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25条超实用的简约原则第一趴

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极简主义可谓去芜存菁，聚焦重点。也就是说，极简主义披荆斩棘，直达目标。

既然是极简主义，那么最终呈现的外观自然是简洁二字，精心思考、屡次尝试以及大量时间均融合包含在这简约中。下面，我们就来分解极简主义，从中学习。

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网页大图片应用技巧浅析

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用图像创造场景感，增强用户的真实体验，近些年来，图片作为背景填充整个屏幕的设计越来越广泛，曾经只有时尚潮流网站或者摄影类站点才会特别依赖富有冲击力的图像，但是现在几乎任何类型的网站都有可能采用这种大图片作为背景，特别是企业品牌宣传、产品介绍等等。

图1

在设计网页过程中，需要用到大量的图片，而且找到的图片大多风格迥异、无品牌感，那么如何找到合适而又能正确地应用图片呢？

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设计转场动效

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设计师们喜欢追求细节的完美。他们把大量时间花在了操蛋的像素级按钮，表单样式，设置类型以及让如何那些图标变得漂亮和精致。即使是A+和干得好这样的称赞也不足以这些人停下来。

…但是关于如何设计衔接却很少有人考虑。你点下按钮表单就…出现了？你滑动删除一个项目它就那么消失了?那也忒怪异忒不自然了。在真实世界里几乎没有效果，这好像是一个bug。

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2015年的移动医疗领域

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2015年的移动医疗领域，你可能会看到他们的IPO招股书

在2014年，投资者们将大量资金投入到互联网医疗领域，有代表性的比如：Flatiron Health、Nanthealth、Proteus Digital Health、挂号网、丁香园、春雨医生等，随着风险投资增长，随之而来的是合适IPO及资本退出问题。

在2014年，大约200亿美元的并购活动中，有100亿的资本是通过IPO创造。美国著名互联网医疗孵化器Rock Health在2014年的互联网医疗投资报告中，也盘点了可能在2015年上市的互联网医疗公司，这其中尚未有提及中国的公司。我们对这14家可能在2015年 IPO的公司进行了进一步分析，关于他们此前的融资情况，主要业务领域以及经营时间等方面做了比较。

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看看移动健康医疗界YC——Rock Health，41亿美元都花在哪了？

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当跨入2015年，毫无疑问在医疗改革的推动下，我们的整个医疗系统都正在经历着一场技术性的变革。企业家和投资人都注意到了这一趋势。随着风险投资增长的是显而易见的退出问题。我们在过去一年追踪了大约200亿美元的并购活动，而另外100亿的资本则通过IPO创造。总的来说，2014年在新产品发布和退出方面表现较弱，在这个领域投入重金的风投们也需要找到退出之路。2015年很有可能将会是比2014更加精彩的一年，将会有更多的交易和更多的退出，所以请大家继续关注。

2014年针对互联网医疗企业的投资总额超过了40亿美元，几乎相当于之前3年（2011-2013）的总和

从1月份的快速启动可以看出，互联网医疗领域的风险投资将会达到一个新的高度。到第二季度末，投资额就已经超过了2013年的总和。投资额同比增长率在去年短暂放缓为30%之后今年猛增到125%，2011—2014年的复合年增长率达到了45%，2014年的4个季度还分别创造了互联网医疗投资的单季度最大投资额，其中第2季度的单季度投资额甚至就超过了2012年的总和。

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浅谈医学大数据（中）

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本文接上篇浅谈医学大数据（上）。

数据分析框架（传统数据分析框架，大数据分析框架）

医疗大数据有着前面第一节提到的所有特征。在医疗大数据带来各种优势的同时，大数据随之带来的各种特性使得传统的数据处理和数据分析方法及软件捉襟见肘，问题多多。在大数据时代出现之前，受限于数据量的可获得性和计算能力的有限性，传统的数据管理和分析采用着不同的思路和流程。传统上，对于问题的研究建立在假设的基础上进行验证，进而研究事物的相关因果性，希望能回答“为什么”。

而在大数据时代，海量数据的涌现提供了从不同角度更细致更全面观察研究数据的可能，从而打开了人们的好奇心，探索欲望，人们想知道到数据告诉了我什么，而不仅仅是我的猜想是否被数据验证了。人们越来越多地用大数据挖掘各种感兴趣的关联，非关联等相关性，然后再进一步比较，分析，归纳，研究（“为什么”变成一个选项而不是唯一终极目标）。大数据与传统数据思路上的不同导致了分析流程的不同，如图一所示：

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浅谈医学大数据（上）

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大数据定义及其特征

大数据顾名思义就是数量极其庞大的数据资料。从上世纪80年代开始，每隔40个月世界上储存的人均科技信息量就会翻倍 (Hibert & Lopez, 2011)。2012年，每天会有2.5EB量的数据产生 (Andrew & Erik, 2012)。现在，2014年，每天会有2.3ZB量的数据产生 (IBM, 2015)。这是一个什么概念？ 现在一般我们电脑的硬盘大小都以GB，或者TB为单位了。1GB的容量可以储存约5.4亿的汉字，或者170张普通数码相机拍摄的高精度照片，或者300-350首长度为5-6分钟的MP3歌曲。 那GB和TB, EB，ZB的关系又是怎样？

1ZB=1024EB=10242PB=10243TB=10244GB。如果你有一台1TB硬盘容量的电脑，那1ZB就是大致等于10亿台电脑的容量,远远超出了我们一般的想象。

早期，IBM定义了大数据的特性有3个：大量性（ Volume）, 多样性（Variety）, 快速性（Velocity） (Zikopoulos, Eaton, deRooos, Deutsch, & Lapis, 2012)。后来又有学者把价值（Value）加到大数据的特性里。随着时间的推移和人们思考的进一步完善，又有三个大数据的特性被提出： 易变性（Variability），准确性(Veracity)和复杂性(Complexity)。

作者认为价值本质上是数据被分析后体现出来的有用信息知识的程度，和其他几个特性有根本区别。其他几个特性可以说是数据工作者具体实践中面临的挑战，而价值则是征服这些挑战后获得的回报。

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可视化分类信息图表设计之四

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