很多朋友对于控制系统研发中如何处理系统设计的用户反馈？和如何向vivo手机系统反馈不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

以系统的视角看项目,需要注意哪些问题

主要功能第一位，满意的效能，良好的交互性，可维护，可扩展，硬件兼容性，跨平台，适应新技术，安全性。到底说的什么系统什么项目，俺也不知道，俺就猜着说一说。

交互设计方法与应用

一、用户调研，了解用户，弥合差距。

在现实生活中，人们对周围世界的描述和感知部分是不真实的，人们的感知在很大程度上取决于人们的期望。人们的描述是根据期望提出的，并通过设计表现出来。人的过去、现在和未来是影响感知的三个要素，设计师需要从这三个要素中去研究、观察、分析并给予用户反馈。

如今，移动终端的发展在不断创新，比如前几年老年人智能手机的出现，最近儿童智能手表的广泛应用。各个科技公司都在开发更强大的智能终端系统APP。比如2015年底问世的锤子T2手机，锤子科技开发了远程辅助功能，教老人使用智能触屏手机，给智能科技手机带来了新的盈利模式。正是出于用户的不断探索，各种新颖有用的应用应运而生。

互联网公司、手机科技公司、软件公司都要从用户研究入手，深入了解用户，找到用户使用产品的痛点，然后对痛点进行分析，从而进行产品开发或转型。在用户研究过程中，准确把握用户体验、使用环境和未来目标，是产品研发的必要基础。互联网产品专家在分析网络移动终端产品时，将用户分为三类。第一类是专家用户。这些用户的特点是强烈的探索新产品和服务的愿望。

关于前端页面，产品经理该如何理解/如何设计

前端页面，意味着用户的直接体验过程，这当中包括了很多的技巧，我们不妨从下面几个方面来考究这个问题界面的美观

爱美之心，人皆有之，前端页面作为用户的直接体验，其美观度无疑是是否能够给页面加分的一个重要点位，现在的用户一般情况下，我见过最多的就是界面设计的一定要高大上，甚至是有一些花里胡哨的，有些时候，甚至功能还不如界面重要，比如大屏展示，要的就是要炫，给人的感觉就是貌似要很高大上。也的确，有些时候就是要好看，其实用价值甚至不如审美价值！

页面的交互

页面的交互无疑是另外一个加分点，特别像管理系统之类的系统，涉及到很多用户的交互，那么多的交互都是要算工作量的，现在的人工作都很忙，那么在系统界面上的设计就得考虑到这个方面，需要尽可能的智能，怎么说呢，就是尽可能的减少用户自己的操作，有很多可以通过代码去解决的就不要用户自己手动去操作，一方面用户操作过多可能会出现未知问题，一方面用户操作过多，直接体现就是工作量上的提升，作为用户就是想偷懒，界面上的设计自然越智能越好。特别是现在的行业竞争相当的激烈，能够从界面用户的体验上夺得加分项，那肯定能够提升产品的竞争力度。

页面的元素

页面元素，说白了就是用户在操作过程中使用到的页面组件，这个和页面的交互会有一定的交叉，用户想以最少的步骤来完操作，那么页面上的交互组件的选择就很重要，由于页面就那么大范围，不同客户的设备还有差别，手机，PC都会有不同的体验，所以一款优秀的产品，在界面的组件选择上肯定具备良好的体验

产品的质量

产品的质量，可以从两个角度来分析，一方面就是产品的功能，产品经理的工作就是需要深入的理解用户的需求，需要以客户的需求为中心，细细揣摩用户的真正需求，有时候客户表达的是一层意思，但是真正想要的确实另一层意思，这就需要产品经理去和客户沟通，只有深入的理解了产品，才能设计出符合用户需求界面出来；另一方面，不得不说的就是产品界面的bug，说的直白一点就是产品的稳定性，用户实用这个产品，能够反馈给用户的就是界面上的，那么界面的bug能降低到最少无疑是必须的，这就需要不断的测试去改进，再者，产品都是不断改进的，有可能产品初期并不完美，那么提供一个反馈界面可以供用户填写，这就能收集到用户的直接反馈，那么也就能够从用户反馈中去不断的改进，当然这不仅仅是界面上，而是整个产品

总结

一款优秀的产品绝对是用户口碑好的，就算产品再好，用户的体验不好也是无济于事，产品的界面设计也是需要从多个方面考虑，以上仅代表个人的一些见解，并不一定准确。

做数据分析如何保障数据的准确性

从业多年，在数据准确性上摔过不少跟斗，总结了一些切实有效的方法，能够帮你尽可能的规避错误，确保数据的准确性，分享给大家

对数据上游的管理

虽然看上去，数据分析师是掌握数据资源的人，但从数据的生产流程来看，数据分析师其实位于数据的下游，数据需要至少先经过采集环节、清洗环节、存储环节才能被数据分析师拿到，甚至有的体量特别大的数据，他的调取和处理环节也不能被数据分析师控制。所以，想要最终做出的数据不出错，那就要先确保我们的数据上游是准确的。

虽然数据上游一般是由其他业务或技术人员负责，但数据分析师也可以通过提需求或生产过程参与的方式，对数据上游进行管理：

采集环节，负责采集环节的业务或技术人员往往会把注意力聚焦在采集实现方式上，而忽略了采集来的数据本身对应的业务含义，数据分析师需要在这个环节上跟他们反复说明根据业务含义反推出来的采集细节，确保大家在理解和实际执行上没有偏差，最好在设置一些采集质量的控制点，帮助业务或技术人员做好采集工作。例如，APP的数据采集经常需要前端技术同学进行打点采集，这时数据分析师应该和技术同学一起讨论打点方案的各个细节，比如“启动”这个点对应的业务含义是想计算每天的活跃用户数量，那么启动点的采集就应该既包含点击APP图标启动又包含后台呼启，其中后台呼启与上一次退入后台的时间间隔应该至少大于30秒，否则可能被认为是用户的正常操作而非完成一次使用后的退出，30秒也是根据业务实际情况人为讨论设定的。清洗环节，分析师应该在确认采集环节的细节后跟数仓工程师沟通数据清洗的规则，比如某个字段可能会含有某些方面的脏数据，需要通过何种规则被清洗掉。例如，打点采集上来的行为数据可能会因为用户手机网络环境问题或其他前端原因而导致上报的行为时间戳错误，那么清洗的时候就应该利用获取到的数据上报时间戳去填充或直接去掉这条记录。储存环节，数据分析师应该根据具体业务的实际需求，向数仓工程师提出相关的结果表建表需求，和与之配套的调度需求，同时也可以利用上一节梳理过的数据分析指标体系参与到数仓结构规划的讨论中。例如，公司管理层需要每天关注的核心数据指标最好统一放在一张结果表里储存（为了提升BI的计算效率），管理层每天要在早上10点看到，那么对应的数据分析师应该在早上8点看到（以便提前发现问题并留出修正时间），结合数据采集和数仓拉取时间那么保险起见应该在7点完成底层表调度。调取环节，我建议数据分析师能够梳理出一个常用的数仓表文档，便于平时日常的数据调取，而如果用到相对陌生的表则应该先与数仓工程师沟通确认表的字段含义、数据源头等再进行调取使用。处理环节，遇到体量比较大的数据需要借助工程师进行处理时，应该先明确好数据处理的要求和步骤，最好落实成一个执行文档再交给工程师让他按此进行处理，处理结束后要对数据结果进行核验。设立数据“安检站”

“大包小包过机安检”只要你坐过北京的地铁，相信这句话一定耳熟能详，为了确保所有旅客不把易燃易爆等危险品带入地铁内危及他人安全，地铁在每个进站口设置安检站对所有过往人员物品进行检查。虽然避免数据错误的最主要方法就是检查，但全流程无休止的数据检查显然是费时费力且效率低的，我们其实也可以在数据流入流出的关键节点设立“安检站”，只在这个时候进行数据检查。

一般我会在这些地方设立“安检站”：

数据调取完成，如果原材料出错，后面一切都错，所以你需要把住数据流入的第一道关。数据处理完成，你需要利用数据处理后的结果进行分析判断，如果处理结果出错，你可能会因此错失关键线索而在问题里打转，会浪费远比你检查一下数据而多的多的时间。数据报告撰写完成，这是数据流出前的最后一道关，当然要仔细检查一遍，出了这个“安检站”，数据错误就会暴露在外无法再挽回了。

几种行之有效的检查方法：

直接核对，拿处理前和处理后的某条数据对比，虽然简单粗暴，但对于一些关键数据的确认很有必要。勾稽关系验证，利用数据与数据之间的逻辑或计算关系，来验证数据的准确性。比如，A+B=C或者A>B>C。参照对比，跟历史或同类数据对比，看看数据是否存在比较大幅的差异，如果出现差异又没有对应的背景原因的话，那很有可能数据错了。比如，平时的月新增用户是30万人，但最新一个月变成200万，且这一个月并没有追加大成本做推广，那么很有可能是数据错误。穿行测试，偷师审计中经常使用的一个方法，审计上的穿行测试（walkthroughtesting）是指追踪交易在财务报告信息系统中的处理过程，而我们这里的穿行测试是通过一个实例数据去检查数据中的各个环节是否符合逻辑，比如用几个少量的购买用户ID去用户活跃数据、用户广告浏览和点击数据、用户购买数据等中去找他们实际的数据记录看看与逻辑是否吻合。这个方法一般用在数据调取完成后的检查。业务事实判断，一个很郁闷却经常发生的事情——数据分析师检查了几轮都没发现的错误，却会被老板轻易发现。老板其实并不比分析师掌握更多的数据，他们只是对业务更熟悉，他们会根据业务的实际情况对具体数据有一个预判，比如某个商品昨天的销量，数据分析师看到的只是个数字，而老板看到的却是这个产品经历了怎样的设计和讨论、前期做过多少次头脑风暴或市场调查、与之匹配的推广投入是多少、同类型竞品大概能卖出多少等等，这些事实让那个简单的数字变得丰富，而数字但凡出现一点点错误都会与那些历历在目的实时场景不符。我们可以学习老板们的这一点，也找寻一些业务事实或者直接询问业务人员业务情况来辅助我们对数据准确性做判断。确保数据准确的几个日常习惯

除了上述成体系的错误规避手段外，几个日常的好习惯也可以让我们尽可能的离错误远一点：

养成数据监测习惯。每天要把重要的数据指标全部过一遍，最好能结合业务变化进行数据监测，这个过程可以通过写每天的数据日报完成。很多重大的数据调度问题我都是靠数据监测发现的。先于其他人看到数据。每天尽量早点到办公室，在其他同事尤其是老板还没打开每天的BI报表之前，先看到数据，如果发现问题能够及时纠正或至少能先行通报数据错误。别太相信自己的记忆。人脑不是电脑，一定有记不清记不准的情况，所以如果能有足够的时间查询一下数据，就别自己靠记忆去回答数据问题。尽量为自己争取多一点时间。很多错误往往是我们准备时间不够，慌乱中压力大容易错，又缺少必要的实际检查，所以尽量为自己争取多一点数据准备的时间是很有必要的。永远带着电脑。既然不能依靠人脑，那就只能依靠电脑，在任何可能会发生数据查询的时间和空间内最好都带着你的电脑。如果发现数据错误，一定要及时承认并在第一时间修正，如果想掩饰一个错误，那么就可能会引发更多的错误。

以上，是确保数据准确的大致经验总结，几句最关键的话再重复唠叨一下：

信任是数据分析师立足的根本，一点点的数据错误就可能将积累了几年的信任迅速毁掉。永远别忘记检查，无论时间多紧迫，无论任务难度多小，无论数据提供给谁数据分析是个“勤”行，一定要尽可能深入业务和技术的各个层面，一定要跑在别人看数据的前面。

研发质量管理思路及措施

1、预研、可行性分析、确定方案及验证优化。

2、研发质量管理也是一种科研，需要进行预研、可行性分析、确定方案及验证优化。预研需要调研并提出可行性方案。可行性分析需进行实施性调研及可行性论证。确定方案后要评审论证。在实施中及时反馈优化。

3、研发质量管理需要协调各部门关系，研发负责人应为企业负责人或质量副总。

努比亚系统myos好用吗

最好的体验应该是不打扰。可以说，努比亚系统myos13是目前国产手机中最纯净的定制操作系统。它对硬件进行深度调控，其搭载高通第二代骁龙8移动平台，配备了36462mm的散热面积来了，拥有充电分离功能。

如何向vivo手机系统反馈

向vivo手机系统反馈的方法有很多种可以在手机的“设置”中找到“用户反馈”或“问题反馈”选项，通过系统自带的反馈功能提交问题或建议同时，在问题描述中要尽可能详细地说明自己遇到的问题或需要改善的地方，以便研发人员更好地处理此外，用户还可以通过vivo的官方客服渠道联系客服人员寻求帮助如果反馈的问题或建议得到了采纳，也许在未来的系统更新中就能看到改进

关于控制系统研发中如何处理系统设计的用户反馈？和如何向vivo手机系统反馈的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。