EAD (Ekonometrik Araştırmalar Derneği)
Akademik ekonometri ve tahminleme dünyasının en köklü ağlarından biridir. Uluslararası hakemli dergisi (IER) ve düzenlediği ileri düzey panel veri analiz eğitimleriyle, alanın teorik ve pratik gelişimine yön vermektedir.
- International Econometric Review yayını
- İleri düzey panel veri eğitimleri
- Akademik networking ve konferanslar

EAD (Ekonometrik Araştırmalar Derneği), akademik tasarım denetiminde 66/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (95) ve akıcılık (92); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (31) ve etkileşim tasarımı (42).
EAD (Ekonometrik Araştırmalar Derneği), tarafından tasarlanan bu Ekonometri & Tahmin platformu olarak 66/100 puan ve "Güçlü Temel" sertifikasyonuyla değerlendirilmiştir. EAD (Ekonometrik Araştırmalar Derneği), dijital platformlar arasında gelişim potansiyeli yüksek bir konumda yer almaktadır. WCAG 2.1 erişilebilirlik kriterleri ve Lighthouse performans metrikleri temel uyumluluğu sağlarken, kullanıcıların uzun vadeli memnuniyetini artıracak derinlikli iyileştirmeler için net fırsatlar mevcuttur.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Turuncu yaratıcılık ve erişilebilirliği dengeler. Gençlik odaklı markalarda yüksek güven ve etkileşim skorları ürettiği gözlemlenmiştir. (Birren, 1969)
Modern React framework (Next.js). SSR veya SSG ile sunuluyor.
"Canlı soğuk palet dinamizm ve modernlik mesajı veriyor; teknoloji çağrışımı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Ekonometri & Tahmin
EAD (Ekonometrik Araştırmalar Derneği) bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 54/100. En iyi %33 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

