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업계 표준 지표 및 사례를 사용하여 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
프로세서 테스트를 위해 여러 다른 벤치 마크에서 다양한 점수를 수집합니다. 각 벤치 마크는 다양한 상황에서 관련 성능 데이터를 수집합니다. 예를 들어 Geekbench를 사용하여 CPU를 테스트하고 3DMark를 사용하여 GPU를 테스트하는 등의 작업을 수행합니다. 우리는 오디오, 디스플레이, 카메라, 배터리 및 프로세서에서 벤치 마크의 큰 배터리를 사용하여 전화의 완전한 그림을 얻습니다. 테스트 방법과 검색 대상에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.
이 모든 테스트를 마친 후에는 엄청나게 많은 데이터가 남아 있습니다. 무엇이 좋은지 어떻게 알 수 있습니까? 무엇이 나쁜지 어떻게 알 수 있습니까? 각 시험을 어떻게 공정하게 평가합니까?
데이터는 무엇을 의미합니까?
사람의 인식 (화면 밝기, 색상 정확도 등)에 의해 제한 될 수있는 각 메트릭에 대해 이러한 제한이 무엇인지 조사하는 데 수많은 시간을 소비했으며이를 마스터 스프레드 시트에 추가했습니다. 그런 다음 사람들이 휴대 전화를 사용하는 방식을 수용하는 데 필요한 다른 철학적 조정이 있는지 확인했습니다. 본질적으로, 우리는 인간이 그것을 인식하는 방법과 관련하여 장치의 성능에 대해 보상을 원하지만 어떤 측정 값에서든 이상 값이 너무 멀리 스케일을 기울이는 것을 원하지 않습니다. 차이점을 알 수 없다면 점수에 반영되어서는 안됩니다.
감마 오차에 대한 가상의 스코어링 시스템을 보여주는 스코어링 곡선의 예.
각 데이터 포인트에 대해 방정식을 적용하여 결과에 0-100 점의 점수를 할당했지만 척도는 기하 급수적으로 감소하는 비율로 특이 치를 판정하고 처벌합니다. 이런 식으로, 차이가 들리지 않으면 오디오 왜곡이 무한히 작은 휴대폰은 크게 향상되지 않으며, 점수가 낮은 휴대폰은 다른 밝은 점이 많으면 침몰하지 않습니다. 이러한 주요 곡선을 모든 주요 범주의 각 작은 데이터 요소에 적용한 후에는 모든 주요 범주 (카메라, 디스플레이, 오디오 등)가 동일한 전체 가치를 갖도록 점수를 정규화했습니다. 우리의 목적 상, 10 점 미만의 점수는 나쁘고, 50 점은 우리의 한계 사이의 중심에 있으며, 90 점은 대부분의 사람들의 인식을 초과합니다. 결과적으로 100 또는 0의 점수를 달성하는 것은 거의 불가능합니다.
우리는 모든 것에 대한 내부 점수를 공개하지는 않지만 때때로 특정 점수를 집으로 몰아 가기 위해 참조 할 수 있습니다. 거기에는 많은 과장법이 있으며, 우리는 당신의 마음을 편하게하고 싶습니다 : 최악의 스마트 폰조차도 대부분 객관적으로 꽤 괜찮습니다. Google 알고리즘에 대해 점수가 좋은 경우 해당 알고리즘과 해당 테스트에서 "최상의"제품 간의 차이를 알 수 없을 것입니다.
데이터를 어떻게 점수로 바꾸나요?
모든 데이터를 수집하고 방정식으로 상황화하면 점수를 도출해 표시 할 수 있습니다. 표시하는 각 점수에 대해 점수를 결정하는 데 사용 된 공식은 다음과 같습니다. 점수 = ((제품 점수) / (최대 점수)) * 10. 그러나 걱정하지 마십시오. 전체 점수는 특정 시점에서 휴대 전화가 다른 필드에 어떻게 쌓이는 지 정확하게 보여줍니다.
그런 다음 Google 사이트는 해당 제품 유형을 검토 할 때마다 누적 점수를 모두 획득하고 최고 점수를 매기는 기기에 10 점을 할당합니다. 그 밖의 모든 항목은 그에 따라 축소됩니다. 당신이 상상할 수 있듯이, 이것은 두 가지 장점이 있습니다 :
- 점수는 시간에 관계없이 항상 시장에서 특정 전화의 위치를 반영합니다
- 점수는 항상 새롭고 더 나은 모델을 공정하게 수용 할 수 있습니다.
깔끔하지? 여유가있을 수있는 오래된 휴대 전화를 찾아 보더라도 해당 기기가 조사중인 다른 기기와 얼마나 잘 비교되는지 확인할 수 있습니다.
우리는 모든 전화를 무선 전화를 통해 연결했습니다.
귀하가 당사의 일부 점수에 동의하지 않을 수도 있지만, 이는 일반적으로 귀하의 요구에 대한 귀하의 별자리가 귀하에게 고유하다는 것을 의미합니다. 귀하가 귀하의 요구를 반영하기 위해 가중치를 가지고 놀 수 있다면, 우리의 데이터는 귀하와 동의 할 것입니다. 그러나 우리는 모든 독자의 요구에 부응해야하며, 새로운 방법이 기존의 방식보다 선호된다고 결정했습니다.
