作者简介

Rochelle King Spotify产品设计创意全球副总裁,擅于融合运用设计与数据,并且曾担任一些技术企业的负责人。
Elizabeth Churchill 博士,人机交互(HCI)领域专家,曾在许多硅谷企业中主导以用户为核心的研究,近专注于设计和开发者工具方面的研究。
Caitlin Tan Spotify的用户研究员,毕业于麻省理工学院。

内容简介

《数据驱动设计》旨在帮你了解数据引导设计的基本原则,了解数据与设计流程整合的价值,避免常见的陷阱与误区。《数据驱动设计》重点关注定量实验与A/B测试,因为我们发现,数据分析与设计实践在此鲜有交集,但相对的潜在价值与机会缺大。《数据驱动设计》提供了一些关于在组织中开展数据实践的观点。通过阅读这《数据驱动设计》,你将转变你的团队的工作方式,从数据中获得大收益。后希望你可以在衡量指标的选择、佳展示方式与展示时机、测试以及设计意图增强方面,自信地表达自己的思路。


Rochelle King Spotify产品设计创意全球副总裁,擅于融合运用设计与数据,并且曾担任一些技术企业的负责人。

Elizabeth Churchill 博士,人机交互(HCI)领域专家,曾在许多硅谷企业中主导以用户为核心的研究,近专注于设计和开发者工具方面的研究。

Caitlin Tan Spotify的用户研究员,毕业于麻省理工学院。

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豆瓣评论

  • hmfox
    不知道是翻译的问题还是思维方式的差异,总之读起来很晦涩05-26
  • Ziyang
    对于A/B测试这家“小事”说得很详细,其中最有价值的是“全局-局部”和“探索-评估”模型以及“三角测量法”,对于有一定实战经验的产品经理,可以用做回顾,对自己平时工作方法和流程查漏补缺。没做过大量AB测试的人读不懂这本书的好。02-20
  • striker
    设计师可以读,如果是数据分析师,或者熟悉ABTest的PM读起来会觉得太简单了。11-23
  • C.miniata
    初学者读完此书可能仍然不知道如何操作,可对于有数据经验的人而言,本书针对数据思维模式的几点总结还是比较到位的,可惜整书逻辑有点凌乱04-02
  • 柯二
    把一个很简单的概念 说的很复杂 其实就和做物理实验差不多12-17

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