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。
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。
书籍脑图
目录
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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