面對一大堆看似雜亂的資料，如何進行信息提取與資料加工，從中獲取自己想要的信息，並應用這些信息，有理有據的進行需求的討論、最終設計決策的推進，這是每一個交互設計師必修的課程。
在我看來，資料分析是很難的。利用你當下有限的資料資源（大多數資料往往掌握在產品經理、運營手上）去整理、分析並得出結果。
交互設計師如何培養資料分析的能力呢？
首先，要有資料收集分析的意識，掌握資料產生的來源；
其次，拿到資料後，在資料間找關聯性，深挖內在含義；
再次，掌握基本的資料分析方法，並在實戰中加以應用；
最後，將分析的結果應用到後續工作中，檢驗分析結果。
如此，循環往複，形成一種職業習慣，一個工作的流程。
從平時的工作中，總結出以下幾點資料分析時要注意的原則，在這裡拋磚引玉，歡迎來拍：
1、明確資料分析的目的
要分析一份資料，首先得先明確自己的目的：為什麼要收集並分析這樣一份資料？只有你的目的明確了之後，才能對接下來你要收集哪些資料、如何收集有一個整體的把握。當然你的目的可以是多個小點，（如：用戶在首頁瀏覽了哪些內容？登錄框在頁面上的重要程度？）只要這些點是一個個切實待解決的問題點，將其羅列下來，一個一個的去收集資料。
你分析的結果可能會改變整個項目，但有了資料的支撐，會讓項目或需求有一個全新的開始或細節的調整。
2、了解資料來源並收集
按照分析的目標中羅列的點，建立一個分析框架，並按照輕重緩急進行資料收集。與此同時，需要對資料是如何產生的，如何獲取這些資料進行相應的了解。在工作中應用到的資料統計工具有：金牌令箭、顯微鏡、CNZZ統計等，通過這些統計工具可以方便的進行資料的收集，同時交互設計師也要與前端保持溝通，了解資料統計的方法，適時添加統計的維度，請前端同學幫忙埋統計代碼。
3、掌握資料分析的方法
作為交互設計師，要掌握幾種基本的資料分析方法：對比分析法、分組分析法、結構分析法、平均分析法、交叉分析法……基於這些分析方法，我們可以對現狀、原因、未來有初步的了解，並進入後續更深入的分析。如：現狀分析適用於對現今站點或頁面的瀏覽點擊情況做一個資料統計與熱點分析，可以得出用戶的瀏覽路徑及關注重點。原因分析則側重於一個問題，深入挖掘答案。未來分析可用於與產品經理溝通時，對後期產品的規划進行資料交流。
4、溝通分析結果
在溝通分析結果前，要注意不要只用手上僅有的資訊作判斷，如果手上的證據不足以完全反應實際狀況的時候，以資料分析結果作為決策就很容易出錯，尤其是單看某一個資料維度時。交互設計師要超前思考，考慮產品經理可能從中提出的問題，並給出回應。讓溝通高效且有意義。
5、騙人的分析結果
資料是會騙人的。其中最有名的例子就是辛普森悖論。一所美國高校的兩個學院，分別是法學院和商學院，開學時，人們以為有性別歧視。
法學院：（女生錄取率高）
商學院：（女生錄取率高）
單從學院資料來看，女生的錄取率都比男生高，但是在總評中，女生的錄取率比男生低。
為了避免這種情況，我們應該適當分組，並且調整某些組別的權重，根據業務來衡量可能會影響關聯關係的一些潛在因素。
6、資料不是萬能的
前期資料可以用來挖掘用戶需求，中期資料可以用來過濾產品功能，後期資料可以用來反映產品成敗。整個過程當中，資料還能舉證，作為產品經理與交互設計師之間的溝通內容。
但是，我們要認清一個事實：資料不是萬能的。它不能反映一切問題：在前期的分析中不一定能找到創新的突破口或者潛在的需求點；在後期的效果驗證中，往往又會顯得很有說服力。我們要懷著客觀的心態來關注資料，從不同的角度出發，與產品經理之間保持有效的溝通。
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