ភាពលំអៀងនៃការជ្រើសរើសចំហៀង – ការពិនិត្យសារមន្ទីរនេះបង្ហាញថាការជ្រើសចំហៀងអាចស្រមៃចំពោះលទ្ធផលបាន ប្រសិនបើមិនបានគិតគូររាល់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ។ ខ្លឹមសារ៖
នៅក្នុងវិស័យ eSports ការវិភាគផែនទីធម្មតាស្របទៅលើស្ថិតិសម្បទានជាចម្បង ប៉ុន្តែការជ្រើសចំហៀងអាចបង្កវិបត្តិបានពេលដែលមិនបានវាយតម្លៃយ៉ាងម៉ត់ចត់។ នៅទីនេះយើងទាមទារជម្រើសផ្លូវច្បាស់ និងទិន្នន័យដែលប្រាកដ ដើម្បីចែកចាយហើយពិនិត្យចំណុចចំហៀង ប៉ុនោះអ្នកវិភាគនិងក្រុមអាចប្រាថ្នាលទ្ធផលពិតប្រាកដបាន។
ភាពលំអៀងនៃការជ្រើសរើសចំហៀង – តើបរិបទនៃការជ្រើសចំហៀងត្រូវបានចាត់ទុកយ៉ាងណា?
ការជ្រើសចំហៀងត្រូវបានបញ្ចូលនៅក្នុងការវិភាគមួយចំនួន ប៉ុន្តែច្រើនករណីគេចដកពិចារណាផ្នែកបរិបទ ទណ្តាប់កម្មវិធីនិងភាពស្ទើរដែរ។
ការបរិបទមានរួមទាំងការជ្រើសអ្នកលេង រយៈពេលប្រកួត និងសារៈសំខាន់នៃការជ្រើសផែនទី។ ប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យប្រវែងពេញ និងការគណនា probability ធ្វើអោយយើងអាចចេញចំណ结បានច្បាស់លាស់។ សម្រាប់ក្រុមដែលចង់ទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ ពួកគេត្រូវតែចាត់ចែងទិន្នន័យសម្រាប់ចំហៀងនិរន្តរភាព និងពិនិត្យករណីទាក់ទងនឹងស្ទីលលេងផ្ទាល់។
តើការប្រើប្រាស់ស្ថិតិទាក់ទងផែនទីគ្របដណ្តប់លំអៀងអត់?
មួយចំនួននៃការវិភាគផែនទីបោះបង់ចេញពីករណីលំអៀងដោយសារតែការមិនគិតពីការជ្រើសចំហៀង។
អ្នកវិភាគមួយចំនួនប្រើតម្លៃសរុបនៃភាពជោគជ័យដោយមិនចែកតាមចំហៀង និងនេះអាចបន្សល់ទុកបំរេញលទ្ធផល។ ដើម្បីកាត់បន្ថយភាពនេះ ត្រូវមានការបែងចែកនិងការវិភាគសម្រាប់ចំហៀងនីមួយៗ រួមទាំងការតម្រៀបលទ្ធផលតាមសំណុំឧទាហរណ៍ និងការប្រើម៉ូដែលដែលអាចវាស់បានពីកត្តាបរិបទផ្សេងៗ។
តើអ្វីខ្លះជាការប្រែប្រួលនៅក្នុងលទ្ធផលពេលមានលំអៀង?
លទ្ធផលអាចបង្ហាញភាពខុសគ្នាច្រើន ដោយឡែកលទ្ធភាពឈ្នះអាចខ្ពស់សម្រាប់ចំហៀងមួយជាងមួយ។
ពេលដែលក្រុមជ្រើសចំហៀងដោយផ្អែកលើទម្រង់ស៊ិច ឬស្ថានភាពការប្រកួត វាអាចបង្កើនឬកាត់បន្ថយឥទ្ធិពលនៃសមត្ថភាពសរុប។ ឧទាហរណ៍ ការជ្រើសចំហៀងដែលផ្អែកលើការផ្សាយផ្ទាល់ ឬលក្ខខណ្ឌបរិស្ថានអាចប៉ះពាល់ដល់ចម្រាស់ឈ្នះ។ ដូច្នេះ ប្រសិនបើអ្នកចង់ធ្វើវិភាគដែលទុកចិត្តបាន សូមពិនិត្យទិន្នន័យនេះយ៉ាងម៉ត់ចត់ និងពិចារណារៀងរាល់កត្តាផ្សេងៗ មិនត្រឹមតែការកំណត់អត្រាចូលចំហៀងទេ។ យោងតាម ដាក់-ដកប្រាក់ taptap ក្រុមនិងអ្នកវិភាគមួយចំនួនបានចាប់ផ្តើមកែលម្អវិធីសាស្ត្រដើម្បីធានា។
តើមានវិធីណាដើម្បីកាត់បន្ថយឥទ្ធិពលនៃលំអៀងនេះ?
អថេរប្រសើរដែលអាចជួយចុះពីលំអៀងរួមមានការបែងចែកទិន្នន័យតាមចំហៀង និងការបង្កើតម៉ូដែលពិចារណាកត្តាបរិបទ។
ការធ្វើសាកល្បង A B និងអនុវត្តវិធីសាស្ត្រវិភាគប្រកបដោយសុចរិតភាពជួយស្គាល់លំអៀង។ ក្រុមច្រើនកំពុងទទួលយកវិធីសាស្ត្រដូចជាការប្រើ Monte Carlo simulation និង regression ដែលពិនិត្យទំនាក់ទំនងរវាងកត្តា។ លើសពីនេះ ការបន្តធ្វើ training data ដោយភ្ជាប់ context នៃការប្រកួតនិងការបែងចែក traffic stream អាចជួយឲ្យសុពលភាពនៃទស្សនៈកាន់តែរឹងម៉ាក។ ក្រៅពីនេះ ចុះឈ្មោះ taptap ជឿជាក់ថា ការបកស្រាយលទ្ធផលដោយយកចំហៀងចូលគិតទេនៅពេលវាយតម្លៃផែនទីស្វែងរកភាពសមស្រប។
ការវិភាគគួរបែងចែកតាមចំហៀង កាលបរិច្ឆេទប្រកួត និងលក្ខខណ្ឌផ្សេងៗ ដើម្បីបង្ហាញភាពខុសគ្នាដែលអាចលាក់សុទ្ធក្នុងទិន្នន័យ។
ឧបករណ៍ស្ថិតិ ម៉ូដែល regression និង simulation ជាឧបករណ៍មានប្រយោជន៍ សម្រាប់ត្រួតពិនិត្យនិងកំណត់ភាពលំអៀងក្នុងទិន្នន័យ។
ក្រុមគួរបង្កើតដែនទិន្នន័យដែលចែកចំហៀងច្បាស់ អនុវត្តវិធីសាស្ត្រកំណត់លំអៀង និងធ្វើការត្រួតពិនិត្យជាប្រចាំ ដើម្បីទប់ស្កាត់ការប៉ះពាល់ខុសឆ្គង។