本文结合实例探讨了数据是如何影响设计决策，解释了数据驱动和数据响应的区别，并介绍了多种数据收集的方式。
本篇文章的实践方法全部来源于酷家乐 B 端产品业务中的实践案例，重点在于度量框架的深度实践。
此文是想梳理下对于「数据」这个概念，到底意味着些什么，帮助大家从不同层次理解多面的数据。
在设计工作中，我们常用的数据分析方法有 4 种：漏斗分析、拆解分析、对比分析、行为分析。
在 vivo 校招设计师专业课程体系中，有一堂《数据基础知识及应用》的入门课程
如何学会理解和分析数据，是2021年设计师必须掌握的思维之一。
本文将设计师难理解易混淆的数据指标进行详细的讲解，方便大家了解并掌握。
本文将从定义问题、问卷设计、数据清洗与分析、报告撰写这四个基本步骤相对完整地阐述企业问卷调研。
没有用户数据，设计就不可以自证了么？本文的神器可以帮你解决这个问题！
前段时间在项目复盘会上，业务方向设计团队提出一个值得深思的问题：如何衡量和验证设计的效果？
问卷调查是最常用的社会研究方法之一，但回收后的数据是真实的吗？用什么工具处理问卷数据最高效？
每个 UX 设计师都要学数据分析了吗？数据和设计是什么关系？
本文将围绕运营活动讲讲，如何通过数据分析判断一场运营活动好坏，以及通过数据洞见活动的问题和机会点。
今天这篇文章，不会告诉你怎么按1234的步骤做数据分析，而是告诉你在数据分析中，不要做什么。所有错误集合，都是从身边的真实案例总结而来的。
太干货了，希望能分享推荐功能的内容