全文共分为3大模块：

1. 明确数据对设计师的价值（先树立价值认知，才会有学习动力）；
2. 了解设计师常用的数据模型及数据指标（梳理数据相关知识的学习地图，从宏观、中观到微观，有的放矢）；
3. 学会如何简单的计算和分析数据（几个Excel公式+透视表+数据对比就搞定了，相信你也可以的）。

1. 明确数据对设计师的价值

在《U一点料》中，作者把数据比喻成设计的理性之光，这个比喻非常贴切。在现实生活中，设计师多少有些感性，善用数据，可以帮助设计师加入理性思考，使得设计方案兼顾感性与理性之光。

简而言之，数据之于设计师有以下好处：

通过数据的横向对比（和竞品比），了解现状和差距，找到设计发力点。

举个栗子：vivo钱包V1.0版本上线后，通过对转化数据的提取和与竞品的对比，可以发现转化率漏斗的瓶颈与竞品的差距，从而对入口、引导、选卡和开卡环节进行有针对性的优化设计。

图1vivo钱包NFC交通卡走查结果

通过数据的纵向对比（和历史比），了解规律和变化，迭代设计方案。

举个栗子：浏览器的历史记录改版后，历史记录的转化率明显降低，尤其是第一条历史记录，转化率下降了约10%，考虑到第一条历史记录的点击频次和操作便捷度，我们又做了强化第一条历史记录的迭代设计。

图2 历史记录的方案迭代

通过数据的人群对比（用户分层），发现不同人群的功能关注/卷入度，为不同用户呈现不同的设计界面。

举个栗子：针对vivo视频新用户卷入度低，互动动机不足，推荐不准确的情况，可以呈现不同的设计方案来满足不同的用户诉求。

图3为不同用户呈现不同设计界面

设计方案时，如果对于多个方向犹豫不决，则可以借助快速调研的方式获取数据，辅助设计决策。

举个栗子：我们在设计视频产品呈现模式时，对于浅色模式和深色模式各执一词：运营同学偏向于浅色模式，担心深色模式压抑，幼儿频道的小朋友们和家长会不喜欢。而设计师认为，深色模式内容和背景对比度小，视觉更舒适，看视频也更沉浸。双方都很难说服对方，于是通过快速问卷获得用户反馈：多数用户更偏好深色模式，且认为深色更护眼，从而就设计方向达成一致意见。

图4视频深色浅色模式对比方案

通过灰度或正式上线数据，和预期数据的对比，判断设计目标的实现程度，并总结和沉淀相应的设计经验。

举个栗子：在收银台页面优化设计中，对于是否要增加大会员开通模块，项目组各执一词，最终决定上线两个方案，观察数据结果。从灰度数据结果来看，未展示大会员的方案1，支付点击率和成功率相比原方案都更高，说明设计优化效果显著；展示大会员的支付率则有所降低，最终决定上线方案1。经过这次灰度，大家也更加确信：在支付页，轻易不要增加设计元素和功能（避免视觉负荷和认知负荷，导致转化率降低）。

图5大会员优化方案

既然数据可以给设计师带来这么多好处，那设计师应该从哪些维度去了解数据呢？

在《产品经理数据修炼30问》中，作者提出了这样一个思路，笔者深感认同，也分享给你：可以从宏观、中观和微观三个维度，去构建产品的数据全局观：

图6如何构建产品的数据全局观

• 宏观的行业洞察：研究宏观的行业分析报告，帮助我们了解目标用户的体量，产品的行业格局和生态，进而帮助我们更好的理解产品相对竞品的优缺点。
• 中观的产品概览：梳理产品的数据体系，帮助我们了解产品的核心指标，指标现状及波动情况，指标意义和对商业的影响，以及指标和设计之间的关系，确认设计的发力点。