设计与数据分析

随着人工智能的快速发展，数据分析在各行各业得到广泛的应用。在注重学科交叉融合的设计领域，数据分析已成为设计师的技能，越来越受到人们的重视。本书面向工业设计、产品设计、视觉传达设计、数字化艺术设计、交互设计、环境艺术设计等设计类专业普通高等职业院校学生。
本书立足设计学，重点介绍数据分析方法在设计活动中的应用，主要包括定量分析的整体构架、数据收集、数据整理以及初等数据分析、预测、检验等内容。本书参考国内外设计学、心理学、统计学、数据分析等相关书籍，根据设计类专业学生的实际特点，在介绍严谨的数理统计定义的同时，注重直观的讲解，突出数据分析在具体设计案例中的应用。通过阅读本书，读者不仅可以摆脱枯燥的数学公式，快速掌握数据分析的基本概念及流程，还可以通过书中的典型案例举一反三。
本书第 4～6章为理论篇，有较多的数学公式，初学者可以跳过，先学习其他章节内容。有数据分析基础或学过概率论与数理统计的读者在阅读本书时，除了第 1章，可以根据自己的需要，挑选部分章节阅读。读者可重点关注第 7～10章的相关案例及相应的问题提法。此外，标题中的“*”“**”表示难度等级，初学者可先跳过相关内容。
本书第 1章由宋明亮编写，第 2～3章由李禹臻编写，第 4章由张路编写，第 5～6章由孙元编写，第 7～10章由刘建军编写。编者在长期的设计教学工作中积累了丰富的经验，但由于水平有限，书中还有一些不足之处，恳请各位读者批评指正。
编 者

《设计与数据分析》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实战型案例，详细介绍了数据分析在设计领域的应用，以及读者需要掌握的基础知识。《设计与数据分析》共分为 10 章，分别是设计量化分析概述、设计数据分析框架、设计数据的统计描述、概率及概率分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归、非参数假设检验、时间序列分析与预测等。读者可以跟随本书的讲解，边学习边上机实际操作，掌握基本的数据分析方法。
《设计与数据分析》主要面向普通高等职业院校学生，可作为设计学、艺术设计、工业设计、产品设计、视觉传达设计、数字化艺术设计等专业的教学用书，也可作为相关领域的培训教材和企业设计人员的参考用书。

刘建军，2020年毕业于清华大学，并获学士学位，2003到2007年留学于德国杜伊斯堡埃森大学获，并获硕士学位。2008工作于大连理工大学建筑学与艺术学院，工业设计系。曾参与两项国家自然科学基金的部分研究。

基 础 篇 
第 1章 设计量化分析概述 2 
1.1从定性分析到定量分析  2 
1.1.1定性分析的基本概念  3 
1.1.2定量分析的基本概念  4 
1.2设计以人为本  5 
1.2.1用户体验设计  5 
1.2.2 情景意识  6 
1.3情感化设计  6 
1.3.1情绪引导设计  6 
1.3.2产品设计特征与情感层次  7 
1.4感性工学概述  10 
1.4.1感性工学的定义  10 
1.4.2感性工学的分类  11 
1.5本章练习  12 
第 2章 数据分析基本程序 13 
2.1制订总体计划  13 
2.1.1建立指标体系  13 
2.1.2商业数据分析模型  14 
2.1.3常用的指标  17 
2.2数据获取与分类  18 
2.2.1 数据调研  18 
2.2.2 数据实验  19 
2.2.3 数据分类  21 
2.3数据整理  22 
2.3.1数据的量化  22 
2.3.2数据的清洗  25 
2.4数据分析  26 
2.4.1描述性数据分析  26 
2.4.2推断性数据分析  27 
2.5本章练习  27 
第 3章 设计数据的统计描述 28 
3.1数据分析概述  28 
IV 设计与数据分析 
3.1.1总体、样本、抽样、统计量  28 
3.1.2抽样调查的分类  29 
3.1.3数据的误差  30 
3.2频数分布表与直方图  31 
3.2.1使用数据透视表  31 
3.2.2频数分析的基本原理  34 
3.2.3 利用 Excel进行频数分析  36 
3.3数据分布概述  40 
3.3.1 数据分布  41 
3.3.2 总体分布  41 
3.3.3 抽样分布  43 
3.4数据分布特征指标  44 
3.4.1集中趋势指标  45 
3.4.2离散趋势指标  48 
3.4.3偏态和峰态指标  49 
3.5本章练习  51 

理 论 篇 
第 4章 概率及概率分布 54 
4.1随机事件及概率  54 
4.1.1随机现象与随机事件  54 
4.1.2频率与概率  55 
4.2概率分布  56 
4.2.1 随机变量  56 
4.2.2随机变量的概率分布函数  57 
4.3离散型随机变量的概率分布  58 
4.3.1离散型随机变量的概率分布定义  58 
4.3.2常见的离散型随机变量概率分布  58 
4.4连续型随机变量的概率分布  60 
4.4.1连续型随机变量的概率分布定义  60 
4.4.2常见的连续型随机变量概率分布  61 
4.4.3 分位点  63 
4.5数字特征  64 
4.5.1 数学期望  64 
4.5.2方差、协方差与相关系数  64 
4.5.3 统计矩  65 
4.6本章练习  66 
目 录 V
第 5章 参数估计 67 
5.1数理分析的理论基础  67 
5.1.1 大数定律  67 
5.1.2中心极限定理  68 
5.1.3 统计量  69 
5.2参数的点估计  69 
5.2.1 矩估计法  69 
5.2.2极大似然估计法 *  70 
5.2.3点估计的优良评价  71 
5.3参数的区间估计  73 
5.3.1置信区间与置信水平  73 
5.3.2参数区间估计的基本思想  74 
5.3.3 6种抽样分布的区间估计  74 
5.4本章练习  75 
第 6章 假设检验 76 
6.1假设检验原理  76 
6.1.1假设检验的相关术语  76 
6.1.2假设检验的基本原理  78 
6.1.3假设检验的基本流程  80 
6.2 Z检验 81 
6.2.1 Z检验的理论基础  81 
6.2.2 Z检验公式  82 
6.3 t检验 82 
6.3.1 t检验的理论基础  82 
6.3.2 配对样本 t检验  83 
6.3.3 独立样本 t检验  84 
6.4方差分析  84 
6.4.1方差分析的背景  85 
6.4.2方差分析的相关术语  85 
6.4.3方差分析的基本思想  86 
6.4.4方差分析的理论基础  87 
6.5本章练习  87 

应 用 篇 
第 7章 设计评价：均值的假设检验 90 
7.1 Z检验：音乐类 App改版设计  90 
7.1.1背景与问题  90 
7.1.2实际操作案例  91 
VI 设计与数据分析 
7.2独立样本 t检验：产品交互系统测试评价  92 
7.2.1背景与问题  92 
7.2.2实际操作案例  93 
7.3配对样本 t检验：大学生宿舍室内舒适度评价  94 
7.3.1背景与问题  94 
7.3.2实际操作案例  95 
7.4本章练习  96 
第 8章 实验设计：单因素方差分析 97 
8.1老年认知脑电实验  97 
8.2脑电实验：单因素方差分析  101 
8.2.1单因素问题提法  101 
8.2.2 顶叶脑区 N200成分：单因素方差分析  101 
8.2.3 枕叶脑区 N200成分：单因素方差分析  102 
8.3实验结论分析  103 
8.3.1 N200和 P300成分单因素方差分析结论  103 
8.3.2 N200和 P300成分实验结论  104 
8.4本章练习  105 
第 9章 设计研究：相关与回归 106 
9.1变量间的关系  106 
9.1.1变量分析的基本思路  106 
9.1.2相关关系的概念与分类  107 
9.1.3简单线性相关分析  108 
9.1.4 汽车 CMF设计案例分析 109 
9.2回归分析  112 
9.2.1一元线性回归原理  112 
9.2.2一元回归参数估计 **  113 
9.2.3回归方程的评价  113 
9.2.4人机尺度案例分析  116 
9.3多元统计分析方法  119 
9.3.1多元回归分析 **  120 
9.3.2驾驶疲劳度案例分析  122 
9.4本章练习  125 
第 10章 设计研究：χ2检验 128 
10.1 χ2统计量  128 
10.1.1 χ2统计量定义  128 
10.1.2 χ2的两种检验  128 
10.2 χ2拟合优度检验  129 
10.2.1 χ2拟合优度检验问题提法  129 
目 录 VII 
10.2.2具体假设形式  129 
10.2.3适老化游戏设计案例  130 
10.3 r×s列联表和 χ2独立性检验  132 
10.3.1 r×s列联表  132 
10.3.2独立性检验  133 
10.3.3实际案例分析  134 
10.4等级相关分析  136 
10.4.1斯皮尔曼等级相关系数  136 
10.4.2 实际案例  137 
10.5本章练习  140 
参考文献  142
附录 A  143 

《设计与数据分析》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实战型案例，详细介绍了数据分析在设计领域的应用，以及读者需要掌握的基础知识。《设计与数据分析》共分为 10 章，分别是设计量化分析概述、设计数据分析框架、设计数据的统计描述、概率及概率分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归、非参数假设检验、时间序列分析与预测等。读者可以跟随本书的讲解，边学习边上机实际操作，掌握基本的数据分析方法。
《设计与数据分析》主要面向普通高等职业院校学生，可作为设计学、艺术设计、工业设计、产品设计、视觉传达设计、数字化艺术设计等专业的教学用书，也可作为相关领域的培训教材和企业设计人员的参考用书。

刘建军，2020年毕业于清华大学，并获学士学位，2003到2007年留学于德国杜伊斯堡埃森大学获，并获硕士学位。2008工作于大连理工大学建筑学与艺术学院，工业设计系。曾参与两项国家自然科学基金的部分研究。