本期UCDchina书友会话题：设计的数据和分析 ，以下是来自北京书友会的讨论记录：
可以讨论的点：
1）数据的种类
数据库的数据与来自用户的数据
作为互联网的数据分析与传统行业的数据分析之间的区别
定量的数据与定性的数据
作为战略的数据与作为某一个具体的项目的数据
2）数据是怎么来的？
数据：把信息记录下来，属于信息的载体
作为支持产品设计的数据，更需要关注的是数据得来之前的方法是否正确，数据的结论是如何得到的？至于其他的工作属于技术的问题，对于产品人员则不必要做太多的干预。
3）数据清洗
数据记录的属性有所不同，可能会出现误差，在提取信息的过程中有些数据是不需要的有些是有误差的，所以我们需要对数据进行清洗之后再用于对产品设计的支持。
对数据的清洗实际上就是要挖掘出数据里隐含的信息。
最为产品人员最最需要关注和掌握的能力就是对数据进行清洗。
4）数据怎么用？
数据是产品设计的一种工具，如何更好的发挥他的作用，结合产品把数据变得浅显易懂的展现出来？
数据的分析也应该是为网站的运营来服务的
简单的使用流程：设计——数据来验证设计——改进设计（先要有问题再去找数据）
做决策判断：基于自己的判断+得到的数据来进行分析，数据还是一种辅助的工具。
从数据中发现问题：监控异常指标数据－调研分析－改进方案
5）数据可视化
技术导向型——可用。把所有功能都挖掘出来
用户导向型——易用。把数据中蕴含的信息剥离出来进行展示，是可配置的。
后台数据可视化、数据地铁图，利用数据来展示用户在什么地方集中在什么地方松散，为什么集中，为什么松散？
参会同学观点：
1）不能让分析把运营绑架了
2）如何用数据说话？需要体现出设计师的专业性，设计师应该有能力挑出错误的数据，同时使用正确的数据来指导自己的设计
3）产品与技术应该同时关注数据，技术给出问题产品去研究问题
4）对数据统计口径应该一致性，协调不同部门之间对数据的使用
5）唯数据论与唯经验论都是错误的，唯数据论与唯经验论之间的平衡关系
几个数据使用的流程：
6）数据分析的布点（维度齐全）——对数据的拼装（可配置、可视化）——发布报表
7）海量数据做对比——发现波动点——抽样分析——得出结论
8）做决策的目的？——需要那些数据做判断？——如何判断这些数据？
9)宝洁的：建立或修改假设——设计实验——执行实验——分析实验——计划推广——实施推广——学习图书馆建立
