用户行为可视化，可清晰地了解整体/个体用户的行为

本文内容为如何建立以数据为导向的设计体系。大纲如下：

1. 以数据为导向的意义；
2. 数据指标；
3. 数据分析方法；
4. 模型建立；
5. 数据验证。

一、以数据为导向的意义

1. 可视化

用户行为可视化，可清晰地了解整体/个体用户的行为。

如下图所示，通过Google Aanalytic 网站可清晰地掌握平台整体流量的来源，用户群体路径行为轨迹，这可以让设计师/产品经理清晰地了解到平台的用户行为轨迹和用户人群的操作习惯。

也可以清晰地了解每个用户的操作行为路径。如下图所示：

2. 可追踪

可追踪产品任何一个时间段的数据，了解整体数据的变化。

如下图所示：通过曲线变化，可看出产品日活跃的变化，通过变化前后的节点可得到产品发生大变化的时间节点。

3. 可验证

前期提供数据支持和后期方案的验证。

例如下图，通过优化产品界面的购买按钮，通过对比前后数据，看设计改版是否成功。

下图的固定产品的购买按钮点击率从6.4%提升到了9.8%，涨幅53.1%，由于涨幅大于0，同时没有外部其他因素影响数据变化，所以可得出结论，这次设计改版是成功的。

4. 可预测

通过数据变化，可预测产品的走向和趋势。

如下图所示，通过日活曲线，可预测未来产品的日活增长速度。

从图可以看出，经历过第一次增长后，第二次增长的增长率低于第一次。未来产品如果想维持高增长，则需要投入更多的人力和费用。

二、数据指标

掌握数据指标有助于我们入门数据分析。

我将数据指标分为三类，分别为：综合性指标、流程性指标和业务性指标。