Catalyst Client

Catalyst Client เป็นแอปพลิเคชันการรวบรวมข้อมูลที่ทันสมัยสำหรับอุปกรณ์ iOS เปลี่ยนวิธีการรวบรวมข้อมูลจัดระเบียบและตีความ ออกแบบมาสำหรับครอบครัวองค์กรและผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์พฤติกรรมแอพนี้ไม่จำเป็นต้องใช้แผ่นข้อมูลกระดาษที่ยุ่งยากและการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง การรวมเข้าด้วยกันอย่างราบรื่นกับพอร์ทัลออนไลน์ทำให้มั่นใจได้ว่าการซิงโครไนซ์แบบเรียลไทม์และการเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญทันที จากข้อมูลเหตุการณ์การทดลองที่ไม่ต่อเนื่องไปจนถึงพฤติกรรมแอปมีความสามารถในการรวบรวมข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งเสริมด้วยเครื่องมือกราฟที่ทรงพลังสำหรับการสร้างภาพข้อมูลที่ปรับแต่งได้และการวิเคราะห์เชิงลึก

คุณสมบัติสำคัญของไคลเอนต์ Catalyst:

❤ การรวบรวมข้อมูลที่ครอบคลุมทั้งหมด: นำเสนอความยืดหยุ่นที่ไม่มีใครเทียบได้แอพรองรับวิธีการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายรวมถึงการทดลองแบบไม่ต่อเนื่องการวิเคราะห์งานข้อมูลเสียงสะท้อน

การประหยัดเวลาและเวลา: กล่าวคำอำลากับกระดาษและการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง! แอพนี้จะช่วยลดเวลาที่ใช้ในการจัดการข้อมูลลดเอกสารและอนุญาตให้ผู้จัดการโปรแกรม (เช่น BCBAs) เข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นได้เร็วขึ้น

การรวมพอร์ทัลออนไลน์: นอกเหนือจากการรวบรวมข้อมูล iOS ไคลเอนต์ Catalyst ให้ระบบออนไลน์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดเก็บข้อมูลการจัดการการสร้างกราฟและการวิเคราะห์ การรวบรวมข้อมูลออฟไลน์ซิงค์กับพอร์ทัลโดยอัตโนมัติเมื่อทำการเชื่อมต่อใหม่

การแจ้งเตือนอัตโนมัติและการแจ้งเตือน: ปรับแต่งการตั้งค่าการแจ้งเตือนของคุณ แอพสามารถเน้นพื้นที่ของความเชี่ยวชาญหรือข้อกังวลโดยอัตโนมัติลดการหยุดชะงักของโปรแกรม ตั้งค่าการแจ้งเตือนสำหรับแนวโน้มที่ต้องการความสนใจอย่างมืออาชีพปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูล

มุมมองข้อมูลส่วนบุคคล: ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือกราฟออนไลน์เพื่อสร้างมุมมองข้อมูลที่กำหนดเองแบบเรียลไทม์ ข้อมูลกรองโดยผู้สอนระยะเวลาพฤติกรรมเป้าหมายและอื่น ๆ สำหรับการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมและการระบุแนวโน้ม

คำอธิบายประกอบเพื่อความชัดเจนทางสถิติ: ใช้คุณลักษณะคำอธิบายประกอบเพื่อเพิ่มค่าเฉลี่ยค่าจุดข้อมูลเส้นเงื่อนไขและรายละเอียดทางสถิติอื่น ๆ โดยตรงไปยังกราฟของคุณ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความเข้าใจด้านภาพและทำให้การตีความข้อมูลง่ายขึ้น

การเรียงลำดับข้อมูลวินิจฉัย: ใช้เครื่องมือการเรียงลำดับข้อมูลการวินิจฉัยเพื่อระบุกรอบเวลากราฟบรรพบุรุษสำหรับพฤติกรรมที่เฉพาะเจาะจงตรวจสอบ scatterplots และแยกตัวแปรการวินิจฉัยอื่น ๆ เพื่อทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของข้อมูลและปัจจัยเชิงสาเหตุ >

ข้อสรุป: