分到50% / 50%這麼多，只要5%就足夠了，這樣即使A/B測試不理想，也只會影響到那5%付費用戶。
    .
    5⃣要確保兩個群體是完全獨立，而非交集，如果有交集，就會影響分析結果。
    👉這點比較吃技術的工，技術要能夠確保實驗對象進入A/B測試時會被隨機分派到不同群體內，如果因為裝置過多、版本不同等因素而導致有部分用戶既是A群體、也在B群體的話，那就會導致數據判讀出現錯誤。
    .
    6⃣不要在一個A/B測試還沒做完情況下，又緊接著做另一個A/B測試，除非能確定這兩個A/B測試是完全不相干，不然不但在分析時不容易分清楚每個群體，也很容易影響整個數據的分析。
    .
    7⃣做出來的結果到底有沒有達到統計顯著性，可以把數據輸入到這個網頁內，非常方便。
    👉https://abtestguide.com/calc/
    .
    8⃣A/B 測試前，可以先執行A/A測試，先確認目前的隨機分配中有沒有其他的變異數，確保這兩個群體的整個營運數據夠乾淨。
    👉由於測試的是群體內有沒有其他變因，而非方案本身，因此在流量分配上就能夠以50% / 50%進行。
    .
    以上就是我對於A/B 測試目前的經驗與心得分享，
    如果要再探討下去絕對有更多的理論基礎與分析模組，
    我自己也還在學習摸索中，
    日後如果有甚麼心得或是勘誤，
    我會持續更新在這篇文章中，
    如果你有其他心得或是已經發現錯誤的地方，
    也歡迎分享給我。
    .
    🔎參考資料：A/B 測試要測多久？從統計顯著與檢定力看廣告測試結果
    https://bit.ly/3CcQAIL
    .
    🔎延伸閱讀：谷歌是怎么用A/B測試的
    https://bit.ly/3lr6KYZ

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