2014-5-20 藍藍設計的小編
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面對一大堆看似雜亂的數據，如何進行信息提取與數據加工，從中獲取自己想要的信息，并應用這些信息，有理有據的進行需求的討論、最終設計決策的推進，這是每一個交互設計師必修的課程。
在我看來，數據分析是很難的。利用你當下有限的數據資源(大多數數據往往掌握在產品經理、運營手上)去整理、分析并得出結果。
交互設計師如何培養(yǎng)數據分析的能力呢?
首先，要有數據收集分析的意識，掌握數據產生的來源;
其次，拿到數據后，在數據間找關聯(lián)性，深挖內在含義;
再次，掌握基本的數據分析方法，并在實戰(zhàn)中加以應用;
最后，將分析的結果應用到后續(xù)工作中，檢驗分析結果。
如此，循環(huán)往復，形成一種職業(yè)習慣，一個工作的流程。
從平時的工作中，總結出以下幾點數據分析時要注意的原則，在這里拋磚引玉，歡迎來拍：
一、明確數據分析的目的
要分析一份數據，首先得先明確自己的目的：為什么要收集并分析這樣一份數據?只有你的目的明確了之后，才能對接下來你要收集哪些數據、如何收集有一個整體的把握。當然你的目的可以是多個小點，(如：用戶在首頁瀏覽了哪些內容?登錄框在頁面上的重要程度?)只要這些點是一個個切實待解決的問題點，將其羅列下來，一個一個的去收集數據。
你分析的結果可能會改變整個項目，但有了數據的支撐，會讓項目或需求有一個全新的開始或細節(jié)的調整。
二、了解數據來源并收集
按照分析的目標中羅列的點，建立一個分析框架，并按照輕重緩急進行數據收集。與此同時，需要對數據是如何產生的，如何獲取這些數據進行相應的了解。在工作中應用到的數據統(tǒng)計工具有：金牌令箭、顯微鏡、CNZZ統(tǒng)計等，通過這些統(tǒng)計工具可以方便的進行數據的收集，同時交互設計師也要與前端保持溝通，了解數據統(tǒng)計的方法，適時添加統(tǒng)計的維度，請前端同學幫忙埋統(tǒng)計代碼。
三、掌握數據分析的方法
作為交互設計師，要掌握幾種基本的數據分析方法：對比分析法、分組分析法、結構分析法、平均分析法、交叉分析法……基于這些分析方法，我們可以對現(xiàn)狀、原因、未來有初步的了解，并進入后續(xù)更深入的分析。如：現(xiàn)狀分析適用于對現(xiàn)今站點或頁面的瀏覽點擊情況做一個數據統(tǒng)計與熱點分析，可以得出用戶的瀏覽路徑及關注重點。原因分析則側重于一個問題，深入挖掘答案。未來分析可用于與產品經理溝通時，對后期產品的規(guī)劃進行數據交流。
四、溝通分析結果
在溝通分析結果前，要注意不要只用手上僅有的資訊作判斷，如果手上的證據不足以完全反應實際狀況的時候，以數據分析結果作為決策就很容易出錯，尤其是單看某一個數據維度時。交互設計師要超前思考，考慮產品經理可能從中提出的問題，并給出回應。讓溝通且有意義。
五、騙人的分析結果
數據是會騙人的。其中最有名的例子就是辛普森悖論。一所美國高校的兩個學院，分別是法學院和商學院，開學時，人們以為有性別歧視。
法學院：(女生錄取率高)
商學院：(女生錄取率高)
單從學院數據來看，女生的錄取率都比男生高，但是在總評中，女生的錄取率比男生低。
為了避免這種情況，我們應該適當分組，并且調整某些組別的權重，根據業(yè)務來衡量可能會影響關聯(lián)關系的一些潛在因素。
六、數據不是萬能的
前期數據可以用來挖掘用戶需求，中期數據可以用來過濾產品功能，后期數據可以用來反映產品成敗。整個過程當中，數據還能舉證，作為產品經理與交互設計師之間的溝通內容。
但是，我們要認清一個事實：數據不是萬能的。它不能反映一切問題：在前期的分析中不一定能找到創(chuàng)新的突破口或者潛在的需求點;在后期的效果驗證中，往往又會顯得很有說服力。我們要懷著客觀的心態(tài)來關注數據，從不同的角度出發(fā)，與產品經理之間保持有效的溝通。
除了以上幾點原則，在數據分析過程中，我們也要避免以下幾種的情況：
1、項目緊急，時間不夠
在數據分析前期，先對要完成的事情做個計劃表，內容包括以下幾個方面：收集數據、整理數據、分析數據、總結報告。預估每個內容需要花費的時間，并將重點環(huán)節(jié)標注出來，合理安排時間。
2、注重收集，分析不夠
數據分析的重點應該落在分析上，而不是數據的大量收集。在保證足夠的數據信息后應立即投入整理和分析階段。如若花了大量的時間去收集，在deadline前基本沒有時間進行分析，那最后提交的只會是一份粗淺的總結，而經過深入分析的數據報告才是真正有價值的。
3、關注數據的時效性
數據可以告訴我們過去確實發(fā)生過的事情(如：用戶的喜好、廣告的效果等)，但是隨著時間的推移，數據也會相應的發(fā)生變化。數據是有時效性的，太久以前的數據可能已經無法反映當下的情況，也就不能用來做設計決策。數據越實時，就越能利用這種數據來對當下的問題做最及時的調整。
最后，推薦幾本數據相關的書：
1、《統(tǒng)計數據會撒謊》——達萊爾·哈夫
2、《深入淺出數據分析》——邁克爾·米爾頓
3、《誰說菜鳥不會數據分析》——張文霖、劉夏璐、狄松
4、《網站分析實戰(zhàn)：如何以數據驅動決策，提升網站價值》——王彥平、吳盛峰