編者按：用戶研究，是一項對專業要求極其嚴格的工作，要不斷來加強自己的專業性，還有什么能比閱讀更愉快和更高效呢？用研新人阿福同學整理了自己的書單，結合他人推薦，為想要從事用戶研究的伙伴們列出一個簡單的書單推薦。

NO.1 用戶體驗面面觀——方法、工具與實踐

作者：Mike Kuniavsky

豆瓣評分：7.9

定價：69.00

什么是焦點小組？什么是可用性測試？問卷調查怎么做？如何招募被試進行訪談？如何競品分析？研究結果如何呈現？

以上這些問題，本書都能給出答案。如果只能給新手推薦一本書，我覺得，這本《用戶體驗面面觀》會是我的首選。

本書作者邁克·庫涅夫斯基是舊金山用戶體驗咨詢公司 Adaptive Path 的創始合伙人。他從 1994 年開始從事開發商業網站，是獲獎搜索引擎 HotBot 的交互設計師。所以，這本書不是一本只有理論的書，它包含了充足的案例，來輔助讀者理解書中所列舉的方法。可能這些方法在實際應用中還是存在各種個樣書中沒有提到的難點，但是，這本書，對于新手們而言，是最基本的游戲地圖——讓你知道用戶研究是什么，以及，用研的基礎方法。

NO.2 贏在用戶—— Web 人物角色創建和應用實踐指南

作者：Steve Mulder ／Zivv Yarr

豆瓣評分：8.0

定價：29.00

同樣是一本方法類書籍，贏在用戶的重點更加突出——找到網站的目標用戶，創建網站的人物角色。正是因為如此，整本書的閱讀體驗非常流暢。

整本書，就是在圍繞這人物角色創建這一中心命題來展現整體過程，從而將方法一一道來。這本書結構非常清晰，可以看出作者深厚的專業能力，更重要的是，可以看到每個階段選擇了什么方法，以及方法對應的結果產出，能夠幫助讀者快速的形成認知地圖。如果說《用戶體驗面面觀》是新手禮包里的游戲地圖的話，那么，《贏在用戶》更像一本游戲攻略，告訴你怎么去用好你所掌握的知識——前提是，你有一定的知識儲備。

NO.3 深入淺出數據分析

作者：Michael Milton

豆瓣評分：7.6

定價：88.00

定量研究，是我們最常使用的研究方法，編出問卷很重要，問卷回收回來后的數據分析同樣重要，所以，需要有一定的統計學基礎，但是統計學是一門略顯無趣的課程，相關書籍也都是學術氣息濃厚的專著。

《深入淺出數據分析》這本書能夠在各類統計學書籍中得到大家的青睞，得益于其類似“章回小說”的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術：數據分析基本步驟、實驗方法、最優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啟發法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關數據庫、數據整理技巧。

個人覺得這本書更棒的是，除了正文部分之外的附錄部分，介紹了數據分析十大要務、 R 工具及 ToolPak 工具，在基本的知識普及之外，給我們搭建了進一步去深入學習的可能。

事實上，深入淺出系列的基本教材都值得大家去看看。比如《深入淺出 Excel 》、《深入淺出 SQL 》等等，大家可以自行搜索。

NO.4 用戶體驗度量——量化用戶體驗的統計學方法

作者：Jeff Sauro / James R.Lewis

豆瓣評分：7.7

定價：69.00

與《深入淺出》系列不同的是，這本書的所有統計學方法，全部都是貼合用戶研究中來的。所以，在這本書里，明確列出了量化的指標和計算方法。正如封面所言，這本書著眼與用戶體驗設計人員工作中所遇到的疑難問題，推薦最佳解決方案。另外，令人感動的是，這本書所有的統計，幾乎都告知了 Excel 的計算公式，不僅提供了營養大餐，還貼心地準備了喝湯的勺子。對個人而言，這本書其實有揭露出一個很重要的啟示，那就是統計的核心是術，是統計思維，是邏輯思路，至于使用的統計工具，是技，如果術未掌握，而是去追求各種高大上的統計工具，是一種本末倒置的行為。有些朋友覺得 Excel 比不上 SPSS、Matlab、SAS 高級，但是這本書的作者，就是用 Excel 的方式，完成了數據的處理。

兩本方法類書籍，兩本統計處理類書籍，新手村的小伙伴們，我們一起，開啟偉大的征程吧。

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