没有专家怎么做UE 评估?

本文探讨了在小团队中如何进行用户体验(UE)评估与改进。提出了在缺乏大量数据分析时,采用定性研究方法,如用户访谈和竞品分析等,并通过有效沟通和技术验证来推动设计优化。

问:

我想说的是如何在一个小团队内作UE 评估、改进。

UE的评估一切都是建立在数据上面。用数据来衡量可用性。

对于小团队内,有时候没办法有大量数据来分析。那么有经验的设计师 /交互设计师是否可主观评估、且主观建议改善方式?若有可能,当然是得再作数据分析是否提高了可用性了。

又比如,交互设计中,如,在一个注册任务中,某个选项或功能去掉必选了,可以提高注册量,我们可以跟踪数据来分析最后是正确的。但在这改进之前,即评估,我们如何知道这里需要改进,如何在没数据分析前来说服别的部门来作这一改进? 

记得白鸦有篇文章说过,大概是说,没有数据分析,通常由专家来评估……(汗,可能记错,再者,专家真的是专家吗?)。这里可能就涉及到了 UE在企业中是甲方地位或乙方地位的问题?在没有数据前,UE 方可能只能用某个成功案例或别的大网站有相同的地方来说证明说服了……

 ——稻康亩

 

 

答:

首先,我不完全同意“UE的评估是建立在数据上面的”这种说法,UE评估分为定性和定量两种,你所说的数据其实指的是定量研究。(具体的解释你可以查阅Alan Cooper的《软件观念革命》一书即About Face 2.0的第一部分第4节。)与定量分析相比,定性研究更适用于在小团队里做用户研究,

你能做的是:

和团队的其他人交流——如产品经理,市场负责人,技术人员,从他们那里了解产品的最初愿景,预算技术约束,以及他们对用户的看法。

用户访谈——寻找几个目标用户对他们进行采访。

对同类产品进行研究——他们的用户反馈会给你很多启发。

查看相关设计资料——很多方法是通用的。

 

 

其次,就你举的注册任务的设计例子,我觉得好的解决办法是告诉技术部门你的想法,同时给出充足的理由:你为什么认为这样做会提高用户注册量?是否有以往的成功案例?或者理论依据?我想:将你说服自己的那些理由拿出来,加上良好的表述能力,是完全可以让技术部门接受你的建议的。(除非……你们有个不讲理的技术总监,同时,你的表达能力差强人意-_-!!)

 

 

最后,我不是专家-_-! 所以,我没法从专家的角度给出正解,以上回答纯属个人理解包括复述书本。我最多只能谈谈我在抓虾的工作经验。就web2.0网站的设计而言,有一点是非常重要的,也可能是很不同于以往软件开发的经验:用户应该被作为共同开发者来对待。Web2.0网站的一大特点似乎是“永远的测试(Beta)版”(当然,其中的Flickr已经提前过渡到Gama版了:P)。很多功能不是在完全考虑周详并测试成功后才发布出来的,事实上,抓虾的做法是:我们每次都会将新功能上线到:http://lab.zhuaxia.com上,热心的用户会帮我们测试,发现问题并提出意见,我们会时刻关注用户的反馈,从而进行修改和优化,如果一些功能实在不为用户所接受,我们会在正式上线时将其放弃掉。实际上,这并不是Web2.0时代的创新方式。它同样遵循以往的产品设计流程:概念设计——交互设计——视觉设计——用户测试——再设计……,只是我们将这一迭代周期大大缩短,也许一个软件从1.0到2.0版本需要几个月乃至一两年的时间,可现在,也许只是几小时的事情。

没有人是绝对的专家——正如Ajax技术的出现让交互设计师有了更多的发挥空间,同时也面临着无前例可循的挑战。这种时候,自己庆幸吧——抓住机会比别人早走一步,也许你就能成为这方面的专家!

  ——Lanx

转载于:https://www.cnblogs.com/edrh/archive/2006/11/28/575252.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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