项目概述

本项目旨在通过用户研究分析智能手环的使用行为和偏好，以优化产品设计和提升用户体验。

研究方法

• 用户访谈：对50名目标用户进行半结构化访谈，探讨他们的日常使用场景、痛点和需求，收集定性数据。
• 数据收集：通过内置传感器和应用日志，收集用户活动数据，包括步数、心率监测频率和屏幕交互记录。
• 定量分析：使用Python进行数据挖掘和统计分析，识别用户行为模式，如使用高峰期和功能偏好。

技术难点

• 数据隐私问题：处理大量用户生成数据时，确保遵守GDPR和公司隐私政策，采用匿名化处理技术。
• 行为模式识别：使用机器学习算法（如聚类分析）处理高频率数据流，以准确区分用户习惯和异常行为，避免数据偏差。

项目成果

• 提出3项产品改进建议，被产品团队采纳，导致用户满意度提升15%。
• 发表研究报告，内部分享并用于指导后续用户研究项目。

项目概述

本项目聚焦于在线教育平台的用户满意度，通过用户测试和反馈收集，识别改进点并优化平台功能。

研究方法

• 问卷设计：开发并部署在线问卷，覆盖1000名活跃用户，评估课程满意度、界面易用性和功能需求。
• 用户测试：组织焦点小组访谈，邀请20名用户进行模拟使用测试，观察他们的交互行为和反馈。
• 数据分析：利用SPSS软件进行统计分析，包括回归分析和情感分析，以量化用户满意度和识别关键影响因素。

技术难点

• 数据多样性处理：整合定量问卷数据和定性访谈记录，使用混合方法分析框架解决数据不一致问题。
• 情感分析挑战：应用自然语言处理（NLP）技术，从用户评论中提取情感倾向，但面临语言多样性和主观性偏差的挑战，通过增强学习算法优化模型准确性。

项目成果

• 输出用户满意度报告，提出5项功能优化建议，被产品团队实施，用户留存率提高10%。
• 建立用户反馈数据库，用于持续监控和迭代用户研究流程。

研究内容

本研究聚焦于用户在数字界面中的注意力分布，旨在构建一个定量模型，以提升用户体验设计的科学性和效率。

方法

采用眼动追踪技术收集用户注视数据，并结合眼动热力图和行为分析算法，进行统计建模。同时，通过用户访谈和问卷调查（n=100）验证模型的泛化能力。

成果

成功开发了注意力预测模型，相关论文发表于国际HCI会议（如CHI），模型在实际应用中提升了界面交互效率约30%，并为产品设计提供了数据支持。

研究内容

探索用户在智能设备中对隐私的感知及其对行为决策的影响，强调AI伦理的应用。

方法

利用混合研究方法，包括眼动追踪实验（n=50）和纵向数据分析，结合隐私感知量表和机器学习算法，识别关键影响因素。

成果

提出了隐私感知框架模型，相关研究成果被采纳为行业标准草案，并在多个智能设备产品中应用，显著提升了用户信任度和满意度。