设计思维手册:斯坦福创新方法论

书名:设计思维手册:斯坦福创新方法论
作者:【德】迈克尔·勒威克帕特里克·林克纳迪亚·兰格萨德
译者:高馨颖
ISBN:9787111640394
出版社:
出版时间:2019-12-1
格式:epub/mobi/azw3/pdf
页数:344
豆瓣评分: 8.1

书籍简介:

我们借助俄罗斯方块来说明如何使用《设计思维手册》。首先从“理解设计思维”的各个阶段开始,然后在“变革”这一主题模块中,讨论塑造框架的最佳方法,以及战略性远见如何帮助我们创造出更宏大的愿景。最后一部分“设计未来”,侧重于探讨数字化设计标准、生态系统设计,以及系统思维与设计思维的融合,还有如何将设计思维和数据分析相结合的各种方案。

作者简介:

拉里·利弗 教授

斯坦福大学机械工程设计教授

斯坦福设计研究院创始人

斯坦福哈索·普拉特纳设计思维研究项目发起人

我一直在收集一系列设计思维中的成功因素,非常高兴能够在此呈现出来。尤其感谢迈克尔·勒威克与帕特里克·林克,同样要感谢负责本书视觉设计的纳迪亚·兰格萨德。作为一个拥有跨学科背景的团队,我们共同创作了一本精彩的书。

我也非常感激那些与我们共享知识,以及对相关主题提供反馈和建议的专家。本书不仅对设计思维进行了探讨,而且也对设计思维在数字化领域之外的多种应用进行了探索。希望读者能享受其中并勇敢尝试,而不仅仅是停留在思考层面。

书友短评:

@ ivy2017 不适合我,感觉很乱 @ 阿莫西林 牛逼,期待全系列! @ 澍。 设计思维相关书籍中比较系统的一本。 @ 子非鱼 这本书用视觉化记录,图解了设计思维的基础知识,并用人物故事的方式来代入,非常影响,对于小白了解设计思维,对于产品经理系统理解设计,和课程设计都有值得借鉴的地方。 @ 已注销 的确有些新鲜又实用的知识和工具,但是,不知道是写的差还是翻译费差,太晦涩难懂,经常前言不搭后语。理解上浪费的时间让我觉得不值获得的价值 @ devst 失望。拿到这本书的期待很高,厚厚的纸张,漫画和图形化的表达方式,接地气的前言,会让人猜想这是来自有经验者,深入浅出的“设计思维”书籍。然而,内容远配不上呈现形式。主要的问题有:1、具体概念表述不透彻。例如将问题分为三类,可是没有例子,让人完全无法区分2、罗列工具但没有具体的实例。每次举例都是浅尝辄止,或是烂尾。3、缺乏设计思维各个步骤之间的连贯性。没有贯穿的例子,每个步骤都重新举例,恰恰… 失望。拿到这本书的期待很高,厚厚的纸张,漫画和图形化的表达方式,接地气的前言,会让人猜想这是来自有经验者,深入浅出的“设计思维”书籍。然而,内容远配不上呈现形式。主要的问题有:1、具体概念表述不透彻。例如将问题分为三类,可是没有例子,让人完全无法区分2、罗列工具但没有具体的实例。每次举例都是浅尝辄止,或是烂尾。3、缺乏设计思维各个步骤之间的连贯性。没有贯穿的例子,每个步骤都重新举例,恰恰回避了最重要的步骤之间的链接过程。让人感觉好几个步骤都是重复炒冷饭。定义视角、理解需求、同理心、观察、分析信息、推断洞察…..,这些行为反反复复地做,感觉就是堆模型凑理论。 @ 已注销 的确有些新鲜又实用的知识和工具,但是,不知道是写的差还是翻译费差,太晦涩难懂,经常前言不搭后语。理解上浪费的时间让我觉得不值获得的价值 @ Devil 很详实的入门工具书 有些还是有启发的 @ 澍。 设计思维相关书籍中比较系统的一本。 @ 子非鱼 这本书用视觉化记录,图解了设计思维的基础知识,并用人物故事的方式来代入,非常影响,对于小白了解设计思维,对于产品经理系统理解设计,和课程设计都有值得借鉴的地方。

推荐语
推荐序
译者序
前言
序言
第1章 理解设计思维1
1.1 手册解决了哪些问题2
1.2 为什么过程意识很重要24
1.3 如何做好一个问题定义38
1.4 如何挖掘用户需求46
1.5 如何与用户建立同理心60
1.6 如何找对重点68
1.7 如何产出点子78
1.8 如何结构化点子与选择点子86
1.9 如何创建原型96
1.10 如何进行高效测试106
第2章 变革119
2.1 如何设计一个创新的空间和环境120
2.2 跨学科团队的好处是什么132
2.3 如何将点子和故事可视化146
2.4 如何设计一个引人入胜的故事156
2.5 作为一个促进者如何触发改变168
2.6 如何为组织的思维转换做准备178
2.7 为什么战略远见是一个重要能力186
第3章 设计未来199
3.1 为什么系统思维能够促进对复杂性的理解200
3.2 如何应用精益商业模式思维212
3.3 为什么商业生态系统设计会是最终杠杆228
3.4 如何实现落地242
3.5 在数字化范式中为什么设计标准会发生变化254
3.6 如何启动数字化转型266
3.7 人工智能如何创造个性化的顾客体验280
3.8 如何把设计思维与数据分析结合起来提升敏捷性290
结语302
专家介绍309
参考文献321
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