总有点写东西的必要了。有一年左右没有写博客了，总是给自己找借口，忙呀，最近刚刚休了一段长假，总算有时间和心情来写博客了。
以前一直在做交互还是用研上纠结，现在不用了，专心做用研了。
以前一直在用研的方向上纠结，现在不用了，专心做数据分析和数据挖掘了，尤其是在用户行为分析上。
现在微博流行，但是还是觉得需要些博客沉淀一些东西。
互联网的用户行为分析需要懂产品设计、商业逻辑、用户和技术。
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最近听了一次关于调研的讲座。其中包括一些有趣案例和轶事。这里分享给大家。
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整理和总结了春节前听的一次分享。亚马逊(Amazon.com)在利用户数据实现精准营销的方面有很多值得学习的地方。用户在使用亚马逊网站的过程中，很多行为都会被记录。亚马逊根据这些数据，不断勾画出每个用户的特征轮廓和需求，并以此为依据进行精准营销。
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在线问卷往往被认为是用户研究的方法中最简单、省事的方法，因而有些至关重要的细节常常被忽略。下面分享一下我的个人经验:
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有网友在看了我以前写的文章《用户体验设计中用到的统计学方法》后，对如何验证结果的误差和置信度感兴趣，希望展开说明。其实我在文章里提到的误差的计算方法，其实就是一个统计学公式。
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最近在豆瓣上看到有网友问为什么国内门户网站（如新浪搜狐）在首页呈现上有很多问题，比如广告太多，内容太多，重点不突出，视觉上混乱。我发现有一些网友认为是国内用户的浏览习惯造成的。我不太同意这种观点，写下了如下内容。(感兴趣的可以参考讨论源头）
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不同人眼中的草莓: 1.普通人 2.红色色盲 3.绿色色盲 4.蓝色色盲 5.全色盲
缤纷多彩的世界，如此吸引人。但是，每个人眼中的世界却可能如此不同。这个世界上有大约8%的男性和0.4%的女性，在识别部分或者全部颜色时有困难。我们通常笼统地称这种缺陷为色盲(Color Blindness)。其中，轻度的色觉异常称为色弱。对于如此多的特殊用户，无论是出于专业精神还是商业利益，互联网设计师都应该去关注他们的痛苦。
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小孩拿钱
眼动仪作为用户研究的利器，其作用一直被大家津津乐道。不过使用的时候还是要注意以下问题，防止分析数据时出现偏差。
一、用户关注焦点可能不是用户的兴趣点
使用眼动仪得到的关键数据之一就是被测试者的关注点。用户的关注点能说明什么呢？在眼动仪的得到数据中，用户焦点说明被测试者盯在某个区域上面看了一段时间。这可能是由于用户想看这个东西,如美女的脸，胸。但是并不是所有的情况都是这样。
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