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  • 数据驱动设计
  • 新华书店正版
    • 作者: (美)罗谢尔·金(Rochelle King),(美)伊丽莎白·F·丘吉尔(Elizabeth F.Churchill),(美)凯特琳·谭(Caitlin Tan) 著著
    • 出版社: 东南大学出版社
    • 出版时间:2017-10-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: (美)罗谢尔·金(Rochelle King),(美)伊丽莎白·F·丘吉尔(Elizabeth F.Churchill),(美)凯特琳·谭(Caitlin Tan) 著著
    • 出版社:东南大学出版社
    • 出版时间:2017-10-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-10-01
    • 字数:402千字
    • 页数:337
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787564173555
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:东南大学出版社

    数据驱动设计

    作  者:(美)罗谢尔·金(Rochelle King),(美)伊丽莎白·F·丘吉尔(Elizabeth F.Churchill),(美)凯特琳·谭(Caitlin Tan) 著
    定  价:92
    出 版 社:东南大学出版社
    出版日期:2017年10月01日
    页  数:337
    装  帧:平装
    ISBN:9787564173555
    主编推荐

    内容简介

    从表面上来看,设计实践和数据科学似乎并没有什么明显的联系。但这两门学科的目标其实是一样的,都是为了帮助设计人员和产品经理理解用户,以便于打造出良好的数字化体验。数据能够增强设计,同时设计也可以赋予数据更深层次的意义。这本实用指南展示了如何生成数据驱动的A/B测试,用于帮助执行各种设计决策,无论是细小的调校,还是大规模的UX概念。另外还配合真实案例,告诉你怎样完成产品设计流程中数据驱动设计部分的工作。

    作者简介

    Rochelle King任职于Spotify,担任其产品设计与洞察(Product Design and Insights)的优选副总裁。她乐于游走在设计与数据的交汇处,在她的职业生涯中曾多次担任技术公司的领导职位。
    Elizabeth F.Churchill是一位人机交互(HCI)专家。她在数家很好的硅谷公司致力于以用户为中心的研究。她当前的工作重点是设计人员以及开发者工具。
    Caitlin Tan是Spotify的一位用户研究员(User Researcher),不久前才毕业于MIT。

    精彩内容

    目录
    Foreword
    Preface
    Chapter 1 Introducing a Data Mindset
    Data as a Trend
    Three Ways to Think About Data
    What Does This Mean for You as a Designer?
    Data Can Help to Align Design with Business
    With a Little Help from Your Friends
    What If You Don't Have Data Friends (Yet)?
    Themes You'll See in This Book
    Summary
    Questions to Ask Yourself
    Chapter 2 The ABCs of Using Data
    The Diversity of Data
    Why Experiment?
    Basics of Experimentation
    A/B Testing: Online Experiments
    Your Hypothesis and Why It Matters
    Running Creative A/B Tests
    Summary
    Questions to Ask Yourself
    Chapter3 A Framework for Experimentation
    Introducing Our Framework
    Three Phases: Definition, Execution, and Analysis,
    Examples: Data and Design in Action
    Summary
    Questions to Ask Yourself
    Chapter4 The Definition Phase (How to Frame Your Experiments)
    Getting Started: Defining Your Goal
    Identifying the Problem You Are Solving
    Building Hypotheses for the Problem at Hand...
    The Importance of Going Broad
    Which Hypotheses to Choose?
    Summary
    Questions to Ask Yourself
    Chapter5 The Execution Phase (How to Put Your Experiments into Action)
    Designing to Learn
    Designing the Best Representation of Your
    Hypothesis
    Summary
    Questions to Ask Yourself
    Chapter 6 The Analysis Phase (Getting Answers From Your Experiments)
    Vetting Your Designs Ahead of Launch
    Launching Your Design
    Evaluating Your Results
    What Does the Data Say?
    Rolling Out Your Experience, or Not
    Case Study: Netflix on PlayStation 3
    Summary
    Questions to Ask Yourself
    Chapter 7 Creating the Right Environment for Data-Aware Design
    Principle 1: Shared Company Culture and Values
    Principle 2: Hiring and Growing the Right People
    Principle 3: Processes to Support and Align
    Summary
    Questions to Ask Yourself
    Chapter 8 Conclusion
    Ethical Considerations
    Last Words
    Appendix A: Resources
    Index

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