在這篇入門完全指南中，我們將探討分析學(xué)中一些基本的方法，以及用戶體驗(yàn)測(cè)量與分析中的日常工作和交付物。我們也將列舉一些常用工具、相關(guān)書籍，幫UX 從業(yè)者更好地學(xué)會(huì)收集和分析數(shù)據(jù)。

有沒有一種神奇的方法，可以創(chuàng)造廣受歡迎或者能讓用戶一見鐘情的體驗(yàn)？并沒有。創(chuàng)造所有人都喜愛的體驗(yàn)并非我們的目標(biāo)，相反，我們力求創(chuàng)造一種直接服務(wù)于特定人群并讓他們滿意的體驗(yàn)。同樣地，也沒有一種特定的衡量我們創(chuàng)作成功與否的方法。在這樣的情形下，分析學(xué)就有了用武之地。

如果你無(wú)法衡量它，那么你如何知道它是否是成功或有效的呢？

這就是不斷驅(qū)動(dòng)UX從業(yè)者收集和分析數(shù)據(jù)的原因。通過(guò)線上或線下，我們收集了許多數(shù)據(jù)：如，有多少人點(diǎn)擊了它？他們通過(guò)導(dǎo)航到了哪里？他們什么時(shí)候退出了？以及，他們?cè)趯ふ沂裁?？我們?yīng)用分析學(xué)去衡量我們?cè)O(shè)計(jì)的有效性。這就是說(shuō)，當(dāng)我們看到人們的行動(dòng)時(shí)，我們就可以通過(guò)分析知道設(shè)計(jì)是否與用戶進(jìn)行了良好的交流互動(dòng)，亦或者，設(shè)計(jì)是否很好地傳達(dá)給了用戶。

在這篇入門完全指南中，我們將探討分析學(xué)中一些基本的方法，以及用戶體驗(yàn)測(cè)量與分析中的日常工作和交付物。我們也將列舉一些常用工具、知名會(huì)議和協(xié)會(huì)、相關(guān)書籍，這些都會(huì)給你很好的幫助。

目錄

• 什么是分析學(xué)？
• 通用方法
• 日常工作和交付物
• 可以關(guān)注的大神
• 常用工具
• 相關(guān)書籍

什么是分析學(xué)？

我們都知道，自互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)以來(lái)，它已經(jīng)深刻地改變了我們，也改變了相關(guān)用戶的行為。從一開始的用戶輸入網(wǎng)址到現(xiàn)在的依賴于搜索引擎進(jìn)行搜索，從將所有的注意力放在一個(gè)界面到打開、瀏覽多個(gè)標(biāo)簽頁(yè)，所有這一切使得網(wǎng)站或應(yīng)用程序變得更加復(fù)雜。要衡量我們的設(shè)計(jì)，分析師不能僅僅簡(jiǎn)單地測(cè)量網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器上的點(diǎn)擊率，他們必須分析用戶的行為。

在收集信息、數(shù)據(jù)時(shí)，研究人員會(huì)根據(jù)情況采用定性或定量方法，或者二者相結(jié)合的方法。定性數(shù)據(jù)通過(guò)用戶研究進(jìn)行收集：觀察人們的行為，了解他們?yōu)槭裁匆瞿承┦虑?；而定量?shù)據(jù)則通過(guò)測(cè)量、分析來(lái)獲得：了解用戶進(jìn)入一個(gè)頁(yè)面時(shí)采取了哪些行動(dòng)，以及有多少用戶采取了這些行動(dòng)。

這種量化的數(shù)據(jù)能讓我們得出一些基準(zhǔn)，這些基準(zhǔn)則可以給我們的設(shè)計(jì)決策提供幫助或啟發(fā)，從而使我們得知設(shè)計(jì)是有效的還是無(wú)效的，是成功的還是失敗的。世間萬(wàn)物皆可測(cè)量，但數(shù)據(jù)的使用通常僅限這些方式：我們用數(shù)據(jù)去描述問題，診斷問題，給出最優(yōu)方案，預(yù)測(cè)結(jié)果。

1. 描述性分析類似于老式的計(jì)數(shù)器。描述性分析可以給出這樣的基本數(shù)據(jù)，比如有多少人訪問了一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，多少人點(diǎn)擊了這個(gè)按鈕，或有多少人觀看了視頻。
2. 診斷分析可能會(huì)使用一些和描述性分析類似的度量指標(biāo)，但卻基于不同的目的。診斷性分析有助于我們了解發(fā)生了什么，以及為什么。例如，如果一個(gè)在線零售商正在賠錢，他們可能會(huì)測(cè)量用戶在各個(gè)使用環(huán)節(jié)中的點(diǎn)擊率和頁(yè)面退出率，從而得知用戶在哪些地方流失掉了。
3. 規(guī)則性分析指的是那些幫助用戶得知下一步該做什么的數(shù)據(jù)。例如，假如谷歌地圖收集了上下班高峰期的交通數(shù)據(jù)，它就可以基于這些數(shù)據(jù)給司機(jī)規(guī)劃一個(gè)更好的線路?；蛘弋?dāng)我們要考慮設(shè)計(jì)的有效性時(shí)，規(guī)則性數(shù)據(jù)也可以幫助我們識(shí)別模式，從而給我們未來(lái)的設(shè)計(jì)決策提供啟發(fā)或幫助。
4. 預(yù)測(cè)性分析是最后一種類型。它告訴我們?cè)谀骋磺榫持锌赡軙?huì)發(fā)生什么。例如，如果我們使用A / B測(cè)試法測(cè)試一個(gè)網(wǎng)站新版的頂部設(shè)計(jì)，該測(cè)試可以告訴我們哪個(gè)設(shè)計(jì)更容易將客戶留在網(wǎng)站上。如果新版的頂部設(shè)計(jì)比較受歡迎，我們就可以得到這樣的預(yù)測(cè)：如果我們使用了新版的頂部設(shè)計(jì)，網(wǎng)站流量很可能會(huì)增長(zhǎng)。

以上四種類型的分析過(guò)程中都會(huì)使用一些度量指標(biāo)，這些度量指標(biāo)通?；陉P(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI），亦或者或者和KPI相關(guān)。關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)是一個(gè)可測(cè)量的行為或者信號(hào)，它關(guān)乎商業(yè)的成敗。例如，某公司的 Twitter 轉(zhuǎn)發(fā)量不會(huì)直接增加用戶對(duì)該公司的喜愛或者識(shí)別度，但是營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)可以將Twitter轉(zhuǎn)發(fā)量關(guān)聯(lián)到品牌認(rèn)知度，在這種情況下，他們可以使用轉(zhuǎn)發(fā)量作為他們的KPI之一。理想情況下，針對(duì)某一經(jīng)營(yíng)目標(biāo)應(yīng)該有多重KPI，從而增加數(shù)據(jù)的可靠性。

通用方法

雖然分析學(xué)可能令很多設(shè)計(jì)師感到復(fù)雜難懂，但其實(shí)一些基本方法通常簡(jiǎn)單明了、直接明確。大體上，分析學(xué)領(lǐng)域基于這三點(diǎn)：研究、測(cè)量和分析。

研究

盡管基于網(wǎng)絡(luò)的分析是一個(gè)相當(dāng)新的領(lǐng)域，但研究領(lǐng)域已經(jīng)有幾百年的歷史了。研究人員橫跨各個(gè)領(lǐng)域，從科學(xué)到營(yíng)銷，再到人類學(xué)，他們使用的分析技術(shù)直接影響分析師的工作方式，以及分析師決定去繼續(xù)追蹤研究的方向。研究人員的工作，特別是當(dāng)與分析學(xué)結(jié)合在一起的時(shí)候，與科學(xué)方法極其類似：研究人員首先優(yōu)化自己的目標(biāo)或問題，以便集中他們的注意力。

一旦他們明確了項(xiàng)目目標(biāo)，他們就會(huì)首先提出一個(gè)假設(shè)，然后去檢驗(yàn)這一假設(shè)。接下來(lái)，數(shù)據(jù)分析師可以去測(cè)量研究和測(cè)試的結(jié)果?；谶@些測(cè)量結(jié)果，研究人員和分析師可以識(shí)別、去除出一些離群值，或不能反映整體以及模式的結(jié)果。最終，他們得出結(jié)論，甚至基于他們的分析給出一些預(yù)測(cè)。

測(cè)量

仔細(xì)說(shuō)來(lái)，很多指標(biāo)都可以幫助我們了解一個(gè)公司或品牌是否愈來(lái)愈強(qiáng)。營(yíng)銷人員、企業(yè)家、商業(yè)顧問都建立了自己的衡量成功的方法。他們可以測(cè)量這些數(shù)據(jù)：用戶數(shù)量、網(wǎng)站的速度、用戶在網(wǎng)站上的停留時(shí)間，以及一些離線細(xì)節(jié)，比如資金款額、新產(chǎn)品關(guān)注量、郵件的訂閱量，或購(gòu)買數(shù)量。

有許多公司只知道測(cè)量而不重視先前的研究和后續(xù)的分析，這種處境相當(dāng)危險(xiǎn)。舉個(gè)例子，你可以去測(cè)量訪問該網(wǎng)站的人數(shù)，但如果你沒有研究之前幾天，幾周，幾月的用戶訪問數(shù)量，如果你沒有兩種數(shù)據(jù)的分析、比較方法，那么你測(cè)量到的數(shù)據(jù)其實(shí)是毫無(wú)意義的。這就是為什么我們經(jīng)常提及數(shù)據(jù)追蹤，而不僅僅是測(cè)量。數(shù)據(jù)追蹤意味著基于研究的持續(xù)測(cè)量，這整個(gè)過(guò)程都包含有分析的意圖。

分析

分析是將整塊信息打碎成片段，并檢查每塊片段代表含義的過(guò)程。分析的概念應(yīng)用廣泛，它在數(shù)學(xué)、哲學(xué)、化學(xué)、精神病學(xué)，以及計(jì)算機(jī)科學(xué)中都有使用。如果沒有分析，所有在研究階段收集到的信息都可以被測(cè)量出來(lái)，但是毫無(wú)意義。分析使我們?cè)谛畔⒅g建立關(guān)聯(lián)。例如，你可能會(huì)研究人們?nèi)绾卧L問一個(gè)網(wǎng)站，測(cè)量由搜索引擎進(jìn)入網(wǎng)站的人數(shù)，然后我們可以通過(guò)分析得出相關(guān)背景，以及回答一些基本問題，如：有多少人訪問過(guò)類似的網(wǎng)站？今天有多少人訪問了您的網(wǎng)站，相比于昨天或上周或去年如何？有多少人從谷歌進(jìn)入你的網(wǎng)站，與從Twitter進(jìn)入的數(shù)量相比如何？

這里有一個(gè)有趣的細(xì)節(jié)：“分析”一詞來(lái)自古希臘的?ναλ?ω，意思是“我將它解開、拆散”?！胺治觥边@個(gè)詞最早發(fā)現(xiàn)使用于亞里士多德的文章標(biāo)題中，Prior Analytics，這是一篇關(guān)于演繹推理和科學(xué)方法的文章。作為人類，我們都自然地對(duì)分解信息并在邏輯上理解他倍感興趣，這也許就是我們發(fā)現(xiàn)分析極其有價(jià)值的原因之一。

日常工作和交付物

數(shù)據(jù)分析是許多行業(yè)的必要工作之一，從營(yíng)銷人員到用戶體驗(yàn)從業(yè)者，再到數(shù)據(jù)分析師無(wú)不如此。在本節(jié)中，我們將回顧一些UX從業(yè)者可能會(huì)實(shí)施的分析任務(wù)、工作，以及相關(guān)的交付物。

設(shè)定關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)

當(dāng)一個(gè)新的舉措即將啟動(dòng)并實(shí)施時(shí)，分析師需要確定和設(shè)置相關(guān)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。這些KPI都和該項(xiàng)目要達(dá)到的用戶體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)密切相關(guān)，這也就是為什么UX從業(yè)者和數(shù)據(jù)分析師一起共同協(xié)作進(jìn)行分析工作是非常有價(jià)值的。關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，如我們上面所解釋的，是關(guān)聯(lián)到公司或項(xiàng)目目標(biāo)的可測(cè)量的行為或信號(hào)。比如說(shuō)，如果一個(gè)公司的目標(biāo)是成為一個(gè)全球性的公司，他們的一個(gè)KPI就可能是來(lái)自世界各地的用戶訪問量，或者是國(guó)外的產(chǎn)品銷售數(shù)量。理想情況下，每個(gè)項(xiàng)目目標(biāo)都應(yīng)該有一個(gè)與之相關(guān)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，這使得我們可以衡量項(xiàng)目成功與否。

優(yōu)化內(nèi)容

我們之前一直在集中討論分析學(xué)有關(guān)測(cè)量的部分，還沒有觸及到這些是如何影響用戶體驗(yàn)的。分析學(xué)告訴我們哪些內(nèi)容或網(wǎng)站的哪些部分需要改進(jìn)，這意味著，分析師往往可以給UX人員提出可最優(yōu)化的建議和方向。這可能包括理解谷歌的搜索算法是如何工作的，如何處理和改進(jìn)元數(shù)據(jù)，哪些關(guān)鍵字最有可能觸及到我們的目標(biāo)受眾，以及許多和貿(mào)易相關(guān)的方便技巧。在頁(yè)面上線或者活動(dòng)啟動(dòng)之前，分析團(tuán)隊(duì)（或個(gè)人）需要審查一切事物，并優(yōu)化所有的內(nèi)容，這使得事情更容易成功。

設(shè)置分析工具

一旦確定了關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，我們就需要添加代碼到相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，以跟蹤網(wǎng)站參與度、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，以及其他一些指標(biāo)。Google Analytics 是最流行的分析工具之一，它的流行在很大程度上是因?yàn)楣雀枳屗鼧O易在網(wǎng)站上添加跟蹤代碼。有些時(shí)候，追蹤、分析數(shù)據(jù)的任務(wù)由開發(fā)團(tuán)隊(duì)承擔(dān)，但在更多的情況下，這些工作由分析師來(lái)承擔(dān)，他們還需要為開發(fā)團(tuán)隊(duì)提供所需的相關(guān)代碼片段。

監(jiān)視和測(cè)量

維護(hù)是分析工作的重要組成部分。根據(jù)項(xiàng)目的不同，分析師可以創(chuàng)建每日，每周，每月，或雙年度的分析報(bào)告。比如說(shuō)，如果是和社交媒體相關(guān)的活動(dòng)，那么就可能需要每天更新報(bào)告。然而，對(duì)于一個(gè)新產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，產(chǎn)品本身的推出就可能需要6個(gè)月的時(shí)間長(zhǎng)度，相應(yīng)的分析報(bào)告也就需要更長(zhǎng)的更新周期。不管時(shí)間段的長(zhǎng)短，分析師通過(guò)不斷地監(jiān)測(cè)、計(jì)量和報(bào)告，逐漸深入并進(jìn)行分析。最后要說(shuō)的是，僅僅報(bào)告KPI是不夠的，分析工作意味著解釋關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的含義，并根據(jù)對(duì)這些指標(biāo)的理解給UX團(tuán)隊(duì)提出建議。

可以關(guān)注的大神

分析學(xué)常常讓UX領(lǐng)域中的人們望而卻步，但下面這些人讓分析不再神秘，平易近人且有章可循。他們的文章，講座和播客可以很好地幫助我們提升在網(wǎng)絡(luò)世界分析和使用數(shù)據(jù)的能力。

Annie Cushing

Annie Cushing 做過(guò)許多與內(nèi)容有關(guān)的工作：撰寫，編輯，推銷，優(yōu)化，測(cè)量。她在自己的博客Annielytics、Search Engine Land 、YouTube頻道 上提供了許多實(shí)用方法或策略，幫助人們使用工具來(lái)分析社交媒體的成功和競(jìng)爭(zhēng)性信息。

Avinash Kaushik

Avinash Kaushik 是 Market Motive Inc 的聯(lián)合創(chuàng)始人之一，也是 Google Analytics 的積極推廣者。通過(guò)他的博客Occam’s Razor，他最暢銷的書籍《Web Analytics 2.0》，以及《Web Analytics: An Hour A Day》（這兩本書的收益全部捐贈(zèng)給了 The Smile Train，Doctors Without Borders 和 Ekal Vidyalaya），Avinash 已成為公認(rèn)的權(quán)威人士，他幫助營(yíng)銷人員、管理團(tuán)隊(duì)和行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者利用數(shù)據(jù)從根本上重塑自己在數(shù)字行業(yè)的影響力。

Gary Angel

Gary Angel 被認(rèn)為是數(shù)字測(cè)量方面的專家，他目前是 Ernest & Young (EY) 數(shù)字分析中心的負(fù)責(zé)人。Gary定期撰寫博客，他已出版了許多與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的優(yōu)秀書籍，也經(jīng)常在行業(yè)活動(dòng)中發(fā)表演講。他也是書籍《Measuring the Digital World》的作者。

Joost de Valk

Joost de Valk 是一名 SEO 顧問以及 Web 開發(fā)人員。他的分析工作常常和開發(fā)有關(guān)。因此，他負(fù)責(zé)著谷歌 WordPress 的分析插件，并且運(yùn)營(yíng)著 Yoast ，這家公司專注于研究 WordPress 博客的 SEO 性能問題。

Luke Hay

Luke Hay 是一名用戶體驗(yàn)顧問和 Google Analytics 培訓(xùn)師。他有著15年各類網(wǎng)站的管理經(jīng)驗(yàn)。Luke 持有Google Analytics 個(gè)人資格認(rèn)證，并且有5年各類客戶的用戶研究和測(cè)試經(jīng)驗(yàn)。他通過(guò)結(jié)合定性和定量研究方法來(lái)獲得有關(guān)用戶體驗(yàn)的全面信息。Luke 在他的網(wǎng)站上提供用戶體驗(yàn)服務(wù)以及針對(duì)個(gè)人或團(tuán)體的 Google Analytics 培訓(xùn)課程，他也偶爾在這個(gè)博客中更新和測(cè)量和度量有關(guān)的內(nèi)容。

Pamela Pavliscak

Pamela 收集有關(guān)人們與技術(shù)和諧相處的故事。她的工作包含一部分人種學(xué)，一部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)，還有部分行為心理學(xué)。她是 Change Sciences 的創(chuàng)始人之一，這是一家面向財(cái)富500強(qiáng)公司、初創(chuàng)公司、小型公司的設(shè)計(jì)研究機(jī)構(gòu)，主要提供測(cè)量有關(guān)情感化的服務(wù)。她也在 Medium 上發(fā)表文章，并經(jīng)常在會(huì)議上發(fā)表有關(guān)如何使用各類數(shù)據(jù)創(chuàng)造更佳體驗(yàn)的演講。

常用工具

分析師可以使用許多不同的工具來(lái)完成他們的工作。以下是一些最流行的工具：

Google Analytics

Google Analytics 如其所說(shuō)，是一套企業(yè)級(jí)的網(wǎng)站分析解決方案。這意味著什么呢？Google Analytics 為您提供的服務(wù)使你能對(duì)自己網(wǎng)站的流量和營(yíng)銷效果有更深入的洞察，比如它會(huì)測(cè)量用戶會(huì)話指標(biāo)，包括跳出率、關(guān)鍵字的頻率等。這些服務(wù)都是免費(fèi)的，且易于設(shè)置和自定義，它同時(shí)適用于小型和大型企業(yè)。

Moz Pro

Moz 一開始是一家 SEO 咨詢公司，目前它已成長(zhǎng)為一家擁有四種工具軟件的公司，這些工具可以幫助你優(yōu)化內(nèi)容，收集并分析數(shù)據(jù)。Moz Pro 是他們主要的搜索營(yíng)銷工具，它使用了“一套集所有功能于一身的搜索引擎優(yōu)化（SEO）研究和分析工具”來(lái)幫助你拆解數(shù)據(jù)。這個(gè)工具有多種價(jià)格可供你選擇：79$ /月 至 599$ /月 不等。

Clicktale

ClickTale 幫助你捕獲并記錄訪問者在網(wǎng)頁(yè)里面的每一次鼠標(biāo)移動(dòng)、點(diǎn)擊、滾動(dòng)和按鍵，然后將此信息發(fā)送回 ClickTale 的服務(wù)器。這使得分析師可以重新回顧用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的整個(gè)流程，了解他們?nèi)绾卧诰W(wǎng)頁(yè)上互動(dòng)。

該工具軟件相當(dāng)復(fù)雜，它為你的系統(tǒng)提供了很多可優(yōu)化機(jī)會(huì)，并且還提供了定性或定量的數(shù)據(jù)追蹤功能。個(gè)人版最低 9$ 起，企業(yè)版最低 99$ 起，并根據(jù)購(gòu)買數(shù)目最終定價(jià)。

KISSmetrics

KISSmetrics 是一款幫助用戶體驗(yàn)從業(yè)者識(shí)別、理解，并提高他們業(yè)務(wù)指標(biāo)的工具。KISSmetrics 的軟件代碼可以被添加到任何網(wǎng)站，使得數(shù)據(jù)分析師可以追蹤用戶的行為，例如有多少人訪問了這個(gè)頁(yè)面，他們來(lái)自哪里，有多少人離開網(wǎng)頁(yè)，以及從人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來(lái)看，網(wǎng)站用戶有哪些共同點(diǎn)。這款軟件相對(duì)昂貴：起始版 200$ /月，基礎(chǔ)版 700$ /月，專業(yè)版 2000$ /月，雖然價(jià)格昂貴，但物有所值。

Crazy Egg

Crazy Egg 的優(yōu)勢(shì)在于它的繪制熱圖功能?！白屛铱纯次业臒釄D”，是他們的主要業(yè)務(wù)功能。通過(guò)熱圖，Crazy Egg 可以展示出點(diǎn)擊人數(shù)，用戶何時(shí)進(jìn)行了滾動(dòng)操作，以及用戶在某一處的停留時(shí)間。Crazy Egg 價(jià)格相對(duì)便宜，起價(jià)為 9$ /月，最高 99 $ /月。

相關(guān)書

下面這些書籍可以給你提供很好的指引。此外，你也可以從很多團(tuán)體或個(gè)人的博客中學(xué)習(xí)，如Google Analytics ，Occam’s Razor （Avinash Kaushik），以及 Moz 。

《Web Analytics 2.0》

本書作者為Web分析界的思想領(lǐng)袖 Avinash Kaushik?！禬eb分析2.0：用戶中心科學(xué)與在線統(tǒng)計(jì)藝術(shù)》一書提供了很多建議，例如，如何創(chuàng)建一個(gè)可操作、可實(shí)施的策略，如何正確運(yùn)用分析技術(shù)，如何應(yīng)對(duì)諸如社會(huì)媒體和多渠道營(yíng)銷活動(dòng)帶來(lái)的分析挑戰(zhàn)，如何利用實(shí)驗(yàn)得出最佳結(jié)果，以及如何使用方法、策略真正地聆聽客戶。

《Advanced Web Metrics with Google Analytics》

這本書教會(huì)讀者如何使用 Google Analytics 的諸多功能以達(dá)到最佳效果。該書的許多細(xì)節(jié)和建議，旨在幫助讀者實(shí)施新的方法和理念，包括追蹤處在社交生活和移動(dòng)生活中的用戶，使用多種途徑或方法報(bào)告分析結(jié)論，了解過(guò)濾器的使用等等。

《Lean Analytics （精益數(shù)據(jù)分析）》

這本書專為創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家，以及所謂的“內(nèi)部創(chuàng)業(yè)者”（試圖從內(nèi)部挑起變化、作出改變）而創(chuàng)作，并向讀者們展示了如何驗(yàn)證思路、找到合適客戶的方法，以及討論了如何構(gòu)建事物，并讓它廣泛傳播的策略。這本書囊括了三十多個(gè)案例研究以及數(shù)百名專家的經(jīng)驗(yàn)見解。

原文地址：uxbooth

譯文地址：http://www.uisdc.com/data-measure-starter-guideline

作者：云夢(mèng)大澤