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包郵 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)

出版社:東南大學(xué)出版社出版時(shí)間:2017-10-01
開本: 23cm 頁數(shù): 27,337頁
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數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 本書特色

從表面上來看,設(shè)計(jì)實(shí)踐和數(shù)據(jù)科學(xué)似乎并沒有什么明顯的聯(lián)系。但這兩門學(xué)科的目標(biāo)其實(shí)是一樣的,都是為了幫助設(shè)計(jì)人員和產(chǎn)品經(jīng)理理解用戶,以便于打造出良好的數(shù)字化體驗(yàn)。數(shù)據(jù)能夠增強(qiáng)設(shè)計(jì),同時(shí)設(shè)計(jì)也可以賦予數(shù)據(jù)更深層次的意義。這本實(shí)用指南展示了如何生成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的A/B測試,用于幫助執(zhí)行各種設(shè)計(jì)決策,無論是細(xì)小的調(diào)校,還是大規(guī)模的UX概念。另外還配合真實(shí)案例,告訴你怎樣完成產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)部分的工作。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 內(nèi)容簡介

表面上看,設(shè)計(jì)技巧和數(shù)據(jù)科學(xué)是兩件無關(guān)的事情,但是這些原則*終的目的是一致的,就是幫助設(shè)計(jì)者和產(chǎn)品經(jīng)理更好地理解客戶需求。數(shù)據(jù)能推動(dòng)設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)能賦予數(shù)據(jù)更多意義。這本實(shí)用的指南能告訴你如何指導(dǎo)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的A/B測試,并給出具體實(shí)例。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 目錄

ForewordPrefaceChapter 1 Introducing a Data Mindset Data as a Trend Three Ways to Think About Data What Does This Mean for You as a Designer Data Can Help to Align Design with Business With a Little Help from Your Friends What If You Don't Have Data Friends (Yet) Themes You'll See in This Book Summary Questions to Ask YourselfChapter 2 The ABCs of Using Data The Diversity of Data Why Experiment Basics of Experimentation A/B Testing: Online Experiments Your Hypothesis and Why It Matters Running Creative A/B Tests Summary Questions to Ask YourselfChapter3 A Framework for Experimentation Introducing Our Framework Three Phases: Definition, Execution, and Analysis, Examples: Data and Design in Action Summary Questions to Ask YourselfChapter4 The Definition Phase (How to Frame Your Experiments) Getting Started: Defining Your Goal Identifying the Problem You Are Solving Building Hypotheses for the Problem at Hand... The Importance of Going Broad Which Hypotheses to Choose Summary Questions to Ask YourselfChapter5 The Execution Phase (How to Put Your Experiments into Action) Designing to Learn Designing the Best Representation of Your Hypothesis Summary Questions to Ask YourselfChapter 6 The Analysis Phase (Getting Answers From Your Experiments) Vetting Your Designs Ahead of Launch Launching Your Design Evaluating Your Results What Does the Data Say Rolling Out Your Experience, or Not Case Study: Netflix on PlayStation 3 Summary Questions to Ask YourselfChapter 7 Creating the Right Environment for Data-Aware Design Principle 1: Shared Company Culture and Values Principle 2: Hiring and Growing the Right People Principle 3: Processes to Support and Align Summary Questions to Ask YourselfChapter 8 Conclusion Ethical Considerations Last Words Appendix A: Resources Index
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