Rochelle King Spotify産品設計創意全球副總裁,擅於融閤運用設計與數據,並且曾擔任一些技術企業的負責人。
Elizabeth Churchill 博士,人機交互(HCI)領域專傢,曾在許多矽榖企業中主導以用戶為核心的研究,近專注於設計和開發者工具方麵的研究。
Caitlin Tan Spotify的用戶研究員,畢業於麻省理工學院。
本書旨在幫你瞭解數據引導設計的基本原則,瞭解數據與設計流程整閤的價值,避免常見的陷阱與誤區。本書重點關注定量實驗與A/B測試,因為我們發現,數據分析與設計實踐在此鮮有交集,但相對的潛在價值與機會缺大。本書提供瞭一些關於在組織中開展數據實踐的觀點。通過閱讀這本書,你將轉變你的團隊的工作方式,從數據中獲得大收益。後希望你可以在衡量指標的選擇、佳展示方式與展示時機、測試以及設計意圖增強方麵,自信地錶達自己的思路。
發表於2024-11-30
數據驅動設計 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
圖書標籤: 數據分析 AB測試 産品 互聯網 設計 交互設計 美國 編程
不適閤數據分析師
評分對於A/B測試這傢“小事”說得很詳細,其中最有價值的是“全局-局部”和“探索-評估”模型以及“三角測量法”,對於有一定實戰經驗的産品經理,可以用做迴顧,對自己平時工作方法和流程查漏補缺。沒做過大量AB測試的人讀不懂這本書的好。
評分本書提齣瞭産品、設計工作應該使用數據來改進工作,並定義瞭數據驅動、數據啓發、數據感知等不同層次的數據影響。然後針對AB測試給齣瞭實驗構建的步驟:製定目標、設計假設、設計實驗、實驗數據再次指導下一步。並蜻蜓點水地給齣瞭MDE、置信度等概念,但是作者能力有限或並不想將本書搞的深奧,因而並沒有針對具體的內容深入探討。讓本書整體上處於比較初級的層麵,建議快速瀏覽閱讀。
評分把一個很簡單的概念 說的很復雜 其實就和做物理實驗差不多
評分把一個很簡單的概念 說的很復雜 其實就和做物理實驗差不多
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