许多UX设计师对数据有些担心，因为他们认为数据需要统计和数学方面的丰富知识。尽管这对于高级数据科学可能是正确的，但对于大多数UX设计人员所需的基础研究数据分析却并非如此。由于我们生活在一个日益数据驱动的世界中，因此基本数据素养对几乎所有专业人员-不仅仅是UX设计人员都是有用的。
Google的互动设计师Aaron Gitlin认为，许多设计师尚未受到数据驱动：
“尽管许多企业将自己提升为数据驱动型，但大多数设计师都受到直觉，协作和定性研究方法的驱动。”-Aaron Gitlin，“ 成为数据感知型设计师 ”
在本文中，我想为UX设计人员提供知识和工具，以将数据纳入他们的日常工作中。
但首先，一些数据概念
在本文中，我将讨论结构化数据，即可以在表中以行和列表示的数据。正如Devin Pickell（G2 Crowd的内容营销专家，撰写有关数据和分析的内容）在他的文章“ 结构化与非结构化数据–有何区别？ ”中指出的那样，非结构化数据本身就是一个主体，很难分析。如果结构化数据可以表格形式表示，则主要概念是：
数据集
我们打算分析的整个数据集。例如，这可以是Excel表。存储数据集的另一种流行格式是逗号分隔值文件（CSV）。CSV文件是简单的文本文件，用于存储类似表格的信息。每条CSV行对应于表中的一行，并且每条CSV行均具有（自然）用逗号分隔的值，这些值与表单元格相对应。
数据点
数据集表中的一行是数据点。这样，数据集就是数据点的集合。
数据变量
数据点行中的单个值表示一个数据变量-简单地说就是一个表格单元格。我们可以有两种类型的数据变量：定性变量和定量变量。定性变量（也称为分类变量）具有一组离散值，例如color = red/green/blue。定量变量具有数值，例如height = 167。与定性变量不同，定量变量可以取任何值。
