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【 開箱實測一個月心得】
「如何迅速成為一名投資邊緣人?」
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對我來說,看國外新聞是很稀鬆平常的事情,因為這是做美股投資非常重要的基本功。
不是說台灣的新聞不好,但畢竟是經過翻譯的第二手、第三手資訊了,偶爾會遇到翻譯的品質不好、或者記者斷章取義的狀況,對投資人來說資訊判讀錯誤的風險其實很大,一失足成千古恨。
所以我往常的習慣是,當聽到一個新資訊/消息後,再 google 國外的新聞作原文吸收,然後相互比較過濾,留下正確的資訊。
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平常多數台灣人都在看差不多的資料,都在討論差不多的事情,很難會有什麼競爭力。
因此我更寧可成為少數 1% 的邊緣人,去看多數人都沒在看的文章,吸收更第一手完整的資訊,這樣才能凝聚出與眾不同的 insights (洞見)。
在投資這件事上,我挺喜歡成為邊緣人、站在少數那邊。
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我常把腦袋想像成一片夜空,
每一個資訊都是一顆星星。
我每天所做的事情,就是吸收新的資訊,
把新的星星掛在這片夜空中,讓它越來越璀璨。
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【<華爾街日報> 開箱實測一個月心得】
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我還滿喜歡「Opinion (名家解讀)」專欄的,由數十位的華爾街日報編輯/特約作家會定期撰寫特定領域的專業新聞。這些人平常就深耕於此,關注於世界各地大小事,然後以流暢的文筆撰寫出客觀資訊及主觀思維。對我來說,看文章除了吸收資訊,若能從中學習思維會更好,而這些名家解讀的文章確實相當不錯,以下點出幾位名家,理解一下在上面撰寫專欄作家等級是怎麼樣:
✍️ Gerard Baker:華爾街日報總編輯
✍️ Andy Kessler:《一個投資分析師的告白-華爾街牛肉場》的作者
✍️ Peggy Noonan:《被遺忘的人: 1930年代經濟大蕭條新史》作者
✍️ Mary Anastasia O'Grady:專門撰寫拉丁美洲的新聞資訊
除此之外,還有「World(國際專區)」,專門整理各大洲/國家的資訊。
舉例來說,上面有 China (中國),可以在第一時間掌握到和中國的投資資訊。更重要的是,會從美國人的觀點/思維角度來看!像最近中概股鬧得沸沸揚揚,我一方面從中國媒體看看大陸的觀點,同時也從華爾街日報上看看美國的觀點,其實會發現有趣的異同之處。
還有最近八月中鬧得沸沸揚揚的阿富汗事件,華爾街日報上有 Middle East (中東) 的專欄做一系列的完整報導,我是直接在上面吸收,算是最完整也最第一手的資料。台灣媒體雖然有報導這件事,但幾乎 99% 都是翻譯來的,更糟的是還東翻一篇、西翻一篇,資訊零零散散。在阿富汗這件事上,先看完華爾街日報後,再來看台灣媒體的整理,資訊吸收的體驗上真的差滿多的。(廢話,人家可是要付費訂閱的 XD)
如果你對自己的英文沒信心,上面也有提供中文翻譯跟日文翻譯的版本可以切換。但我還是建議看英文版的會最好,資訊最完整也最清楚,並搭配 Google 翻譯來協助閱讀。
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風花圖判讀 在 玩遊戲不難,做營運好難 Facebook 的最佳貼文
【💡💡營運小教室-第32堂】🕹 A/B測試 重點分享 🕹
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🔎文章同步部落格:https://bit.ly/3rPadlk
(圖文同步、畫好重點,閱讀更方便)
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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。」
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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。
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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)
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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。
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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。
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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/
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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
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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%)。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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/
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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。
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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。
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🔎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
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🔎延伸閱讀:谷歌是怎么用A/B測試的
https://bit.ly/3lr6KYZ
風花圖判讀 在 每天為你讀一首詩 Facebook 的精選貼文
存去 ◎謝三進
「所有試圖久留的設想,
最終都成為離開的理由。」
因為常去的遊樂園
不再提供小丑與霜淇淋了
於是我們聚集到廣場
開始投擲飛刀
與跳火圈
直到常駐的流浪漢轉告我們
一顆蘋果腐爛的過程
我們才明白升空的煙火
本來只是
黑色的粉末
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◎作者簡介
謝三進,師大國文系、台文所畢業,著有詩集《花火》、《假設的心臟》。
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◎小編井井賞析
此詩可以看作是由四組接續的場景構成,透過判讀語句與連詞,大致能劃分成第一段的A:「因為……/不再……」,B:「於是……/開始……」,第二段的C:「直到……」,和最後一組D:「…才明白……/本來只是」。如此由A到D的過程轉換,既可看出在時間線上的推進關係,另一方面又在其詩句所描述的狀態之中,感受到了某種因果和循環。
由A到B,場景從「遊樂園」來到「廣場」。其中事物也從「小丑、霜淇淋」等使人快樂的存在,轉變為「飛刀、跳火圈」等具有一定風險的雜技表演。敘事者在此從一無憂的、接收者的角色,成為了擔負事務的供予者。C段進一步透過廣場上的流浪漢之口,為本詩帶來了轉折;在蘋果的腐爛過程中,被世人認為一無所有的無家者,再次經歷了從有到無的進程,如參透以後的預言,轉告給敘事者。
至此才有D段的「明白」,看見煙火燃燒的根本,不過就是一堆火藥,同樣是從有到無,且更為短暫、虛幻,快樂與美麗的存在也是這麼一回事。一切又回歸A到B的段落,理想的遊園之地終會失去,而前進的狀態便是一再發現,燦爛煙火背後的實情。
全詩氛圍就如題名「存去」的意涵所示。存的意思有,存在、保留、停滯;去指的是,失掉、離開、前往。既是一組背反的對照,也能視為是必然的動向與過程。在存去兩者、停留與離開之間,不斷往返與拉扯,或許才是人生的常態。
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美術設計:李昱賢
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#謝三進 #暑假無主題詩選 #每天為你讀一首詩
https://cendalirit.blogspot.com/2021/07/20210731.html