作为 AI 语言模型，我无法访问个人信息或任何类型的数据来帮助我正确回答您的问题。但是，以下是在特定设计中分析用户测试数据时通常遵循的一些一般步骤：
1. 确定关键指标：明确定义测试的目的和目标，并确定要衡量的最重要的指标。这些指标应用于衡量设计的成功或失败。
2. 收集数据：进行可用性测试并收集有关用户如何与您的设计交互的数据。这可以通过调查、访谈、观察或分析来完成。
3. 分析数据：寻找数据中的模式、趋势和任何重要发现。使用定性和定量分析技术从数据中提取见解。
4. 综合调查结果：确定数据中的关键见解并将其综合为可操作的建议。根据结果对用户体验的影响对结果进行分类并确定优先级。
5. 迭代和改进：使用见解和建议来改进设计并进行进一步测试，以查看更改是否对用户体验产生了积极影响。
总的来说，分析用户测试数据的关键是在你的方法中是系统的、彻底的和客观的。通过执行这些步骤，您可以深入了解用户如何与您的设计交互并进行改进以增强用户体验。
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