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在用數據幫你打造好設計
第一章數據思維入門
數據趨勢 
數位革命及網路平台的現身,代表著我們可以進行測試並收集數據,以比較不同測試的結果,我們可以執行多個測試,同時對許多使用者進行,這也就是所謂的大規模測試

讓使用者中心思維的人加入關於數據收集 數據品質 數據詮釋的概念

A/B test目前嫌少被用來結合數據與設計，但卻最有潛力在這兩者的合作中帶來影響力。

數據是提供另一種角度來觀察設計對於使用者的影響,幫助設計師擴大設計的價值。A/B test無法回答所有的問題，但他可以回答某些其他方法及實務無法回答的問題。

三種思考數據的方式
1.數據驅動
數據驅動設計代表收集到的數據會決定(也就是驅動)設計決策。 如果你已經確切知道問題是什麼?目標是什麼?並有想要了解的明確疑問，你可以採用數據驅動。

2. 數據啟示
在某些時候設計決策之間可能經由細小的差異，數據無法提供黑白分明的答案。這就是我們所謂的數據啟示設計，數據只是決策流程的一環。 在某個階段以數據啟示的方式來思考問題空間，你才能進行數據驅動。

3.數據意識
數據意識來強調設計流程是一個創意流程，其中設計決策不只是來自數據本身，而是整個數據收集的實務。包括系統是如何建立 捕捉了哪些類型的數據這些數據是如何被結合，這些都是設計問題。

在數據意識的思維模式中，你會意識到事實上存在各種不同類型的資料來回答各種不同問題。 你會不斷思考怎樣才是達成目標的最好方法。這是一種以更具策略性的方法，來思考數據如何讓你知道自己需要什麼。

數據驅動可以比喻為軌道上的火車，了解自己使用的方法，你使用的方法很可靠，而且結果是可以預期方向明確 且可重複的。

數據啟示可比喻為火車站，你自己知道很多不同的火車，他們可能會開往不同的地方，你明白有各種選項及方法來找到你該搭哪班車。 在這之中有較少的確定性較多的探索可能性。

數據意識可想像成是在定位 運輸和導航，火車只是其中一種在地表移動的方式。

蒐集 管理及分析數據是連結，設計 使用者經驗及商業最好的方法。專注於使用者並具備數據意識，意味著你跟你的同事應該要主動參與打造有意義的企業目標，而這個目標應該要專注於企業最大的資產你的使用者。

設計流程中納入數據收集 分析及思考。釐清哪些數據最能夠幫助你測量及說清楚設計對於使用者與企業的效應。

透過數據你可以驗證假設定利用數據來磨練直覺。
透過觀察使用者在經過設計的使用者旅程中做什麼及有何反應你會越來越了解使用者。

在你的決策過程中使用數據意味著你需要注意數據的品質， 以及哪些數據適合哪個情境決策，你必須密切關注下列幾個重要事項
1.問題相關性(我問的是對的問題嗎?)
2.數據適切性(他是否有回答問題數?)
3.數據品質(數據可靠嗎?在數據收集及整合的過程中是否有疏漏數據?是否有偏差?)

我們也必須問不同的數據或不同的分析方式是否更適合?我們是否在做方便而非正確的選擇

增加測量的數量和真實度，往往不會增加肯定性他不會更明確的告訴你一個東西比另一個東西更好，只會揭發更多複雜度及牽涉的因子。

數據管理主要有兩種類型，1.收集 管理 彙整及分析數據，使其可以被詮釋。2.以不同的方式分析及使用數據， 來找出洞見及商業相關資訊，我們稱管理及獲取數據的人為生產者，而使用數據來思考的人為消費者。

數據生產者
參與整個產品的生命週期。他們自產品收集大量的數據，進行釐清 詮釋 轉化 建模並驗證幫助企業評估未來走向。他們也能分析商業決策的成果判斷企業是否達成設定的目標。

數據消費者
積極應用產自數據的洞見來做決策，並依此推動企業前進。利用數據來取得洞見，了解商業運作狀態。 在符合設計及商業考量的條件下，提出問題 設計測試 並分析數據，藉此連結商業夥伴 合作對象及公司高階管理層，讓他們對目標受眾及對受眾行為有一致的期望。

你需要了解正在面對的問題 你的使用者 已經身處的商業環境。選擇收集的數據及收集數據的方法需要把這些因素列出考量。同時利用多方的數據可以更完整的了解使用者。當深入了解數據驅動 數據啟示數據意識的細微差別，會是設計有力的工具。