Catalyst Client

Características clave del cliente Catalyst:

❤ Flexibilidad de recopilación de datos inigualable: Ofreciendo una amplia gama de métodos de recopilación de datos, que incluyen ensayos discretos, análisis de tareas, datos ecoicales, registros de baño y más, Catalyst Client proporciona la tecnología de recopilación de datos más completa y adaptable disponible.

❤ Eficiencia y ahorro de tiempo simplificado: ¡Diga adiós al papel y la entrada de datos manuales! Esta aplicación ahorra un tiempo valioso y reduce los desechos de papel. Los gerentes de programas, incluidos BCBA, obtienen acceso más rápido y eficiente a datos críticos.

❤ Integración de portal en línea sin interrupciones: Más allá de la recopilación de datos de iOS, Catalyst Client presenta un poderoso sistema en línea para almacenamiento de datos, administración, gráficos y análisis. La recopilación de datos fuera de línea se sincroniza automáticamente con el portal tras la reconexión.

❤ Alertas y notificaciones automatizadas: Personalice su configuración de notificación. La aplicación puede alertarlo automáticamente sobre hitos, áreas problemáticas y tendencias emergentes, minimizar el tiempo de análisis y maximizar la efectividad del programa.

Consejos y trucos del usuario:

❤ Vistas de datos personalizadas: Aproveche el motor de gráficos en línea para crear vistas de datos personalizadas en tiempo real. Ordene los datos por instructor, período de tiempo, comportamiento objetivo y más para un análisis exhaustivo e identificación de patrones.

❤ Anotación para una claridad estadística mejorada: Use la función de anotación para agregar promedios, valores de punto de datos, líneas de condición y otros detalles estadísticos directamente a sus gráficos, mejorando la representación e interpretación visual.

❤ Clasificación de datos de diagnóstico avanzado: Utilice las herramientas de clasificación de datos de diagnóstico para especificar los plazos, los antecedentes gráficos para comportamientos específicos, ver diapasones de dispersión y aislar otras variables relevantes para una comprensión más profunda de las correlaciones de datos y los factores causales.