【個人作業】第二周用戶調研作業3

来源:https://www.cnblogs.com/ct123/p/18067248
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過濾器和攔截器的辨析 介紹 過濾器和攔截器都是為了在請求到達目標處理器(Servlet或Controller)之前或者之後插入自定義的處理邏輯 過濾器: 遵循AOP(面向切麵編程)思想實現,基於Servlet規範提供的Filter介面,它是位於客戶端請求與伺服器響應之間的一個組件,依賴於Servle ...


做過頭通常指的是某種行為或決策過於極端或過度,導致不利的後果。在這種情況下,數據驅動的決策可能會導致一些問題。
(一)、在Google的例子中,過度關註微小的設計細節和數據分析可能會導致以下幾個問題:
1、創意和創新受限:過度依賴數據可能會抑制創造力和創新。團隊成員可能會感到受限,不敢嘗試新的想法或方法,因為他們擔心無法提供足夠的數據來支持他們的決策。
2、員工滿意度下降:像Douglas Bowman這樣的員工可能會感到沮喪和失望,因為他們不喜歡在這種過於數據驅動的環境中工作。這可能導致員工流失率增加,員工士氣下降,團隊合作性降低。
3、決策效率降低:過度依賴數據來做出決策可能會導致決策過程變得緩慢和繁瑣。花費大量時間和資源來測試微小的變化可能會降低決策的效率,延遲產品上線時間,影響業務的發展。
4、用戶體驗受損:過度關註微小的設計細節可能會分散註意力,忽視了更重要的用戶體驗方面。用戶可能對產品變化感到困惑或不滿意,因為這些變化可能是微不足道的,甚至可能不會被註意到。

(二)、在面對這種情況時,一些解決方法可能包括:
1、提倡平衡:找到數據和直覺之間的平衡,重視團隊成員的經驗和專業知識,而不僅僅是依賴數據來做出決策。
2、靈活性和實驗:鼓勵團隊進行實驗和嘗試新的想法,而不是局限於過去的數據和經驗。
3、重視用戶反饋:確保團隊始終關註用戶反饋,並將其納入決策過程中,以確保產品的持續改進和用戶滿意度。
4、重新評估價值觀:審視公司的價值觀和文化,確保它們支持創造性思維和創新,而不是過度依賴數據和微觀管理。


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