Size: a a a

2021 May 16

NB

Nik B in qaFlood
А ещё не так давно у Rag n Bone man тоже вышел
источник

O

Olga in qaFlood
ага, у меня чуть ниже телега Maximum открыта, я не пропускаю)
источник

AP

Alexander P in qaFlood
Я сторонник подхода, что QA - про всё. Включая даже внутренние процессы разработки, как бы странно это не звучало. Тем более, что это лишняя страховка от человеческого фактора (допустим, у чуваков, отвечающих за брендинг, замылился глаз, или отдел просто забыл учесть что-то на новом рынке). Но финальное решение принимает не QA, согласен.
источник

B

Besijska in qaFlood
Человек швейцарский нож
источник

AG

Andrew Gasov in qaFlood
От "замылился глаз" спасает не QA, а то, что такие решение должны приниматься только на основе цифр.

И я вот как-то не уверен, что это QA должны А/Б тесты проводить и фокус-группы собирать.
источник

O

Olga in qaFlood
мне кажется вы говорите одно и то же-разным языком просто.
источник

P

Pengo in qaFlood
There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics
источник

AG

Andrew Gasov in qaFlood
Любимая поговорка тех, кто не умеет в статистику.
источник

P

Pengo in qaFlood
Это любимая поговорка в т.ч. и тех, кто умеет.
источник

O

Olga in qaFlood
кажется, мне все таки нужен попкорн =)
источник

AP

Alexander P in qaFlood
Дубль-контроль маркетинговых исследований не обязателен, но вот относительно проверить само качество исследования (например, когда на 1,5 чудаках провели исследование и увидели 100500% прирост чего-то (важного?) вроде ключевого), вполне возможно. На предмет грубейших ошибок.
источник

Т

Тереза in qaFlood
Воскресенье, а тут какие-то умные слова
источник

O

Olga in qaFlood
я как раз тесты по курсу тест-дизайна пишу параллельно. Глаза кровью обливаются)
источник

AG

Andrew Gasov in qaFlood
Ну, видимо плохо умеют, честно говоря.
Потому что любой, кто работает с данными понимает, что данные не могут врать.
Ты можешь (намеренно или случайно) неверно интерпретировать данные.
Ты можешь обладать неполными или некорректно собранными данными.
Ты можешь считать подтверждением гипотезы то, что на самом деле таковой не является (что в принципе почти то же самое, что п.1).

Но это не значит, что данные врут, это значит что ты не правильно распоряжешься имеющейся у тебя информацией.
источник

AP

Alexander P in qaFlood
В чём-то верно, кстати.
источник

B

Besijska in qaFlood
Я в пятницу дал аналитикам рекомендации. По лицу не прилетело, нахер не послали. Надеюсь откроют и почитают хотя бы)
источник

P

Pengo in qaFlood
Не стоит путать любимые поговорочки, хиханьки и хаханьки и все вот эти "случайные неверные интерпретации данных".

Впрочем, в любой шутке, хиханьке и хаханьке есть доля шутки.

Мне сложно говорить о статистике, я имел в своей богадельне скромную троечку и дальше чтения всяких дурацких бумажек с графиками Вейбулла не ушел.
источник

RL

R. L. in qaFlood
Время еды
источник

AP

Alexander P in qaFlood
Плюс статистика не всегда учитывает "чёрных лебедей".
источник

O

Olga in qaFlood
😭
источник