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数据价值与产品化设计
字数: 151
出版社: 机械工业
作者: 李满海//辛向阳|责编:冯春生
商品条码: 9787111643647
版次: 1
开本: 16开
页数: 141
出版年份: 2020
印次: 1
定价:
¥32
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内容简介
本书从设计学角度系统地整理了数据用于决策的设计工具和方法,阐述了从数据作为商品视角去应用设计思维,提出了多级的数据产品理念以及产品化设计路径,同时列举了大量的案例,增强了本书的实用性。 本书内容主要包括数据经济时代、数据作为产品、数据加工模式、数据的价值感知、数据产品化要点、数据升级加工和数据产品化设计。 本书可供从事与数据相关的社会实践者,包括管理者、工程师、设计师,以及从事与数据相关的学术研究者,包括哲学、设计学、艺术学等人员阅读;同时也可供设计类专业的高校师生参考。
目录
前 言 第1章 数据经济时代 Chapter One 1.1 数据发展趋势 1.1.1 数据在线 1.1.2 数据流动 1.1.3 数据开放 1.2 数据作为资源 1.2.1 变革行业应用 1.2.2 市场规模庞大 1.3 数据范畴界定 1.3.1 数据历史由来概述 1.3.2 本书给数据下定义 参考文献 第2章 数据作为产品 Chapter Two 2.1 数据产品的定义 2.1.1 什么是数据产品 2.1.2 数据产品的特性 2.1.3 数据产品的载体 2.1.4 价值产生的原理 2.1.5 数据产品的级别 2.2 零级数据产品 2.2.1 数据本身就是产品 2.2.2 数据的可视化处理 2.2.3 数据的艺术化加工 2.3 一级数据产品 2.3.1 作为行为决策工具 2.3.2 作为信息服务范式 2.4 二级数据产品 2.4.1 普适性数据加工品 2.4.2 重新定义行业规则 参考文献 第3章 数据加工模式 Chapter Three 3.1 数据加工的通用模式 3.1.1 单环加工模式 3.1.2 双环加工模式 3.2 数据加工的三个层次 3.2.1 点层次数据加工 3.2.2 线层次数据加工 3.2.3 面层次数据加工 3.3 提升加工效能的方式 3.3.1 自动化:端到端数据流管道 3.3.2 实时化:随时随地在线处理 3.3.3 模板化:从需求到解决方案 3.4 数据产品的生产范式 3.4.1 手工生产范式 3.4.2 智能生产范式 参考文献 第4章 数据的价值感知 Chapter Four 4.1 数据与人的经历 4.1.1 两者没有关联 4.1.2 相互交叉影响 4.1.3 构成经历核心 4.2 用户被动地感知 4.2.1 数据的客观质量 4.2.2 数据的主观质量 4.2.3 数据解读成信息 4.3 用户主动去体验 4.3.1 意义层面的价值 4.3.2 意义比功能重要 4.3.3 主动体验的模型 4.4 数据隐私和安全 4.4.1 个人的隐私数据 4.4.2 敏感数据的安全 4.4.3 数据的四个类别 参考文献 第5章 数据产品化要点 Chapter Five 5.1 数据产品的实效性 5.1.1 用户关心的是问题 5.1.2 数据不是越多越好 5.1.3 数据清洗是体力活 5.2 数据产品的利益点 5.2.1 数据利益相关者 5.2.2 数据产品的收费 5.2.3 数据加工的伦理 5.2.4 数据隐私的应对 5.3 数据产品价值共创 5.3.1 用户生成内容 5.3.2 多方共同创造 5.3.3 使能数据平台 5.3.4 价值共创案例 5.4 数据与体验的关系 5.4.1 数据提升用户体验 5.4.2 数据助力体验设计 5.4.3 体验作为设计准则 5.4.4 体验作为设计对象 参考文献 6章 数据升级加工 Chapter Six 6.1 数据价值移向右上角 6.2 数据价值的三个侧重 6.2.1 还原和表达问题 6.2.2 发现和解决问题 6.2.3 重新再定义问题 6.3 数据产品的三个形态 6.3.1 初原自然的形态 6.3.2 具象实效的形态 6.3.3 通用普适的形态 6.4 三个级别的递进升级 6.4.1 高低包含的关系 6.4.2 逐级进化的关系 参考文献 第7章 数据产品化设计 Chapter Seven 7.1 数据产品的机会分析 7.1.1 社会因素 7.1.2 技术因素 7.1.3 经济因素 7.1.4 意义因素 7.2 数据产品化设计流程 7.2.1 识别数据产品化机会 7.2.2 选择实现的价值层次 7.2.3 决定价值的效能程度 参考文献 鸣谢
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