数据驱动设计epub+pdf+mobi

书籍介绍

在信息爆炸的时代,我们比以往任何时候都更需要理解和运用数据来驱动决策。《数据驱动设计》邀请你踏上一场探索之旅,揭示如何通过数据收集、实验设计和结果分析,将看似抽象的数据转化为实际的设计改进。无论你是热衷于优化用户体验的设计师,还是寻求数据支持商业策略的企业领导者,这本书都将启发你的思考,帮助你在数据与创意之间找到平衡。

作者简介

该文段并未提供具体作者的信息,仅提及了三位在技术或设计领域有影响力的女性专业人士:Rochelle King,Spotify的产品设计创意全球副总裁;Elizabeth Churchill博士,人机交互领域的专家;以及Caitlin Tan,Spotify的用户研究员,麻省理工学院毕业生。若需介绍某位作者,还请提供相应详细信息。

推荐理由

《数据驱动设计》一书深入浅出地阐述了如何将数据科学与设计核心理念相结合,以提升产品决策的依据和用户体验。它不仅教授实用的数据分析技巧,如A/ B测试,还强调了在设计过程中保持灵活性、批判性思考以及团队协作的重要性。对于那些希望利用数据增强设计能力,推动业务创新的设计专业人士来说,这本书是不可或缺的指南。

适合哪些人读

对数据驱动设计感兴趣的产品经理
追求以用户为中心的设计实践者
希望在设计决策中融入数据分析的设计团队成员
学习或研究人机交互、用户体验设计的学者和学生。

书籍目录

序 1
前言 3
第1章 数据思维 15
数据趋势 15
关于数据的三种思考 17
数据对设计师意味着什么 22
数据结合了设计与业务 22
有了数据好友的帮助 25
假如还没有数据好友 28
本书主题 29
小结 29
回顾与思考 30
第2章 数据使用指南 31
数据的多样性 31
为什么实验 35
实验基础指南 39
A/B测试:线上实验 44
假设及其重要性 55
创造性的A/B测试 58
小结 65
回顾与思考 66
第3章 实验框架 67
实验框架介绍 68
三个阶段:定义、实施、分析 72
案例:数据与设计的合作实践 74
小结 76
回顾与思考 77
第4章 定义阶段:如何构建实验 79
开始:定义目标 80
定义问题 89
随时构建假设 93
思维发散的重要性 100
如何选择假设 108
小结 114
回顾与思考 114
第5章 实施阶段:如何将实验投入实践 115
设计学习 117
……
小结 147
回顾与思考 148
第6章 分析阶段:获得答案 149
提前评估设计 150
发布设计 151
评估结果 158
数据揭示了什么 160
发布,还是不发布 170
案例研究:PS3平台上的Netflix 177
小结 182
回顾与思考 183
第7章 营造数据感知的氛围 185
原则1:共享型企业文化与价值观 186
原则2:招聘并培养优秀人才 193
原则3:构建统一的培训流程 197
小结 207
回顾与思考 207
第8章 尾声 209
伦理思考 211
线上实验中的伦理 211
设计实验与社会实验 212
A/B测试伦理 213
核心概念 214
提出问题,思考道德因素 215
写在最后 216
附录 资料 219

用户评论

睡前必读 一秒入眠
本书提出了产品、设计工作应该使用数据来改进工作,并定义了数据驱动、数据启发、数据感知等不同层次的数据影响。然后针对AB测试给出了实验构建的步骤:制定目标、设计假设、设计实验、实验数据再次指导下一步。并蜻蜓点水地给出了MDE、置信度等概念,但是作者能力有限或并不想将本书搞的深奥,因而并没有针对具体的内容深入探讨。让本书整体上处于比较初级的层面,建议快速浏览阅读。
不知道原文的问题还是翻译的问题,反正读起来特别难受,感觉不是在说人话。然后内容不深,概念倒是造了一堆。
翻译明显存在很大问题,废话也多。结构不严谨,标题层级不清晰,读起来也被费劲。但仔细整理却很有价值,特别是很多自己亲手踩过的坑都被提到。作为产品经理,还是值得花时间去细读一遍的。
一本面向用户设计师群体的书,简单的事情用了非常多的大道理进行阐述。这对于做技术的我来说并没有任何收获。
就那样吧…不看了
三种数据使用方式,数据感知、数据启示、数据驱动。从指标、假设、测试单元、结果分析这个流程进行撰写,感觉还行吧,就是读起来很生硬,不知道是不是翻译的问题。总体可以看看~还是得读原版啊,学英文啊
内容浅显,过于啰嗦

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