UE和统计的关系？？

2009-06-29 22:41:59 来自: 华年

各位怎么看UE工作中用到的统计？
大概要学到什么程度？

2009-07-01 00:45:52 兔子 (夏天来了)

我的看法是不应该是说学到什么程度，而应该是你想怎么运用数据，然后再学习相关的统计知识。

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2009-07-01 01:19:47 骑着扫把漫天飞没心没肺小恩和 (好姑娘)

ue必然是要用到大量的数字做分析，一些统计分析方法还是必要的

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2009-07-01 12:00:43 Ybz (@Beijing)

UE的定量化？现在的用户体验瓶颈也在于此哇.

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2009-07-06 15:49:06 华年

楼上的各位能不能说得更具体一点，特别是工作中最常用到的统计方法有哪些？

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2009-07-08 14:32:14 呆聋瞎 (新目标，新开始)

你问工作中最常用到的统计方法有哪些？根据我自己的经验给你举些例子。

1.通过一部分用户样本预估整体的用户情况。比如，你的网站用户有200万注册用户，你要征询他们对于网站改进的意见，你需要给他们发邮件问卷。但由于种种限制，你不能每个用户都发，而且你收到的有效问卷只有1500多份。你要明确一下，你收集到得1500多份问卷到底多大程度上可以带代表200万的整体。这时候，你要预估误差范围（margin of error）。如果你征集到的有效有碰巧有52%的支持方案改进，你能说多一半的人都支持么？当然不能，因为你的误差范围可能就有2.5%左右。当然误差的范围和你选定的置信度相关（Confidence Level），这里由于时间的限制我就不细说了。

2.根据用户的行为和特征对用户进行细分。这里需要用到聚类的概念，通过相似性的计算，来行为和特征相近的个体用户归为一类。比较常用的归类算法，比如K-均值法。例如，你做一个B2B的电子商务网站。你会考虑用哪些标准来划分用户比较好，如厂家的规模,产品所属的行业，还是他的商业模式（生产厂家or外贸公司）等等。

3.网站设计与商业目标的相关性分析。网站都会经常做改进，如果你有都有相关的历史记录可以分析出哪些设计的改进提高的用户的活跃度或者转化率。通过相关性分析，你可以知道哪些设计的改进对于用户的活跃度或者转化率更大；你还可以知道哪些设计元素的改进可以互相促进商业目标的完成，哪些则不起作用，或者反作用。（当以，这些分析都基于你已经剔除了运营和推广活动对你造成的干扰）

4.网站整体用户体验的度量。面对每天几十上百的网站数据的各种指标，相信有相当一部分人包括老板们都看不懂。据说google的各种指标有2000多个。这些数据指标对于用户体验的衡量到底有多大意义，也许没有一个人可以完全说清楚。这时候，网站需要一个类似股票大盘指数的指标来衡量网站整体用户体验，及其变化趋势。这需要对数据进行长期的跟踪，统计，相关性比较才能完成。

时间有限，就先说到这里。其他同学可以再做补充。希望可以帮到你，加油

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2009-07-08 15:26:05 呆聋瞎 (新目标，新开始)

我注意到lz再看数据挖掘的书，但是如果lz是个统计学新手，我强烈建议先别看《The Elements of Statistical Learning:Data Mining,Inference,and Prediction 》了。虽然我没看过这本书，不过从书的目录来看，太学术了。。。。。。。

如果你想学习入门统计学的话，建议先打好基础看
<<Statistics For Dummies>>

通俗易懂，也比较实用。网上有电子书。

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