京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,数据如何驱动设计
在这个由物质,信息和能量构成的世界里,存在着有形与无形,可感知与不可感知的差别。在四维空间,信息空间和赛博空间三大空间以及过去,现在与未来的时间里,存在着人与人,人与物,人与环境以及各自相互之间的实力关系。在这个纷繁的世界里,人们去感知色声香味触,从“性”到“道”来获取认知规律,探索过去,体验当下,预知未来。
——覃京燕《大数据时代的大交互设计》
随着智能产品以及传感装置的广泛使用,数据从生活的各个方面涌来。移动互联网、物联网、云计算产生的大数据应用,为交互设计带来新的机遇。
在创意到来前,设计师通过大数据对用户的潜在需求进行挖掘,获取群体意愿、群体意识,通过自媒体和网络数据分析,对产品和服务设计进行精准的营销和传播, 同时使用大数据做用户研究,明确交互角色。
伴随着大数据技术的成熟,不同行业将面临更多的挑战和机遇,大数据将如何驱动与影响行业发展?IXDC2018,将围绕设计在大数据时代的现状和未来进行深度地探讨。
数据与实体的融合
人为数据打工——亚马逊首家 Amazon Bookstore 在尝试应证一种在物理世界中使用数据进行销售的模式,带着他值得敬畏的数据,以期望被复制到其他各种品类商品销售的数据使用方式。
阿里巴巴充分利用多年积累的传统互联网电商经验,并不拘泥于线上消费者行为,通过与洞察线下消费者行为相结合,做全链路的行为关联,用数据为新零售的建场,铺货和经营等环节,提供商业的精准化,智能化的赋能。阿里巴巴国际UED交互设计专家 李明福将传授在行为决策领域的设计方法论,通过对大数据领域的体系化设计,让数据的决策者获得最立体化的决策感知。
用数据触摸客户
计算机正在变得越来越像人类,它能够理解我们的语言,读懂我们的情绪,对于设计师来说,如何从智能设备锁获取的数据中提取出用户的需求,并转化为引人注目的新产品和新服务,这是一个巨大的机遇与挑战。
定性与定量,两种不同思维模式用户研究方法如何更好的在实际决策和评估设计场景下相辅相成的使用。对用户体验设计来说,掌握一定的数据分析流程和方法,能够很好的帮助我们在实际的工作中进行决策和评估设计。面对庞大的用户数据库,设计师应当如何利用它们
Linkedln 领英作为微互联网公司中数据分析领域的佼佼者,拥有完善的数据追踪,分析和评估体系,LinkedIn 高级用户体验设计师 顾盼将和大家讨论如何通过数据,科学系统的用户体验度量,让我们在做产品设计时变得有理有据,促进问题的发现和解决。
数据为设计赋能
IDEO的Human-Center Design,D.School的Design Thinking Process等等这些设计思维工具宛若一颗种子埋在了设计师的心里。而在数据驱动的时代,使用用户的行为数据并且能够逐渐读懂用户如何利用好数据为设计赋能,让体验设计思维与数据思维相融合,让数据为设计师在决策过程中提供依据是我们需要探讨的方向。
阿里巴巴作为一家真正的大数据公司,通过海量的数据场景,让设计师有机会在其中发挥重要的作用。阿里资深交互设计师 李颖将基于多年的项目案例,包括可视化互动与展示,可视化展示,可视化分析等等,来帮助大家深入了解用户体验如何赋能数据产品。
大数据时代的设计师
数据已经渗入到生活的方方面面,我们对大数据的采集,管理,整合们分析和挖掘,通过挖掘出来的知识来解决实际场景下的设计问题。比如可以通过分析城市人口空间维度和时间维度上的动态数据轨迹,空间静态事件动态的数据等来更好的规划我们未来的城市,如何选址下一个未来超市,哪里更加适合布局商业综合体。
网易资深人工智能设计师 孙月将与大家一同讨论数据思维与体验思维的差异,在大数据的趋势下给设计师带来了怎样的机会。围绕“探索,感知”,与大家一同分析如何依托大数据机器学习来助力产品分升级。
关于IXDC2018 国际体验设计大会
国际体验设计大会致力于搭建体验设计行业展示和交流的国际平台。每年全球设计、商业和科技创新领域的前沿先锋将聚集大会,和业界同仁一起分享前沿成果、最新实践案例,通过演讲、工作坊、展览等形式,共同探讨用户体验领域中可持续的商业增长点以及挑战、机遇。
IXDC2018 国际体验设计大会将于7月18-22日在北京·国家会议中心举办,IXDC邀您一同——
本届大会将引领行业共同讨论构建体验新框架,应对和识别为新技术、新商业、新业态而产生的新领域,助力企业、从业者升级认知维度,寻找商业破局,更敏捷、更主动地应对大环境的发展趋势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31