最近新的一批应届生开始步入职场，让我想到自己刚入设计这一行时，遇到的大大小小问题感到很是无助。今天这篇是结合自身经验写给入行不久的设计，希望你们眼中有光心中有梦对设计仍不忘初心。
相信你在设计工作中一定遇到过这样的场景，当好不容易拿着设计稿推进时，被各种角色提出意见：
“我觉得这个设计不高级”，“我觉得这里可以再大一点，颜色更亮一点”，“我觉得可以试试竞品那样”，“算了，还是用第一稿吧”等等，然后陷入无限改改改的循环中，往往做着做着就开始怀疑自己是不是不适合设计
我认为有3个方面的问题
每个人的审美不一样，天然会掺杂着主观因素，导致每个人都能很容易的提出自己的意见。而我们对设计的关注往往是各种好看概念稿、当前流行趋势等等，导致我们过于追求视觉表现，而忘记从需求层面出发
每个需求都是有具体的目标用户，用户身份不同，同一个问题背后的需求也是不一样的，当与真实用户脱节，业务理解不到位，很可能就把整个需求理解错误，这样修改的几率就很大
没有理解每个功能是什么，背后要解决的问题是什么，满足了什么需求，能够得到的价值是什么
产品或运营提出一个需求的背后，往往都有一个非常明确的结果预期，他们也需要层层审核。我们不应该想“他是不是对我有意见”“他不懂设计的吧，就喜欢瞎BB”“每次都这样针对我，设计做的真没意思”等等，而是需要主动沟通，了解为什么？只有充分的理解需求，才能寻找更正确更好的解决方案。
我们做稿子时常存在问题是我们仅仅关注了设计视觉表达环节，整个项目流程我们理解的过于狭隘，腾讯百度这些大厂设计流程往往从项目立项设计已经开始介入了
想要提升设计方案的说服力，首先要从思想上改变对设计认知，然后再从执行层上落实每个小点
这里需要设计师站在更高的视角，把设计从表现和执行抽离往前后延展，在整个过程中往前去挖掘需求和规划产品结构，往后做到把控和沉淀，跳出视觉认知层，才能宏观看待整个业务改版
从不同的视角看待问题，学会拆解问题和解决问题，从产品、设计、开发不同的角度来全盘看整个产品，分析这个需求的投入产出比是否足够，是否能达到目标（包括设计目标和产品目标）。设计、产品、开发从来都不是对立的，都是不同角色为了整个产品发力。
我们在开始着手项目的时候，不要单点去看要在某个页面要做什么改动，而是从问题入手，和产品同学对齐好目标，结合设计理念。
最后找到发力点在哪里，循序渐进，这样很大程度上能避免项目的反复，对设计流程的准确把控也是输出优秀设计方案的基础。
有些新设计师认为创新就是把原项目进行翻天覆地的改变，初入职场会觉得负责的业务和项目都很小，没有什么意思，其实创新的维度有很多，包括设计工作流程的优化，还有从小的问题点着手去深挖和思考，找到合适的解决方案并打磨细节给用户创造惊喜。
陌陌情感化设计和贝壳旗下被窝家装产品图标设计异曲同工之处，大方向上都是利用大色块、细节处用线条勾勒，整体设计轻量化符合年轻人喜欢，但两者又有不同之处。陌陌对表情和动作的处理线条更简洁更抽象，而被窝家装图标融入品牌IP趣味化表达，传达出诙谐、幽默的正面情感
设计师往往对信息的获取比较片面，很多往往坐等原型，然后刷网站找图接着打开软件撸图，这种不充分理解需求就开始做设计的行为，属于思维懒惰，就被称为常说的美工
我们在需求阶段设计师应该主动跟需求方深入沟通，搞清楚以下方向的问题：
明确目标是为了最终设计方案可衡量，设计师工作不是提供一个天花乱坠的方案，而是尽可能走在一个正确道路上提供给需求最合适的方案，只有大方向不错的情况下才有好坏之分
在业务探索初期，旧版满足了业务方和用户的基本诉求。但是随着业务扩张与更新迭代，我们逐渐发现现有的租售模块实价登录信息不能提供用户有效的参考价值，该页面点击到实价登录页面的用户量极少
这个改版的背景是在租售业务上优化实价登录社区的需求，租售详情页的上内容的呈现还是旧版，现有框架和内容对社区价值点展示不足。
解决办法：优化信息框架，丰富该房屋社区信息，满足用户找房时了解社区资讯需求
比如整个社区在该市的排名、整个社区的配置图、口碑评分等以及在实际找房场景过程中，用户会找这个社区内同格局同户型的房屋等等
整个591APP是台湾地区关注度最高房屋的产品，但是从二手房引流过来的用户很少，埋点数据不理想
解决办法：除了在视觉上也要与本身租售的业务分开，让用户理解注意到该模块的价值外，另外在体验层也需要优化
为了更好的明确实价登录的价值定位，以及确认用户期望什么的信息呈现，我们在实际改版时对用户做了多轮的摸底调研，挖掘用户在使用关注功能时的真实场景诉求。
在调研过程中，我们发现使用实价登录的用户分两类，分别是观望期的用户和决策期的用户，这两类用户虽然都使用，但是对实价登录功能的场景诉求是不一样的。
观望期用户一般是有买房计划，但是对于自己要买什么样房或能卖什么样的房子需求没有那么明确。这类用户大多数是了解为主，从慢慢对比中做到心中有数
决策期的用户大多已经线下看过房，有些甚至已经到了和议价阶段，他们对于自己的购房诉求已经十分清晰。在这个阶段的用户，期望提供更多有关体现房源价值的信息，比如挂盘时间、成交表、周边完善程度等等，这些信息一方面可以展示出目前房源再市场内的定位，重新调整价格预期；另一方面也能了解到业主心里预期，提升线下斡旋的成功率
我们可以从这两类用户的使用诉求看到，大家都期待能提供更丰富有效的信息，帮助自己明确需求和辅助决策。
由上述信息得出我们的设计目标，提高租售模块的实价登录的点阅、降低跳出率，当我们的设计方案每个细节，都是以目标为导向时，你输出的方案将更有说服力
结合实价登录历史现状和不同阶段用户场景使用预期。我们在本次关注改版上制定了对应的设计策略。
旧版分析：仅满足用户基本使用，其中承诺的误差率未达标，与内政部信息同步也存在问题；同时，视觉上更像是内容说明展示，点击感不明显
优化策略：围绕用户买房租房场景，为用户提供最新的实价登录信息，同时添加点击指向性箭头，告知用户可点
通过对首屏不断的优化和迭代，打磨体验细节和设计细节，首页的点阅提升了43%
从框架层对功能和层级进行梳理，原层级主要功能不突出，根据功能的重要层级以及用户使用频次进行梳理，将入口进行提炼，同时针对多样化需要增加新的入口
旧版分析：用户在不了解社区情况下缺少关注动机；折线图不明所意；同社区是否有成交与当前用户缺乏联系；查看更多实价登录却到社区详情页与预期不符
优化策略：围绕用户买房租房场景，展示与用户切身利益相关信息
关于颜色
整个产品主色是橙色，但是目前租售详情页上蓝色橙色混用，当然设计的改版也需要锲机，所以我们这次改版沿用橙色，当好区别之前的蓝色，达到凸显实价登录模块的目的
配色从朴素到亮眼跟从LOGO配色，“暗蓝色”到“亮橙色”增强年轻感，加强了颜色的对比度，让品牌感知更加直接，增加品牌视觉分量
关于圆角
圆角，代表友好、亲和，具有更强的内指向性。我们对于圆角的取值上也做了足够的思考：结合房屋特性，卡片内需承载的内容信息众多，圆角太大会影响边角信息的呈现，所以我们在圆角选取上将圆角数值整体缩小，采用了可根据场景精细程度选择合适数值的圆角(4-6-8px)，使卡片容器信息展示更聚焦。
设计师不仅要会设计，还要能够有理有据的，跟需求方陈述自己的设计方案。尤其是在项目合作和设计推进时，非常重要。方法可以分为以下几点：a.有逻辑；b.能坚持；c.会妥协。
向别人推进自己方案之前，先把自己要表达的内容梳理清晰，进行调整和简化。试想你小时候全校上台发表考试获奖感言，是不是有个长长的稿子
多问自己一些为什么，比如下面稿子类似于广告位的地方，当前目标是提高点击率。但是整个模块展示是在另外的业务上，也是存在突出的同时不能太突出的问题
初稿给出的时候也是出于2个方向考虑，方案一是出于页面整体风格一致性同时优化视觉，稍作强调；方案二考虑到方案一视觉引导弱了，用重色强引导达到产品目标。2个设计方案都可达到产品目标，剩下的就是调优了
在符合最终产品目标的设计方案，必须坚持。但是，你要有证据证明为什么它值得或者能够坚持。
这里再分享一个案例来，台湾用户往往特别注重个人隐私，基本不开通系统定位，但是买房租房位置选择及交通地域选择是第一步，否则后续搜索无法定位到用户预期。所以此次产品目标是加强导航的视觉层级，当然这只是优化需求里面一个小需求
经过竞品分析、加强品牌感知和用户使用习惯等方面确定使用品牌橙。但是这个橙饱和度比较高，在测试阶段非专业人士提出疑问导航这个太刺眼，让整个页面感觉不高级，让产品和交互再次怀疑这个橙色是否需要调整
这个时候设计坚持是非常有必要的，因为大量结果验证是可达到产品预期也符合用户使用习惯，仅因为大陆同事质疑就在测试环节随意修改，这个是非常没必要的。测试环节离上线时间是非常紧迫的，这个急促的时间推翻重来结果也可想而知
体验设计会有很多不可控的因素，是在各种局限下做出最合适的选择。要处理好问题的优先级，分清楚哪些是核心目标，哪些是兼顾目标，这样才能更有效的管理自己的时间以及项目的进度。
清晰设计层面来说就是方案能做到方向明确，方案明了；有效字从设计层面来说就是输出的方案可以解决存在的问题，能达到设定的目标以及可以切实落地。
清晰和有效的维度是不一样的：清晰更多是针对设计，在于不同方向/方案的差异度和侧重点；
有效更多需要联合设计上下游（用户/产品/开发），对于优秀的设计方案来说两者相辅相成，缺一不可
数量并不代表一个设计师的专业，最多只能说明设计师技法娴熟。在评审的过程中，不建议将所有的设计方案直接平铺。而是你要先经过自己思考、衡量与推敲，挑选出最优的 1~2 个方案进行方案评审，并给出设计说明，陈述方案的思考逻辑。
在设计最初期先思考有哪些途径达到目标，确保所有实现手段的方式都有考虑到，整合途径一致、方向近似的方案。对差异性不大的方案进行合并划归，才能在合理范围内整理出具有不同思考维度与目标侧重的提案方向。
之前的例子比如目标答案是提高点击率和阅读量，我从3个方面阐述方案的可行性
方案一：沿用当前页面的比较扁平设计样式，选用大间隔大标题区分模块，在页面里加入品牌色装饰强调我们的模块，吸引用户点击；
方案二：可以采用卡片式设计突出点击感，吸引用户点击；
方案三：因为头部有用橙色装饰强调，所以整个头部模块不用卡片式呈现，突出后面2个模块
这样3个方案给需求方，即满足对方产品需求，又满足设计需求，对方就不会全盘否认设计方案，走入改改改模式了，就算对方有修改意见也能说出具体点去修改，而不是说我觉得不好，不够突出这样非常主观的想法
强调一点：我们在方案都没说服自己的情况下不要推出去，专业度是每次和对方碰撞中中慢慢建立起来的，如果说服不了自己的情况下，推出去对方很大可能性要你试无数稿对比；另外在阐述发需求方时候，也要注意语言的引导，慢慢理解对方的意图
初入行时认为满足了需求方便是好的设计，当其他角色提出不同意见就会觉得他们不懂的设计。这些现象是因为设计师在项目前期没有正确思考需求本身需要解决什么问题、方案能否达到团队共同设定的目标，以及方案是否能平稳落地这三个维度
我们在实际输出方案的时候，不能从产品经理的需求文档开始，而是要把考量维度更前置，从项目现有的问题出发。这个问题的搜集包括外部用户的反馈，内部团队的声音，同时对问题进行筛选和甄别。
比如下面同一个产品按钮2种悬浮状态，左侧案例按钮hover状态是由正常状态面型变成线型；右侧案例按钮hover状态是正常状态下加投影。
如果我们仅从产品需求文档开始，不去深究其背后的原因，很可能把右侧hover状态直接变色处理，没有去思考hover的几种样式哪种是更适合当前场景的的，这样简单粗暴的处理方式多了之后使得产品体验大大折扣
问题还需要结合目标一起考虑，解决问题的思路并不完全等同于目标，目标是大家一起制定的未来产品的发展方向。比如之前导航的案例，未发版前部分工作人员认为颜色偏重，但是从产品目标和品牌调性及目标用户审美上是没有问题的
在输出设计方案的时候，需要考虑到开发实现的可行性，需要消耗多少资源去实现这个需求，最低成本达到目标的路径是什么。最常见的就是情感化设计，下图案例2个空状态下的场景，原本考虑到趣味性及品牌属性加入动效，但是开发的业务需求已经排到下月，最后只能以静态图展示，先满足基本需求后续有时间再进行优化
再例如下面三组数据的排版方案一：文字最左边间距30px，文字最右边间距30px，中间一组数据中间对齐；
方案二：三组数据分别在360px宽的格子里距离左边30px。方案一在视觉上可能更加合理，当宽度是1200时右侧不会空太多，但是按方案二的逻辑写更加便捷，一组数据样式可以解决3组数据的排版，大大提高开发效率，如果用方案二评审加入开发实现方式的思考，那么按过稿率大大提升了
以上是跟进项目一整个具体过程，了解背景、分析问题、设定目标、到方案推导及执行输出、再到方案的落地，整个过程与产品研发沟通非常顺利，最后也获得良好的用户反馈，整个团队满满的成就感是非常开心的
进入互联网公司工作初期，大多数人对设计的理解更多停留在表现层，对设计的判断标准更多是好不好看、喜不喜欢。但作为设计师我们不要盲目的去画设计图，只有在设计方案前，更好的理解和分析了需求，才能很好地服务用户帮助用户使用产品；同时，只有站在用户的角度去分析理解产品，才可以帮助产品站在全局的视角提升用户体验和设计需求，从而打造优秀的用户体验。这2点综合起来才是设计师价值的体现。
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作者：贝贤设计笔记
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“仰望星空，脚踏实地” ，做设计需要想象空间，也要有反思和总结的能力。
让我们来看两个毫无关联的产品的界面。
BI产品
团队协作产品
这两个案例展现了如何选用不同的模式以实现不同的目的。
对于BI产品来说，目的是让数据分析更彻底，提高数据分析效率；更好的整合数据，为企业提供报表，做为企业决策的依据；更好的帮助企业管理者管理企业，提高企业实力。
对于teambition来说，目的是轻松记录要做的事，并与伙伴实时同步进展。让彼此清楚地了解项目整体情况及事项优先级，从而完成目标。
基于产品目的我们可以看出BI产品重效率；teambition 更看重清晰以及使用是否轻松愉悦。
而产品的目的决定了它所采用的设计模式也会不同，下面我们再对照界面看下基于目的在界面设计上有什么不同。
BI产品
团队协作产品
BI数据分析类产品的布局多是小部件组成，这样做会方便用户进行多任务处理。界面设计也会相对比较密集，整个界面承载了很多信息。它使用了紧密的间距、紧凑的控件、灵活的布局和排版方式。
设计模式的概念最早是建筑师克里斯托弗 • 亚历山大（Christopher Alexander）在他的开创性著作《建筑的永恒之道》和《建筑模式语言》中提出的。
《建筑模式语言》里面包含了253个建筑设计模式，大的如城市和道路系统的布局，小的如家庭住宅中的照明和家具。
类似地，我们在创建界面时，也在使用设计模式（组件）来解决常见的问题：使用标签页将内容分成几个部分，并表明哪一个选项对应于当前的页面；使用下拉菜单展示可供用户选择相关选项。
标签页
下拉组件
设计模式分为2类：
第一类：功能性模式（组件库）表现为界面上的具体模块，如按钮、标题、表单元素、菜单等。
第二类：感知性模式（视觉规范）则是描述性的样式，以可视化方式表达和呈现产品的个性，如配色、排版、图标、形状、动画等。
功能性模式有点像名词和动词，它们是界面中那些具体的、可操作的部分；而感知性模式则类似于形容词，它们是描述性的。
例如，按钮是具有明确功能的模块，它让用户能够提交某项操作。但按钮上的文字的样式，以及按钮本身的形状、背景色、填充、交互状态和过渡动画不是模块，而是样式，这些样式描述了按钮是什么样的。
唐·诺曼在《设计心理学》一书中说过：系统映像（界面）和用户模型（用户通过与界面交互而形成的感知）之间存在着一道鸿沟。
在设计团队内部也是如此，比如“范围输入框”组件，你能想象它是一个什么样的组件吗？相信不同的人肯定有不同的心智模型，因为这个组件不是常用组件，在ant design、arco.design组件库中也找不到这个名称组件，因为它是TDesign的产物。
而每个公司都会根据自己的产品特性创造一些非常规类组件名称，这个时候就需要在所有参与产品创建的人之间共享。只有产品内部设计语言一致，才能去培养用户的心智模型，这样才能去除系统映像与用户模型之间的这道鸿沟。
例如上面这个组件，每个人都需要知道这个组件叫“范围输入框”，而不是“输入框”或者“数字输入框”。
例如，teambition的目的是“轻松记录要做的事，并与伙伴实时同步进展”。
于是，我们可以去看产品，设计体系在实现这一目标的过程中发挥了多大作用，以及这些设计实践的效果如何。如果视觉、交互混乱，导致无法实现上述目标，那么可以认为这套设计体系是无效的。
上面介绍了设计体系包含的内容，下面我们针对这些内容进行具体的介绍：
做B端的小伙伴应该都知道ant design，但不知道有多少小伙伴有认真的看过ant design的设计原则。 可能有小伙伴会问这个设计原则有什么用，我最开始也觉得没什么用，后来在参与设计体系优化过程中发现这个原则就是金字塔尖。
例如：用户没有填写完表单，那么表单的提交按钮能不能点？是置灰好，还是按了以后再给弹窗提示。
例如：可编辑表格，是放一个笔状icon来提示可编辑，还是采用鼠标触发时出现输入框以及指针变为文本状态。
日常工作中总会在这些细节问题上争论很久，美其名曰“打磨设计”，其实很多时候就是设计原则在团队内部没有达成共识。
为了避免出现上述问题，我们要建立一套基本的价值观和原则。在一些公司里，尤其是在处于初创期的公司里，尝试建立一套共同的准则是很难的。设计原则是无法量化的，因此定义这些原则可能需要多次迭代。
对于原则到底是什么，可能存在一些争议。有些公司的设计原则偏重于品牌，有的偏重于团队文化，有的则偏重于设计流程。
例如，Pinterest的设计原则便偏重于品牌。
Atlassian公司没有分团队或者产品单独制定原则。
他们的目标是在客户可触及的每一点上都体现一些核心的价值观。比如“大胆”“乐观”“实用但不乏味”作为价值观的体现。
不过，尽管各处的价值观是相同的，但体现程度并不一样。
例如，官网就会较多的提现“”大胆”，但产品里面就不会，正如Atlassian公司的设计经理Kevin Coffey所说的，“没有人想要一个‘大胆的’服务支持页面”。
Atlassian 官网截图 https://www.atlassian.com/zh
Atlassian 设计体系 https://atlassian.design/
我们以TED为例。TED的一条设计原则是“追求永恒，而不是追求潮流”。永恒这个词不光体现在TED的界面上，还体现在TED的整个品牌和设计方法上。
这意味着他们不会为了追逐潮流而采用一项新的技术或引入一个新的设计元素。
例如：定义了原则为“简化”（让产品尽可能简单，简单到几乎感觉不到它的存在）。这种原则就是不实用也不可操作的。
怎么能让团队所有人都能理解？
消除无用的部分。每一个设计元素，无论大小，都必须有一个目的，并遵循它所属元素的目的。如果你无法解释一个元素为什么要在那里，那么它便很可能不应该在那里。这样的定义就清晰很多。
再例如：定义了设计原则为“有用”，什么是“有用”？
从需求开始。如果你不知道用户需要什么， 就无法做出正确的事情。去做调研，去分析数据，去与用户交流，而不是做假设。
好的设计原则也能帮我们确定优先级和平衡点。
Salesforce公司的Lightning设计体系的原则是“清晰、高效、一致、美观”。
这些原则的优先级必须遵从以上顺序。“美观”不应该高于“高效”和“一致”，而“清晰”应该始终放在第一位。按照这种方式对原则进行排序，可以让团队在做设计决策时明确哪些东西应该优先考虑。
Atlassian和Airbnb的团队成员被问及他们的设计原则时，他们都能脱口而出，没有片刻犹豫，没有人表现出迟疑，没有人想要去翻看品牌手册里的原则内容。他们为什么能把原则记得这么牢固呢？因为他们的原则足够简单、实用、易于让人产生共鸣。
Airbnb公司的四条设计原则（“统一”“通用”“风格化的”“对话式的”）便深深地扎根于其设计过程之中。
每当设计一个新的组件时，我们都会确保它完全满足四条原则。如果我们没有这一套原则，便很难就各种问题达成一致意见。----Airbnb 首席交互设计师
每个团队建立其设计原则的方法都不尽相同：有的会召开几轮研讨会，有的可能会征求CEO或创意总监的意见。不过，无论采取哪种方式，都离不开下面几点：
从目的开始
TED网站的主要目的可以用一句话来表述：“尽可能广泛地传播演讲。”因此，TED网站的精神和价值观便是触及尽可能多的人群，降低使用门槛，让产品具有很高的兼容性和可访问性。这意味着优化性能和提升可访问性比添加华而不实的功能更重要，清晰的文案比大胆的设计更重要。
寻找共识
如果你仍处在定义设计原则的阶段，那么一个有效的方法便是让团队的一些人或所有人（取决于团队规模）各自回答关于设计原则的问题。例如，在他们眼里，什么样的设计对你们产品来说是好的设计？他们将如何用既实用又易于理解的五句话向团队的新成员解释设计原则？
面向正确的受众
如果搞不清楚设计原则是为谁写的，就一定会写出含糊不清的原则。有的小伙伴说我们领导就喜欢“美观”，那我们是不是把“美观”放在第一位？一定要搞清楚为谁而写。原则到模式
作为一个设计师，定义设计原则可能对你来说也许并不难， 但怎么把原则、品牌价值、组件相结合，怎么体现在设计模型中，这个我觉得是个挑战。
对于 TED 来说，信息的清晰比美观更重要。试图将每个演讲都 提炼成一个短句可能很难，所以有时候标题可能很长。对标题 进行截断是很容易的，但对他们来说，演讲信息的优先级是最 高的。
因此，他们没有选择相对容易的标题截断方案，而是确保他们的设计模式可以容纳长的标题。
功能性模式是界面中有形的构件（表单）。它们的目的是让用户能够完成某种行为（填写表单），或者激励用户完成某种行为。
功能性模式可以很简单（标签⽂字、输⼊框、按钮 ），也可以组合成更复杂的模式（搜索组件）。
标签⽂字、输⼊框、和按钮
搜索组件由标签⽂字、输⼊框和按钮组成
随着产品的发展，模式也在不断发展。包括风格，甚至功能和交互方式，都有变化。然而，它们的目的基本保持不变。
我们用顶部导航举例：
顶部导航是由logo、搜索定位框、文字下拉框、图标功能按钮、通知按钮构成。导航条里的每一个模块都有自身的目的：搜索定位框告诉我们怎么快速找到想要的东西，导航带领我们浏览全局，指引我们到想去的地方，而后面的的图标按钮让我快速触达。
总的来看，这些模块都有一个共同的目的：引导用户快速浏览使用。随着产品的发展，模式也在不断发展。
例如，随着产品功能越来越多，可能会在导航上面新增设置功能，让用户自己去排布常用功能。又如，我们可能会对导航进行重新布局，把导航按模块分类，采用标签按页展示。把模块下面更多功能放到子页面左侧。虽然我们不断的对模式进行迭代，希望它更好的实现各自的目的或者说更有效地激励用户使用。
在设计开始阶段就阐明模式的目的，能避免在产品发展过程中做重复性的工作。
目的决定了其他的一切：模式的结构、内容及呈现。了解模式的目的，可以帮助我们设计和构建更加稳健的模块。
如果说功能性模式是界面中的组件，那么感知性模式则更像是样式——描述组件是什么类型的，给人的感受是什么样的。下面，我们将探讨感知性模式。
设想我们每个人各有一套房子，且每套房子都有以下这些家具：一张桌子、几把椅子、一张床和一个衣柜。
不过，虽然都有这些家具，但每套房子给人的感觉截然不同：可能是因为家具的样式、材料、颜色、纹理不同，或者是床罩的布料、装饰品的样式、房间的布局和灯光，甚至是房间里播放的音乐不 同。
上述这些属性便称作感知性模式。正是因为它们，可能你的房子就像是一个地中海风格的小窝，而我的房子就像是一个仓库。
而数字产品感知性模式的例子包括语气、排版、配色、布局、插图与图标样式、形状与纹理、间距、意象、交互或动画，以及这些要素在界面中的组合和使用的具体方式。
有时，人们将这样的特性视为产品的样式，或称作皮肤，也就是最外面的一层。但要想取得成效，它们必须不仅存在于表面，还必须存在于品牌的核心，并随着产品的发展而发展。
只有这样，感知性模式才会成为让产品脱颖而出的强大力量。
同一领域的产品，哪怕具有相似的模块，它们给人的感觉也是不一样的。感知性模式通过界面传递品牌，并让品牌被人记住。
看下面的图片，你能认出它们是什么产品吗？
这两张图里面并没有太多的信息，你只能看到排版的样式、一些图形和颜色，以及一些图标。然而那些视觉上的线索极具辨识度，所以你仍然很有可能看出它们分别属于什么产品（即钉钉和飞书）。
这些视觉元素通过有意识地反复使用，便形成了模式，这就是为什么我们可以在没有上下文的情况下认出它们。
在模块化的系统中，想要做到视觉上的连贯统一可能是一件很棘手的事情。模块是由不同的人根据不同的目的创建的。而由于感知性模式是渗透到系统中各个部分的，因此它们可以将系统的不同部分连接起来。如果这种连接是有效的，那么用户就会感受到模块之间的统一性。
例如：飞书和腾讯的相同功能的组件感知模式是不一样的，所以两个公司设计体系不能混用。
如果说功能性模块反映的是用户需要且想要的内容，那么感知性模式关注的则是他们直观的感受或行为。
在《网站情感化设计》一书中，作者提出了一 个简单的方法，通过创建“设计角色”捕捉产品关键的个性 品质。以下是一些有助于探索感知性模式的一些技巧。
情绪板是探索不同视觉主题的绝佳工具。可以使用数字化的方式创建情绪版（Pinterest或花瓣都是一种用于创建数字化情绪板的常用工具）。
如果你目前做的产品是需要体现：科技、质感、智能，那上图应该可以满足这些条件，你可以通过这张图与领导进行沟通达成一致，然后从中提炼出一些颜色、元素、材质，这样大方向就不会有太大问题，只需在细节上进行打磨。
定义好了大致的方向之后，便可以使用样式叠片来更加细致地探究多种可能性。样式叠片的概念由Samantha Warren提出，他将其定义为“由字体、颜色等界面元素组成的能传递Web视觉品牌精髓的设计交付物。”
和情绪板一样，样式叠片可以为用户和产品团队提供有价值的讨论点，并呈现他们对特定设计方向的初始反应。
arco.design 首页这张图可以理解为就是样式叠片，把不同的组件样式叠片放在一起比较，有助于准确地找到设计方向。
当功能模式和感知模式建立完成后，我们将它们集成到产品的过程，它们还将进行演变。
因为在真实的界面中，模块、交互、样式之间相互影响下会产生新的问题，这都是很正常的，是典型的迭代过程，这个过程会一直持续，直到设计语言最终形成。
像ant design、arco.design应该都经历过这个过程，只是我们不知道而已，要不然也不需要花费几年的时间打磨后才发布出来。
平衡品牌性与一致性：
过分关注一致性也会扼杀品牌性。矛盾在于，让设计达到完美的一致性无法确保它依然具有很强的品牌性。有时，这样做反而会削弱品牌性——在一致性和统一性之间存在着细微的差别。
《英国公开大学》的创意总监曾说过：“当你专注于产品一致性的时候，打造产品质感的一些重要的细微之处就有可能会丢失。
发展感知性模式需要为设计师赋予打破常规的权力，鼓励设计师积极地探索更多的可能性。好的设计体系能在品牌的一致性和创造性表达之间取得平衡。
小规模试验：
后期如果发现样式无法满足，我们如何将新的样式引入设计体系呢？
可以先进行一些小规模的试验是一种相当有效的做法。如果某些元素的效果很好，我们就逐渐将它们集成到其他界面中去。
例如，在学习者完成一个步骤时，纯功能性的切换按钮缺乏庆祝和成就的感觉。于是，我们用带有圆形样式、弹跳 动画以及勾号图标的按钮取代了先前的按钮。
虽然新的按钮样式受到了学习者们的好评，但它与设计体系的其他元素格格不入。后来，我们开始在网站的其他地方应用圆形图案、弹跳动画和勾号图标。如果不这样做，那么整个设计 体系给人的感觉就是割裂的。
数字产品都是由团队打造的。团队里的每个人都有各自的具体目标，都有各自的截止日期。这就意味着难免会出现草率加入的模式、重复或错误的模块。
我们能确保一个产品即便有多人协作，却仍能连贯、统一吗？ 只要我们团队对自己的设计体系及其运转方式有共同的理解，我们就能做到这一点。
这意味着我们遵循相同的指导原则，我们对品牌愿景的理解是一致的，我们在设计和前端架构方面有共享的方法，我们知道什么样的模式是最有效的，也知道它们的工作原理。换句话说，创建统一的设计体系需要共享设计语言。
许多伟大的建筑物（如圣家族大教堂、沙特尔大教堂、阿尔罕布拉宫）并不是由一位主建筑师在绘图板上费力地创造出来的，而是由一群人构建出来的，这群人对能将这些建筑物变为现实的设计模式有着深刻的共识。
“几组人可以通过遵循一个共同的模式语言，当场构思出他 们的大型公共建筑，就好像他们共有一个心灵。”
——克里斯托弗 • 亚历山大，《建筑的永恒之道》
我们可以用类似的想法构建数字产品。设计语言可以让人们创建出具有整体感的产品，哪怕不同的人负责不同的部分也是如此。
如果一个界面上的元素没有恰当的名称、团队里人尽皆知的名。那么该元素就没有在你的设计体系中成为有效的单元。一旦你给一个物件命了名，你就塑造了它的未来。
例如，如果你给的是一个表现型的名称，那么它将来就会受到样式的限制：“蓝色按钮”只能是蓝色。
例如，如果你给的是一个状态属性的名称：“幽灵按钮”，它的特点是：按钮形状的透明按钮，但有细实线的边框，常用在有色背景上。
仅仅完成命名还不足以建立共享的设计语言。整个团队都应该 沉浸到设计语言中去，让它无所不在。
让设计模式变得可见：
如果有条件，可以在墙上开辟一块专门展示设计体系的空间，将它称作“模 式墙”
让你的设计体系更加开放，人们会感觉你欢迎他们的加入，欢迎他们提出问题甚至做出贡献。
引用事物的名称：
所有语言的共同特点是，只有不停地使用才能让它保持活力。
它需要成为日常对话的一部分：
这就是为什么需要有意识地使用约定好的名称去引用这些模式很重要——无论这个名称听起来有多奇怪。将设计体系作为入职培训的一部分将设计体系的内容作为入职培训的一部分，新员工了解设计体系就会更加容易。当新员工入职时，他们将了解到设计指南是如何创建出来的，这样他们就可以理解为什么以及如何做出决策。在 《英国公开大学》 内部，他们创建了一个入门性质的线上课程，其中有一章专门对模式库进行了介绍，并包含了 一些小测验和小课程，这样可以帮助新员工更好的理解设计体系。
定期组织设计体系会议：
每个人都讨厌开会。但是，如果你希望每个人都跟得上设计体系的发展，那么组织召开设计体系的会议就是必要的。这是所有设计师和开发人员共同专注于设计体系的时间。一开始，可 以每周举行一次，当团队找到节奏之后，可以每两周举行一 次。团队可以利用例会时间就产品的总体模式（如图标、排版）得出一致意见。同时，这也是分享新模块并讨论其目的、 用途及可能遇到的问题的好机会。
设计体系不是一夜之间构建出来的，而是通过日常的实践逐渐形成的。
蓝蓝设计建立了UI设计分享群，每天会分享国内外的一些优秀设计，如果有兴趣的话，可以进入一起成长学习，请加ben_lanlan，报下信息，蓝小助会请您入群。欢迎您加入噢~~希望得到建议咨询、商务合作，也请与我们联系
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
作者：夜鹰YEAH 来源：站酷
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
对于B端来说，可能很多UI和前端喜欢直接套用Ant Design或Element ui组件规范；因为之前企业要求并不高，但是随着市场和环境的发展，企业对B端越来越重视，这些模版太类同，显然就太烂大街了。随后字节推出Arco Design、腾讯推出企业级设计体系TDesign、有赞推出Zan Design，很多大厂都推出了适合自己产品的模版和规范，给了我们许多借鉴，能让我们快速作出一个不出错的方案。不过企业、市场的要求显然不止于此，我们的设计追求也不止于此。那么我们如何才能摆脱套模版，提高界面的精致度，提升界面的交互体验呢？
为啥要搭建设计系统？设计系统对我们开发团队中谁有指导作用？
◆ 设计系统可以保证我们产品风格的统一性，降低用户对新产品适应时间和学习成本；对UI设计输出效率有很大的提高，在团队协同中可以大大的减少无效沟通，节约时间成本
◆ 在开发团队中，设计系统对UI、交互、前端、测试等岗位的工作都有一定的指导作用
设计原则是传统智慧的沉淀与未来趋势的结合体，能够帮助我们更好的进行设计活动时代在进步，设计原则也必然需要不断的更新以适应发展新的设计原则要求界面更友好，操作更加人性化。
这里我归纳了8条原则仅供大家借鉴学习:
◆ 可用性：有助于检查用户是否能够轻松地完成任务、产品是否正常运行以及是否完成工作
◆ 易用性：易用是首要考虑的因素，能一步解决的事情绝不两步
◆ 统一性：页面风格、色彩、布局等要保持全局统一，不可为了某一功能的美观而去破坏整体
◆ 亲密性：信息的关联性强，距离就要相应的缩短，让他们看起来是一个视觉单元；反之，则距离要加大，要让用户对信息的区域划分一目了然
◆ 对齐性：在界面中，将元素进行对齐，符合用户的认知，引导视觉流向，让用户更加流畅的阅读信息
◆ 对比性：对比是增加视觉效果最有效方法之一，同时也能在不同元素之间建立一种有组织的层次结构，让用户快速识别关键信息。
◆ 重复性：相同的元素在整个界面中不断重复，不仅可以有效降低用户的学习成本，也可以帮助用户识别出这些元素之间的关联性。
◆ 稳定性：没有任何东西比产品的稳定重要，down机再好的产品也是徒劳。会影响到系统稳定的事情不能做
响应式布局，能够适应各种屏幕尺寸及分辨率，确保整体布局的一致性简而言之，就是一个网站能够兼容多个终端——而不是为每个终端做一个特定的版本。一般采用栅格系统布局，常用栅格一般是16列或24列。
◆ 栅格：是对界面当中元素横向排布的一种模式，主要用于大型区块间距的排列，不适用于图标与文字间隔的小型元素。
◆ 模度：为界面布局的一致性和韵律感，统一设计到开发的布局语言，减少还原损耗，我们网格基数设为8，卡片宽度及间距为8n。常用模度：4 8 16 24 32 40 48 56 64 … 1920
◆ 布局：常用左右布局或上下布局
左右布局以1920页面布局为案例：通常B端产品左侧会有一个导航菜单，假设240px,右侧核心工作区域总宽1632px, 右偏移240px ,列数16列，列宽86px, 间隙16px， 左右边距24px; 左边导航和边距固定不变。
上下布局以1920页面布局为案例：通常左右会有一个留白区域，假设144px,中间核心区域总宽1632px, 右偏移144px ,列数16列，列宽86px, 间隙16px。
设计风格说白了就是用户最直观的感受，“商务、时尚、简约、科技感、沉稳、年轻、高端...”?
决定设计风格的因素有这些：
色彩是UI设计的基石，人脑对于色彩的记忆度要高于形态；除了美学之外，色彩还是是情感和联想的创造者。通过对自然的感知和行为，我们通常对色彩定义品牌色板、功能色板、中性色板，以及衍生色。
◆ 品牌色：是体现产品特性和传播理念最直观的视觉元素之一（例如：我们熟悉的政府蓝/党政红/淘宝橙，他们都能直观或间接的传达产品特征属性）
◆ 功能色：遵守用户对色彩的基本认知，保持一致性，不过多的自定义干扰用户的认知体验，提高用户的阅读理解力，功能色代表了明确的信息以及状态，比如正常、成功、失败、警告、链接等
◆ 中性色：主要应用在界面的文字部分、背景、边框、分割线等场景，根据使用场景，通常将中性色被定义为 3 类：文字、线条、背景
◆ 衍生色：B端产品中颜色的应用场景可能很广泛，要考虑它的延展性，按照一定规则定义完毕主色，便可以自动获得一系列完整的衍生色
设定统一的字体规范，无衬线黑体中宫更为开放，布白更为匀称，显示效果更为舒适，醒目利于阅读，更利于视觉信息的传达，在互联网时代后期在界面设计中字体样式还是会以无衬线体为主。
◆ 字体家族：根据系统区分Mac or Windows，如果用户使用的是Mac系统可以优先使用Mac默认字体渲染 ；如果使用的是Win，字体兼容性选择顺序（有购买版权字体的可优先考虑），例：
◆ 字号：为了提升用户的阅读体验，满足用户的可读性，更为舒适、清晰，也能保证界面的层次感（结合WCAG 2.0标准），将 PC/Web 端主字体从以前的12px改为 14px。
◆ 行高：为上下文之间提供了呼吸的空间，规范的行高，可以使得界面层次清晰、重点突出
◆ 字体颜色：WCAG 2.0 中将颜色对比等级分为 3 种，A级，AA级，AAA级，等级越高意味着颜色的对比度越高，呈现出来的视觉压力越大。字体颜色数量不建议太多，根据文字主次关系定义3-4个为宜（例：主文字、辅助性文字、提示文字、轻提示/禁用文字）
◆ 字重：字重不建议太多种，2-3种为宜（例：Regular、Medium、Light）
图形中有图片、图标、图表，都对整体风格有一定影响，设定统一的图形使用规范，可以使视觉效果更加和谐
交互，即交流互动，也就是说我们自己通过我们的五觉：视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉来感受其他事物并和他们之间产生信息沟通的过程。在互联网中交互对象个体主要是人和机器，所谓人机互动，相互配合，共同达成某种目的。
◆ 交互方式：保持产品的统一性，同类别的交互不可有不同的操作感受。要符合大众的认知习惯，可创新但不可违背潜意识，例：wab端页面鼠标交互操作一般有下拉、上滑、按压、悬停，移动端一般左右上下滑动、下拉、上拉、双指缩放...
◆ 交互状态：按钮状态变化，页面状态变化，组件状态变化...交互内容确实太大了，我个人也只接触到的也只是冰山一角，只能抛砖引玉，勾起大家思维，相互探讨学习
◆ 引导：引导一般常见5 种：新手引导）、步骤引导、帮助/操作引导、新功能引导、空白页引导
什么是组件？组件是抽象概念,对面向过程而言是对数据和方法的简单封装。对面向对象而言是一些符合某种规范的类组合在一起就构成了组件。它可以提供某些特定的功能。组件出现的原因软件工程中重复、反复出现、普遍的、有相似的问题的出现,导致开发过程中有大量的代码需要不断的重新设计,开发周期延长,开发复杂度增加。需要岀现一种模型通过剥离掉各个问题的特性,抽取各个问题之间的共性。从而在保证代码的灵活性下极大的增加代码的可重用性。组件的岀现就是为了解决这些实际问题的。
在前端眼里，组件通常是指页面上的视图单元，可以说，UI组件是组件的子集。组件库大致可以分为这几大类：
◆ 导航：固钉、面包屑、下拉菜单、下拉导航、电梯、菜单、分页器、步骤条
◆ 数据录入：自动完成、级联选择、多选框、日期选择框、表单、输入框、数字输入框、提及、步进器、评分、下拉选择、滑动条、穿梭框、文件上传
◆ 数据展示: 头像、标题、卡片、轮播、折叠面板、表格、拖拽排序、高亮关键词、时间轴、走马灯、空状态、徽标数、树、标签、标签页、图片、气泡...
◆ 反馈: 警告提示、抽屉、全局提示、对话框、通知提醒框、气泡确认框、进度条、结果、加载中..
◆ 其他: 锚点、回到顶部、图标...
设计规范是为了更高效的做设计，但不是一成不变的，它在落地使用的时或多或少都会有问题，需要我们慢慢的去反复检验它的合理性，发现不合理的及时更正，不断迭代，不断沉淀，不断优化，这样才能不断提高产品的用户体验。此次分享借鉴一些前辈的经验，主要是整理归纳学习，如有需要补充或纠正的，欢迎大家相互探讨！
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作者：小鱼ID 来源：站酷
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蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
临摹是一个很好的学习方法，人类学习就是从模仿开始的，而对于设计师来说，临摹作品对于提升学习效率尤其有用。
但在做具体临摹练习时，就会发现一些问题，比如在星球里看到同学们做日常打卡练习时会遇到临摹的原作本身质量不高，不会分析作品优缺点，不知道如何用到自己的项目中等等。所以我在星球里的月度分享会上跟大家聊了这方面的经验，今天也将部分内容整理成文章分享给大家，希望能提高学习效率。
分享的内容分以下几点：
1、为什么需要做临摹练习？
2、临摹的几个阶段
3、如何找到优质临摹作品？
4、如何做临摹思考？
5、保持行动力的秘诀
6、总结
有些新人在刚入行的时候，出于对设计天马行空的想象，不屑于做临摹练习，觉得作为设计师就应该多发挥一些自己的原创能力。想法是很好的，但此时更多的是手上的输出跟不上脑子中的想法，产出的原创作品质量往往不高。而临摹是站在巨人的肩上做事，提升动手能力的同时吸收优秀的设计思路对自己的提升来说非常有帮助。
其实不光是小白需要临摹，很多资深设计师甚至艺术家也会采用临摹的方式提升自己的能力，从中学习别人的创作思路、表达方式，学无止境。
不同的阶段，临摹的目的也有所区别。一般来说，前期临摹更多的是练习软件、技法，后期才会是练习别人的风格表达，综合运用。所以，我把临摹分为3个阶段：
因为是练习技法，训练的是自己的软件操作能力和观察解构能力，所以我通常会选择稍难一些的作品进行临摹，目标是跟原作尽可能的一模一样。
比如我6年前临摹的Mike大神作品，就比较考验技法，适合初期刚入门阶段做练习。
这个阶段主要是练习思考和分析能力，尝试理解原作者这样设计的原因和目的。这个阶段，我通常会选择临摹一些有特点的图标或者界面，并尝试改动原作中的一些小的元素，目标是有保留原作的特征，又会加入更多自己的思考让作品在细节上有所区别。
比如在2015年做的界面练习，同时还会记录自己的思考
其实经过一段时间的练习，你肯定已经积累了不少创意，现在有实现能力就可以尽情发挥了。虽说是原创，其实也会大量找参考。刚入行设计的时候，我一直觉得，大师应该是可以完全自己创造出新的作品，但后来知道，优秀的作品大部分都是建立在融合非常多优质作品精华之上完成的。之前看过暴雪的设计师分享，他们做一个场景效果，光找参考都要花掉一半的时间，可见找参考的重要性。
这个作品当时是我在圣诞节前做的，是有参考笑脸、塑料口袋、光碟、进度条光带等等结合起来的原创作品。
既然是希望通过临摹从别人的作品中学到东西才去做，那么临摹优质作品就很关键。我一般会从Dribbble,Behance,Pinterest,Instagram和大厂出品的应用中找临摹对象。判断是不是优质作品，可以从推荐上，细节上，吸引你的点上进行选择。
比如，我想做一些细节丰富的UI控件，那平时大家打王者的时候，里面的UI细节都是非常精致的，包括按钮样式，排版，造型，动效，可以从中学到的知识点可太多了。
在比如在Dribbble中，用关键词进行搜索，再筛选为热门，时间选择最近一年，就能知道流行趋势和设计佳作了。从中选择一些很有感觉的作品来临摹练手，肯定很有动力了。
不要无脑临摹，做的过程一定要多加思考，我一般会从以下几个方面来做分析：
同一个作品，闪光点的判断因人而异，但你既然喜欢它肯定就有你看中的地方。你喜欢的那个细节，就可以是它的亮点，记录下来就是你的思考。这些记录会成为你下次创作时的灵感，在实际做项目的时候就不会脑袋空空了。
比如下面这张作品，我就很喜欢它的光影细节表达，在开关的边缘还会有小光源的颜色影响，会有红色和绿色的边缘光。我觉得这张图值得学习，所以就临摹了下来，这张图就是我临摹之后的效果。
记录你觉得是问题的地方就行，不讲对错，只需有你自己的理由就行，然后尝试给出自己的优化方案。没有完美的作品，但如果确实暂时看不出来也没关系。
在做临摹的过程中，会遇到哪些问题，比如某些效果跟原作有差异，某些字体大小间距不好把握等等，这些就是你可以学习的地方。
比如我在最初做UI的时候，就不清楚具体的设计规范，我就逐个把原作用到的间距，字体，尺寸全都量出来，然后用到临摹的界面中，自己来摸索出设计规范，而不是去死记硬背。更多当年我的打卡日记系列请见https://www.zcool.com.cn/work/ZODAxNzI2MA==.html
做练习，最重要的是坚持，让很多人苦恼的是做了几天看不到效果就没了动力了，但其实想要坚持做事也是有方法的。
就像挖井一样，每次打井就要打通看到水才行，设计练习也是如此。一段时间专注一个能力的练习，学到会运用才算是真正掌握。这里我的方法是按主题系列来执行，比如这周我主要打卡练习美食类的图标设计，那么就会找各种差异化的风格来练习。系列感的练习也更容易出效果，获得满足感。今天练这个，明天练那个，心态很容易浮躁。
往往做练习的时候，很多时间会花在纠结到底练什么内容上。减少选择的办法就是列好清单，提前规划好每天做的内容，具体可以直接执行的程度。
学习最忌讳的是三天打鱼两天晒网，保持规律，每天进步一点点很重要。忙的时候，也要至少保证自己比昨天有点进度。这个进度哪怕只是改个颜色，调个比例，或者有点思考记录都是行的。做两天又中断几天，很容易产生挫败感，而每天进步一点点的本质就是让你获得心态上的稳定感，这会成为你坚持下去的持久动力之一。
千万别闷头做东西，多寻求反馈，不论是发设计作品到平台还是朋友圈，亦或是在星球里跟一群相同想法的人互相打卡点赞，这些反馈和认同感都会不断激励自己坚持下去。当你因为坚持一件事而有收获的时候，就能体会到一种成就感与满足感。不断给予自己一些正向激励会让自己进入一个良性循环，更不容易放弃。
作者：彩云Sky 来源：站酷
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最近几年以来，大家能看到B端设计趋势已经越来越火热，在B端设计中关于图表的设计算是为数不多的视觉发挥点了。那么怎样才能做好图表设计，让设计出来的图表高大上，符合业务需求，让业务方和总监对你赞不绝口，本文就必须看完和收藏了，因为实在是太实用！
应用设计越来越依赖数据驱动，对高质量的数据可视化需求也越来越高。然而我们身边却充斥着令人困惑和误导的数据图表，但我们其实可以通过遵循一些简单的规则来改变这个情况。
选择错误的图表类型，或默认为最常见的数据可视化类型，可能会让用户感到困惑或导致对数据的误解。根据用户希望看到的内容，可以用多种方式表示相同的数据集。尽量做到每一次做数据可视化时都能从数据集类型分析和用户访谈开始。
当使用水平条时，在基线的左侧绘制负值，在右侧绘制正值。不要在基线的同一侧绘制负值和正值。
删数据起点会导致曲解。在下面的例子中，看左边的图表可以很快的得出结论，值B比D大3倍多，而实际上，两者的差异要小得多。从0开始可以确保用户获得更准确的数据表示。
对于折线图，总是限制y轴比例从0开始可能会使图表几乎平坦。由于折线图的主要目标是表示趋势，因此根据给定时期的数据集调整比例并保持直线占据y轴范围的三分之二是很重要的。
折线图是由线连接的“标记”组成，通常用于可视化时间间隔内的数据趋势。这有助于说明数值是如何随时间变化的，并且对于较短的时间间隔非常有效，但当数据更新不频繁时，这可能会导致混淆。
例如: 使用折线图来代表年度收入，如果数据是每月更新的，则每个月在图表中会生成一个个孤立的标记点。用户可能会假设连接“标记”的线代表实际值，而在特定时间实际的收入数字是未知的，所以可能会产生误会。在这种情况下，使用垂直条形图可能是一个更好的选择。
平滑的折线图可能在视觉上很好看，但它们错误地反映了背后的实际数据，而且过粗的线会模糊真正的“标记”位置。
通常，为了节省可视化空间，当有两个具有相同度量但大小不同的数据系列时，可能倾向于使用双轴图。但这些图表不仅难以阅读，而且它们还以完全误导的方式代表了两个数据系列之间的比较。大多数用户不会密切关注比例，只是浏览图表，然后就得出了错误的结论。
饼状图是最流行的也是经常被误用的图表之一。在大多数情况下，条形图是更好的选择。但如果你决定做一个饼状图，有2个比较好的建议:
1）不要超过5-7片，保持简单
2）可以将额外的最小段分组到“其他”切片
如果没有适当的标签，无论你的图表有多好，它都不会有意义。直接在图表上标注对所有用户都非常有帮助。查阅图例需要时间和精力来理清数据和对应的部分。
将数据放在切片上可能会导致多个问题，在可读性问题上和窄切片上都会有挑战。相反，添加黑色标签能清晰的链接到每个部分。
在确定饼片秩序时，有几种常用的方法:
1）将最大的切片放在12点的位置，然后将下一片切片顺时针降序排列
2）把最大的切片放在12点的位置，第二大的放在顺时针相邻位置，第三大的放在11点的位置，其余的切片按顺时针降序排列
同样的建议也适用于其他许多图表。不要默认采用字母排序，将最大的数值放在顶部(对于水平条形图)或左侧(对于垂直条形图)，以确保最重要的数值占据最突出的空间，减少眼球运动和阅读图表所需的时间。
饼图通常不是最容易阅读的图，因为比较相似的值非常困难。当我们把中间部分去掉，创建一个圆圈图表时，我们腾出了空间来显示额外的信息，但这样牺牲了清晰度，极端情况下，图表就会变得毫无用处。
不必要的造型不仅会分散注意力，还可能导致对数据的误解和用户的错误印象。你应该避免:
1）3D元素，明暗面
2）阴影、渐变和其他扭曲的多彩色
3）斑马图案，过多的网格线
4）过度装饰，斜体，粗体或衬线字体
颜色是有效的数据可视化的组成部分，在设计时考虑以下3种颜色类型:一个定性调色板最适合显示分类变量。为确保易用性，所分配的颜色应该是不同的。连续调色板最适合需要按特定顺序放置的数字变量。使用色相或亮度或两者的组合，可以创建一个连续的颜色集。
发散调色板是两个连续调色板的组合，中间有一个中心值(通常为0)。通常不同的调色板将传达积极和消极的价值。确保颜色也与“消极”和“积极”表现的概念相匹配。
看看一个方便的工具- [ColorBrewer]https://colorbrewer2.org/#type=sequential&scheme=BuGn&n=3，它可以帮助你生成各种调色板。
根据美国国家眼科研究所(National Eye Institute)的数据，大约每12人中就有1人是色盲。你的图表只有在广泛的受众可以访问时才会成功。
1）在调色板中使用不同的饱和度和亮度
2）把现有配色去色然后检查对比度和可读性。
确保排版能够准确传达信息，帮助用户专注于数据，而不是分散用户的注意力。
1）选择易读的字体，避免衬线和装饰过度的字体
2）避免使用斜体、粗体和全部大写
3）确保与背景有高对比度
4）不要旋转文字
这个简单的技巧将确保用户能够更有效地阅读图表，而不会扭伤他们的脖子。
如果你的任务是在web和移动项目中添加交互式图表，你应该问的第一个问题是我们将使用什么图表库?现代图表库包含了许多前面提到的交互和规则。基于已定义库的设计将确保易于实现，并能提供大量交互想法。
帮助用户通过改变参数，可视化数据进行探索。然后得出结论，最大化价值和洞察力。在下面的示例中，你可以看到IOS Health应用使用了各种数据表示的组合。
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B 端产品主要是 Web 端产品，空间大、操作多，内容相对复杂。需要通过页面布局或者视觉设计表达出明确的逻辑关系，从设计角度降低用户的学习成本。而用户有固定的认知规律。格式塔原理揭示了人类视觉的认知是整体的：我们的视觉系统自动对视觉输入构建结构，并在神经系统层面上感知形状、图形和物体，而不是只看到互不相连的边、线和区域。
格式塔主要包括 7 个基本原则：
今天我们就来总结下，格式塔原理在 B 端产品中是如何应用的？
我们先看 2 张截图，分别是不同分辨率下的界面效果。
可以明显的感觉到高分辨率下，菜单列间距离较大，菜单的归属关系很清晰。而低分辨率下，菜单间的距离变小，特别是后面两列的菜单会给人混在一起的感觉。这就是格式塔原理中的接近性原则，距离近的关联亲密，距离远的就各自独立分组。
当我们想要传达给用户层级关系时，就需要善于利用接近性原则。例如表格上方的功能按钮，通常我们将高频、核心操作放置在左侧，低频、辅助功能放置在右侧。通过增大元素间的距离，达到功能分区的目的。
相似性原则是通过颜色、尺寸、图形等方面的共同属性，实现信息的分组或者高可读性。
例如在可视化图表中，不同范围值的指标采用不同的背景色。通过背景色的差异，将同一范围内的数据形成视觉关联，提高用户对信息的识别效率。
通过图形尺寸的相似性也可以构建内容分区。例如阿里云、腾讯云控制台的首页，都采用了双列设计，左侧主要以高频的业务功能信息为主，右侧是辅助运营信息。两列尺寸宽度有明显差异，用户会将相同宽度的卡片归为一组。这样有助于用户理解两类卡片的内容差异，并有效地突出业务信息。
IBM、苹果的 Logo 设计，无论是“用刀砍过”，还是被“偷咬了一口”，用户仍然可以识别出完整图形。这就是视觉闭合性原则的一种表现方式。
在 UI 设计中，则会通过对齐方式，形成虚拟空间。例如下图中阿里云通过明显的背景色、阴影等手法形成有形的内容空间。而微信公众号则是平铺背景色，内容区借助标题、卡片对齐形成视觉闭合空间，最终将页面划分为左侧导航菜单和内容区两个空间。视觉表现上更轻量化。
另外闭合性是需要元素之间相互辅助的，单独的元素无法构建出闭合空间。以下图为例，虽然四个小的卡片做了间距分割，但是由于界面整体上是横向分割的。我们会将 4 个卡片看作是整体元素去理解和认知。
用户更习惯于从左到右的横扫阅读，因此连续性主要体现在横向空间中。
下图中，虽然左侧的标签文字与右侧的内容信息有较为明显的间距，高度尺寸差距也比较大。但是用户不会将内容看作是 4 个独立的个体，而是理解为两组信息。
在某些场景中，如果信息平均分布，不会产生连续性的视觉感知。
例如下图指标监控中，指标都是采用小卡片，间距、尺寸较为统一。这种情况下用户就很难对信息分组处理。在我看来这些指标只是一个个的视觉散点，没有明确的视觉重点。用户无法感知到内在的逻辑性。用户想要找到某个指标时，需要逐个检索，花费的成本更高。
通过上述很多图片，我们可以看出页面元素基本都是横平竖直，中规中矩的元素和分割方式。或许有些单调乏味，但是胜在简单，不会带来额外的视觉噪点。
特别是 B 端产品，基本看不到异形的存在，甚至全圆角矩形都很少见到。即使有异形，也只是作为视觉表现元素存在于内容中，而不会作为空间的划分边界。
主体与背景原则最典型的应用就是蒙版弹窗。通过拉大主体与背景的差异性，凸显弹窗信息。
当我们需要着重表现内容时，同样适用于主体与背景原则。例如登录界面的设计，会通过差异化的背景、阴影等方式，带给用户清晰的视觉层级，适当凸显输入框的主体地位。
而 B 端内容区是核心空间，基本都是采用纯白背景，与页面背景形成对比，从而占据信息的主体地位。
共同命运原则听起来有点玄学，指的是相同运动特征的元素会被认为是同一组或者是具有相关性的内容。运动的元素在 B 端产品中应用很少，我没有找到合适的案例解释这个原理。
在移动端产品中有些应用案例。比如 iOS 系统中，桌面布局编辑态下抖动的图标，可以与静态不可编辑的内容形成隔离效果，视觉引导性更强。同样今日头条频道编辑时，也采用了抖动效果。
虽然 B 端产品没有 C 端色彩丰富，表现力上没那么炫酷。但是两者对信息传达的要求是一样的，要求和谐、有序、层次分明，辅助传达内在的业务层信息。灵活地运用格式塔原理将对产品的体验提升会有很大的帮助。
格式塔原理不仅限于视觉表现，产品经理或交互设计师在原型设计时，也要重视格式塔原理，辅助设计方案表达，提高团队间的协作效率。
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简介： 按钮组是把相关的动作组织成一组按钮的设计模式。按钮组的内部内容彼此水平或垂直对齐，并采用相似的视觉设计。如果超过三个或四个动作，往往会采取多个分组。
例子： 语雀编辑器的顶部工具栏
按钮组可以让界面不言自明。在复杂的布局中，被精心安排过的按钮组会很容易被用户感知和使用。一方面，它们在界面上往往非常明显，用户能够一眼看到有这些功能可以进行相关操作。
大家所熟知的格式塔原则（Gestalt principles）也在这里起作用。彼此相邻的按钮往往暗示着这些按钮的功能相近，因此会让用户感觉到这一组按钮可以完成类似的功能。相对的，不同的按钮分组往往暗示着不同的功能类型，因此彼此间应该保持间距，或用不同的形状，或用分割线进行区分。
如果你需要在界面上展示许多操作按钮，且需要确保它们随时在界面上可见。但同时，你又需要用图形化的方式组织它们，以使它们看起来不会特别散乱。
这些动作中有许多是彼此相似的 —— 它们有相似或互补的效果，比如，它们的功能语义相类似 —— 由此它们可以三五成组地放在一起。
按钮组可以用在对产品全局有效的操作上（例如「打开」和「选项」操作），或特定的一些通用操作（「保存」、「编辑」和「删除」），或特定的某些操作（例如布局的「对齐」、「分布」）。不同范围的操作不应当被到一个组中。
使用条件：
· 存在大量操作按钮；
· 希望用图形化的方式组织这些按钮；
· 操作按钮间存在功能相关性和差异性；
这个模式的总结简单到像是一句废话：把相关的操作按钮分成一组。
但如果详细展开就会有更多的介绍。比如：
· 如果需要包含文本说明，尽量使用两个字或三个字的动词短语，不要使用专业术语。
· 不要把不同功能范围的按钮放在一个组，应当将它们分成不同的分组。
· 同一组的按钮应该有同样的视觉设计：边框、颜色、高度或宽度、图标风格、动态效果等。
· 在空间排布上，可以将它们并排起来作为横排放置，如果空间不太适用的话，也可以考虑一列纵列放置（例如Photoshop的左侧工具栏）。
· 如果某一个动作是核心动作，可以将其区别对待。例如网页表单中的“提交”按钮。核心动作是希望大部分用户都需要（或期待）执行的动作。让这个按钮拥有更加强烈的图形或视觉风格来让它在显得更为突出。
· 如果按钮足够多，而且它们都有小图标，你也可以把它们放在工具条或者像工具条那样的狭长条上，放置在页面的顶部。
通过使用按钮组可以避免界面上按钮或链接过于拥挤混乱，也可以避免一长串冗长的动作列表看起来毫无关联或区别。
通过这一模式，你可以创建一个较为清晰的元素层级结构：用户可以一眼看出哪些动作是彼此相关的，哪些是重要的。
用户需求：编辑设计文件中的对象
Sketch 也是个很典型的应用了按钮组的设计工具。Sketch顶部的按钮不少于15个， 有很多要理解和追查。 但是得益于精心的视觉和语义组织，界面按钮始终保持一定的可理解性。
用户需求：按自己需求对文件进行显示修改和操作
这个案例显示了来自 macOS 的 Finder 窗口的顶部按钮组。 秉承其设计传统，按钮风格明显。 导航组是放置在左侧中的按钮组。 布局相关的按钮组放在了中间，文件操作相关的按钮组放在了右侧。这样的设计使得界面变得易于理解和使用。
用户需求：项目执行相关操作
这个案例显示了 Webstorm 的顶部功能操作区。WebStorm 采用了按钮组的模式，将项目执行的相关操作和Git相关的操作聚合在一起，中间使用了分割线进行了区分。
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①什么是IOC
②IOC设计的发展方向
③IOC设计工具（BI类设计工具）
④IOC的应用场景
以上不展开阐述，不理解的朋友可自行关键词搜索，我们就应用层面发散一下；
数据指标--指挥调度--数字孪生--设备监测--设备控制--事件感知--配置中心
相信设计同学或产品同学，或多或少都有接触可视化领域。比如B端后台常使用到一些统计图表、比如用研分析或者市场分析也常常用到这类图形来表达。
而涉及B端可视化，有一个不可忽视的词就是“智慧”
智慧到底是什么，有人会告诉你，以前是数字化时代和智能化时代，现在已经开始进入到智慧化时代。但你要具体问智慧化和数字化有什么区别，大多数人会支支吾吾给你一个抽象的概念。
人尚且不能诠释智慧，又怎么去创造智慧呢？
所谓的智慧城市、智慧园区、智慧社区、智慧校园、智慧交通、智慧安防，甚至智慧殡葬。
扒开外衣，它真的智慧吗？
到底什么是智慧？百科告诉你：
“ 智慧是生命所具有的基于生理和心理器官的一种高级创造思维能力，包含对自然与人文的感知、记忆、理解、分析、判断、升华等所有能力。智慧与智力不同，智慧表达智力器官的综合终极功能，与“形而上之道”有异曲同工之处；智力则谓“形而下之器”，是生命的一部分技能。
在我们的日常生活中，智慧体现为更好地解决问题的能力。
通常，我们设计可视化大屏都容易被局限在平面空间中
“这个屏就这么大，你还想要什么？”
要提升可视化，首先就要打破面板大小的局限性，
理解并以其他形式满足合理的数据穿透需求
如：
“
这个饼图告诉我未处理的还有8个工单，到底是哪8个工单，
谁在处理，处理停留时长多久了？，
你就告诉我没处理完，能辅助我决策什么？
”
数据的穿透面板可以有多种形式，以弹窗和面板的切换居多；
数据穿透后，也需能给到更详细的信息辅助管理者决策，
但“决策”的动作如何做？
对讲机？电话？或又是其他通讯工具？
不可质疑的是，确实很多情况，对讲机更有效率
但信息化时代，有时为了痕迹留存，可以牺牲一些效率或尝试融合；
这就迎来了大屏的功能性操作，工单指派、催办、关闭、误报等；
当然，想象空间还有很多，
如：未必客户的操作台就如同公安一样分布着各类事件的值班人员，
未必不会出现临时替班情况，如何通过大屏指导或指引不熟悉的人员处理事件？
处置预案或者叫处理建议，也许就是另一个亮点。
数据终究是数据，没有物理世界的直观感，
数字孪生即是这个时代最热也最保温的话题，比如最近大热的概念元宇宙；
虚拟世界的映射我们见过太多，但大多是在游戏中，
如果要真正反映真实世界，技术空间依然很深。
打个最浅显的比方，模型基于X、Y、Z轴坐标，而现实世界基于地理位置（GIS）,如何映射？
BIM（城市信息模型） 、GIS（地理信息系统）、IOT（物联网）
关于孪生，路还很远，但从几何模型——数据模型——数据融合——动态孪生到自主孪生，我们已能看见光。
大家可以去瞅瞅51World，一家以克隆地球为愿景的数字孪生机构，虽然不知道他们能走多远，但一定值得关注和祝福。
IOT物联网？
传统的可视化我们会罗列设备的信息列表、日志、报警事件，
但大多都是非技术人员无法理解的数据，产生不了价值，更不能辅助决策。
关于设备，我们要往实用层面多加考虑，在真实场景中找到应用价值，
比如监测设备的在离线状态、故障事件、原因分析、设备开关控制等；
万物互联，未必不可能；
说到设备的故障事件，我们突然想到，传统的故障是怎么发现的？
通过物管码，定期巡检，上报异常；
现在我们通过设备各项传感器也能发现，这是设备，那人、车、消防，难道不行吗？
人可能包括内部工作人员比如脱岗等事件，也包括外来人员的闯入等；
车可能包括超速、逆行、违停、僵尸车辆等；
现在的AI感知摄像，如执法摄像、车辆监测、热成像摄像等，可以帮助我们感知大多常规事件。
除此之外呢，数据的比对可以分析出各类异常，当然，人工反馈也不可或缺。
数据差异多大算异常，什么时候告警，这些随场景不同都可能截然不同，标准虽然重要，配置也不可没有；
图表的展示形式，是折线又或是柱状，维度是区域又或是楼栋？，图表的样式和数据维度配置貌似让人惊喜；
谁来看都展示一样的数据？会否出现数据查看的需求不同？演示和使用的需求会否截然相反？
打个不恰当的比方：
使用时，更希望没有告警；
演示时，更希望让观众看到我们对告警事件的处理效率和大屏的智慧；
权限的配置值得深思；
文章来源：站酷 作者：互耕II乙方
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在日常的工作中，会经常接触到一些数据方面的内容，同时我也在不断的加强相关方面的专业知识学习，希望可以借此做一个总结，与大家分享。如果你也在平时的工作中遇到相关的数据问题、不知如何利用数据推动设计、或者对数据抱有一定的兴趣，那我们可以一起往下看。
本文主要围绕以下几个方面来进行解释说明：
随着互联网大环境从增量进入到存量市场，企业发展与产品的迭代越来越离不开数据的指导，数据驱动已然成为当下产品的主趋势。身为设计师的我们，更应该对数据保持高度敏感，通过一系列的数据分析推动设计迭代,并让其更合理、更具有可信度。
任何一款产品，设计师都无法根据自己的心情、想法，一拍脑门的迅速产出。好的产品，既要考虑市场价值，也离不开用户体验，应该明确目标而进行实现，所以设计过程中需要依靠数据给予我们指导，即利用数据驱动设计。
数据在产品迭代过程中有着举足轻重的地位，对于设计师而言也是极其重要。在了解数据之前，简单的理解一下为什么需要数据，在互联网产品设计中，数据的作用主要分为以下三点。
工作中或许会常常面临多种需求并线进行的状况，合理客观的数据有助于我们更好的分清任务的优先级，并聚焦于当前最紧急的任务展开进行。合理有序的安排可以推动任务的快速高效完成。
设计师与真正的用户之间往往存在一定的差异，我们不能按照设计师固有的思维方式去衡量用户的想法，更不能想当然的觉得用户需要什么。
数据可以帮助我们更好的了解用户，利用数据分析的种种方法，我们可以进行抽丝剥茧，发现更深层次的问题，不断的去深挖用户需求，进而更好的满足用户，只有这样我们才能更好的留住用户，促进产品增收。
在进行设计输出的过程中，我们可能常常会遇到以下情况：
我相信各位设计师在日常的对接中，一定是根据需求文档进行了设计输出，但是在设计评审阶段却很难去说服各需求方。数据在此情景下就显得非常重要，它可以帮助我们针对设计方案有一个理性的数据支撑，去衡量我们的设计方案是否合理有效。
其次在项目上线后依据数据反馈,可以验证此次设计是否达到理想目标,是否还有进一步优化的空间。了解数据可以更好的帮助我们深耕需求、把控方向。
为了进一步了解数据，现将所有的数据进行整合区分，大致上可以分为两个类型，分别是定性数据与定量数据两大类。
定性数据指导设计过程，往往判断某件事物的意义与价值。定量数据关注数据频率，在结果上更具有说服力。这两种数据的类型在数据分析以及设计驱动的过程中都非常重要。时常会通过定性数据来发现、定义问题，最后再由定量数据来验证结果。
定性数据是非统计数据，在样本选取上，数据量较少，主要收集途径有以下方法：应用商店评论、客服反馈、音视频记录、笔记反馈、访谈调研等。
可以快速了解到用户的行为和态度，这种数据具有可调查性，是可以进行深入研究的，能进一步推断出设计的哪些方面存在问题，从而通过设计方法优化产品设计体验。
定量数据是统计性的，可以用来问“多少”的问题，最终生成结论性的数据信息。收集途径可以有以下方法：测试、产品数据、指标上报、实验调查等。
定量数据提供了对设计的间接评估，可以快速了解用户基础信息数据以及对产品的使用感知，例如完成率、满意度等等数据指标，它不仅可以帮助我们快速统计信息，还能验证结果。
数据不应该是只停留在表面的数字，需要深入的了解数据，善于从这一堆数字背后，发现数据的真实意义。
由此，Google推出HEART模型，作为一套完善的用以评估以及提升用户体验的标准。HEART模型包括五个维度，分别为：愉悦度（Happiness）、参与度（Engagement）、接受度（Adoption）、留存度（Retention）、完成度（Task success）。通过这种方式将数据分为五个维度，可以更有效的明白不同类型的数据所体现的真实含义。
什么是愉悦度？关于这个问题，大概一千个人会有一千个回答吧，因此愉悦度更偏向于用户在产品使用过程中直观的主观感受，例如满意度、产品体验感受、推荐指数、易用性感知等等体验指标，通过这一类的数据可以有效的了解用户对于产品或者某个功能的喜好程度。
可以利用定性研究的方式获取用户在体验和感知上愉悦程度，例如一对一访谈、观察小组、可行性测试等。也可以通过定量调查中的问卷、数据反馈、AB测试等了解用户的使用情况以及推荐指数等。
指用户在使用产品功能时的参与深度，衡量指标即为有效活跃用户的数量。用户参与度并没有统一的可量化的界定标准，但大致上可以分为以下几个指标，产品访问频次、平均访问时长、访问页面数量、产品使用间隔。
数据的衡量只是最基础的一步，更重要的是如何提升用户的参与度，对于新用户而言，可以通过引导、帮助等建立良好的第一印象；对于老用户，需要合理的推送相关优惠与活动，也可以利用游戏化运营建立长期关系，这些都是比较有效的提升参与度的方法。
当一个新的产品与功能出现时，由于陌生感，用户短时间内很难接受，而接受度就是指用户在特定时间内真正开始习惯并使用。
为了快速得到用户的认可，往往产品设计中会通过竞品分析的方式确保框架内容与市场的同类产品保持一致，满足用户的使用习惯。而针对大部分的新用户也会使用新功能引导以及相关通知推送等加快新用户的接受度。
在产品运营中，留存是最关键的数据指标，它也是产品获利与增长中最主要因素之一，留存直接决定了用户是否愿意继续使用，它是最真实的数据表现，而留存通常体现在，多日留存率、回访率、不同平台的使用重合率等。
针对这一数据我们需要关注的核心问题就是如何提升用户留存率，大致的方法可以分为以下两个维度：
(1) 产品维度
产品功能决定是决定用户留存的关键。在需求设计上，通过挖掘潜在需求，刺激用户长期使用，并且通过拓展应用场景，不断提供细分服务，进一步满足用户；甚至我们也会发现在大多数产品中，通过建立社区，打造社交圈子，强化用户的粘性。
(2) 运营维度
产品使用过程中，合理的运营也是提升用户留存的关键之一，常用的方法有定期举办活动、例如砍价、助力、签到、每日任务等；也可以通过消息推送挽留用户。
完成度主要是指用户对于关键任务的完成率，常常用来衡量交互流程是否合理。主要包括以下维度：首次点击时间、操作完成时间、完成点击次数、完成率、失败率、出错率等。
A: 任务完成度的衡量指标该怎么计算呢？
(1) 任务完成时间
用户在整个任务过程中，所花费的时间即为任务完成时间。
(2) 完成率
完成率=完成的操作次数/开始操作的次数
产品设计中，为了提升完成率，需要辅助用户进行交互并进行引导设计，不仅需要符合不同场景变化以及用户的心智模型，还要给予用户体验流程中的舒适感受，进一步辅助其完成任务。
B: 如何提升任务的完成率呢?
(1) 降低理解成本
利用设计手法，降低任务流程中的理解成本，切入到实际的场景中，帮助用户快速完成任务。
例如在列表模块中，默认状态下的输入框内，展示灰色的提醒文案，提前告知用户该区域应该填写的内容；比如说高德地图通过AR技术结合导航，快速帮助用户完成导航任务;再类似于可视化数据看板,帮助用户快速获取信息结果。
(2) 精简任务流程
降低理解成本只能单一的满足用户操作前的理解，而操作过程中的步骤长短也起到非常关键的作用。优化任务流程，目的就是为了提升完成率。
例如用户在进行登录注册时，可以点击右上角的文案即可实现登录注册状态的快速切换，减少用户切换的流程步骤。再比如说表单填写类的产品,还可以将相同的内容进行整合，减少操作。甚至电商产品中，可以通过找相似减少用户的筛选成本。
(3) 系统智能预判，提供帮助
结合用户的场景与行为，进行合理的预判设计，有助于缩短用户操作路径、引导用户转化。例如下面的案例，在表单信息填写中，通过智能判断关联内容，提供帮助，甚至通过判断用户的行为，进行精准内容推送。
通过以上数据的五个维度，可以发现数据的覆盖面是十分广泛的，不同的数据反映不同的内容。在工作中我们也会接触到复杂且多样的数据，对于设计师而言，常用的数据大致可以划分为用户数据、行为数据、业务数据这三大类别。
从字面上理解用户数据即为与用户有关的数据，这种数据常常用来描述用户人群、用户基础属性等。通过一系列的“用户数据”进行支撑，可以快速梳理关于产品的基础用户群体，构建用户的画像。
不同的产品属性，有不同的用户人群画像。比如说美柚这款记录类APP,主要的用户人群是年轻的女性,对生活有一定的追求；再比如说英语流利说这款产品,主要的用户人群是年轻的、有明确学习英语需求的人群。
用户数据主要包括两大类别：用户基本属性与用户生命周期数据。
用户基本属性通俗解释即为关于用户自身最基本的属性，包括性别、地域、年龄、职业、学历、收入、婚姻状况等等......通过这一系列的属性，我们可以对用户有一个更深刻、更全面的认知。
只有更好的了解用户，我们才能进行针对化的设计产出、精准投放，从而推动产品更好的发展。这就好比两个人谈恋爱，只有清楚对方的想法、习惯、喜好，才能减少吵架的几率，实现和谐发展。
生命周期指的是从开始到结束，用户都会经历着从接触到流失的阶段，我们通过生命周期结合用户数据可以简单分为新增、活跃、留存、流失。
1、新增用户数
新增用户从字面上拆解开来即为新、增，广泛意义上来说，我们可以将一段时间内打开产品的新用户人数算作新增用户，但是更严谨一点的话，则表示某产品一段时间内新增加的注册用户数量。
通常我们将下载且访问过产品的用户称为访客，这部分人群是潜在的注册用户。
2、活跃用户数
活跃用户在体验产品的过程中会花费更多的时间与精力，相比普通用户而言他们更加认可平台，对于平台的发展有着重要的地位。那什么是活跃用户？如何具体的去定义活跃用户呢？
通常来说，用户在规定的时间周期内，有打开过产品，这就算做一个活跃用户。当然，不同平台对于活跃用户的定义存在一定差异。而活跃用户主要也分为两类：新用户与老用户，而从商业的角度上还可以划分为低价值用户与高价值用户。
活跃用户数常见的指标有DAU、WAU、MAU。
DAU：Daily Active User，表示日活跃用户数量，指的是从0:00-24:00一个自然日(统计日)之间，登录并使用了某一功能的用户数量。
例：某个产品的日活计算方式为打开该APP即算活跃，2022年1月19日这天打开APP的行为有50次，经排重后发现有30个用户打开了APP，那么该产品的DAU就是30。
了解完DAU,我相信大家对于WAU（周活跃用户数量）与MAU（月活跃用户数量）应该不至于陌生了。WAU与MAU，他们两者最大的区别就是计算周期的不同，但需要注意的是，月活的计算并不是简单的日活相加，我们需要进行去重。
3、用户留存率
在讲解用户留存率之前，我们应该了解用户留存。何为用户留存？顾名思义，就是最终留下来的用户。用户留存率这一指标可以反馈当前产品的质量如何，这是产品自初期开始就需要持续关注的内容。常用的用户留存指标有次日留存、3日留存、7日留存、15日留存和30日留存。
4、用户流失
用户流失的定义是什么？用户流失需要结合时间(Time)与动作(Action)这两个指标进行，即用户在一段特定时间内未进行关键行为的操作。与之常常相关联的因素大致分为产品生命周期、负面体验、竞品策略等等。
用户流失率的存在表明了用户对产品的负面反映，对于产品发展有着非常重要的数据反馈。
当下市场中的获客成本越来越高，获取新用户的成本要比留住现有用户的成本高出5倍。因此降低用户流失率，就显得尤为重要。
行为数据常用来描述用户使用方式，指的是用户在使用产品过程中所产生的一系列交互相关的数据，通过分析快速了解用户特征，为流程优化、精细化运营、产品体验等设计措施提供判断依据、辅助设计。
行为数据的指标主要包括转化率、平均停留时长、跳出率、PV、UV等等。
1、转化率
什么是转化率？转化率就是下一页面与当前页面的访问占比。它常常被用来衡量产品路径中的用户体验是否合理，从而进一步推动流程优化以及设计迭代。
以下图为例，有200个人来到了页面A，其中有100人点击页面A的按钮进入页面B，那么页面A按钮的转化率则为(100/200)*100%=50%。
2、启动次数
通常指的是某一特定时间段内用户启动应用的次数。与之相关的两大指标分别为用户总启动次数与人均启动次数，常用来反映用户粘性与活跃度。
3、使用时长
使用时长是指某一特定时间段内用户从打开到关闭产品的使用时间。使用时长需关注的指标为用户总使用时长、人均使用时长、单次使用时长。这些指标常用来衡量用户粘性与活跃度，常常需要与启动次数一起结合进行分析。
4、访问分析
页面访问分析包括页面访问次数、停留时长、跳出/退出率、用户访问页面数和用户访问路径。
(1) 访问次数
访问次数是指访客完整打开页面进行访问的次数，常用来衡量产品的访问速度。
(2) 停留时长
停留时长表示用户进入产品中，呆了多长时间后离去。这一指标是考量用户粘性以及贡献度的重要指标。
(3) 跳出率/退出率
跳出率，指的是只访问了入口页面即退出的次数与入口页面访问次数的占比数。
跳出率越低，说明流量越好，用户对产品的兴趣越高。
计算公式为：跳出率=访问一个页面后离开的次数/总访问次数*100%
退出率是指从该页面退出的页面访问数与进入该页面的页面访问数之比。
计算公式为：退出率=退出次数/总访问次数*100%
跳出率为(2/8)*100%=25%
退出率为{(2+2)/(8+2)}*100%=40%
注意：跳出率与退出率较高，也不全部都是坏事。我们需要具体问题具体分析。比如说某些下单页面，点击提交后会进入第三方支付平台，该页面跳出率高则为正常。
(4) 用户访问页面数
用户访问页面数常常离不开两方面的指标，PV值与UV值。
PV(Page View)：指的是在一个特定周期内，页面访问量或点击量，侧重浏览量。
用户每访问一次就算作一个PV。
UV(User View)：指的是在一个特定周期内，访问页面的人数之和，侧重访客数。
一天内同个用户多次访问仅算作一个UV。
(5) 用户访问路径
用户访问路径是统计用户从进入产品到离开产品整个过程中的路径与页面访问情况，不同的用户路径是不同的，我们需要去定位关键节点，针对性的产出优化方案。
如下图所示，用户在进行针对性的查找歌曲时，通过首页的搜索入口进入，在搜索引导页面中输入歌名，最终出现结果页。通过用户的访问路径分析，可以为我们进行优化提供合理的切入点。
1、ARPU
ARPU是 “The average revenue per user” 的缩写,是指在某一周期内用户产生的平均收入,用来衡量单个用户为企业所带来的效益。
注意：ARPU值是有时间属性的，我们在计算的时候需要有清楚的时间定义，不同的定义方法，计算出来的结果是有很大差异的。
2、付费率
不同业务模式之间的付费率计算方式是不同的，在进行分析之前，我们就需要弄清楚分析的维度。
(1) 注册用户付费率
注册用户付费率=付费人数/注册人数
(2) 活跃用户付费率
活跃用户付费率=付费人数/活跃用户人数
3、GMV （成交金额）
GMV (Gross Merchandise Volume)，即成交金额。这个指标常用在电商行业，是用来衡量电商企业综合实力的核心指标。
GMV=真实成交金额+未付款订单金额+拒收订单金额+退货订单金额。简而言之就是GMV为已付款订单与未付款订单两者之和。
4、LTV （用户终身价值）
LTV(Life Time Value)，为用户生命周期价值。一般常用指标为3日、5日、7日、30日、60日、90日LTV。常用来衡量用户从开始使用到不再使用产品的整个生命周期内，为企业贡献了多少收入。
它的计算方式由两部分组成：LTV=LTxARPU，LT为用户生命周期，ARPU为每用户平均收入。
数据分析不仅仅是摆数据，同时深度的结论也非常重要。空有数据，没有结论，对于决策者而言并没有什么明确的用处。那么，面对一堆数据，我们该如何分析得出深度的结论，从而驱动决策？
数据的获取渠道有很多种方式，接下来分享几个我在工作中经常使用的方法。
注意：同一关键词，不同平台的搜索结果可能存在一定差异
平时的工作中，我们不能仅仅是沉浸在自己的世界，需要加强与其他同事之间的沟通交流。通过与用户运营、数据分析师的交流，可以了解到最新的数据情况，时刻保持敏感度。
如果公司没有专门的数据分析师，也可以从客服人员下手，他们无疑是与客户打交道最直接的人了，他们对于用户的痛点会更及时感知。可以通过询问客服人员，更好的了解用户的痛点需求，辅助我们设计方案的执行。
我们可以通过多种方式了解用户对于产品的反馈，比如说Feedback用户反馈，Twitter、Facebook等社交媒体，以及Google Play应用商店评论等。
针对想要查看相关数据的模块内容，提交关键数据指标给到数据分析师、开发等，从而进行一个定制化的内容获取。
注意：说到这里就不得不提到数据埋点，有一个需要我们注意的地方，那就是在进行埋点时，一定要在设计阶段就提前告知开发以及数据分析师，做好沟通工作，针对需要的数据进行埋点处理。
在需求评审前，设计师可以提前了解相关数据，帮助我们对于设计层面有个更深刻的理解。在评审过程中，通过沟通碰撞了解到更多的数据，也能依据之前项目的数据资料作为参考，辅助本次设计优化。
在一些大的项目上线一段时间后需要进行数据反馈，大家针对结果做一个项目复盘，开展相关会议。在这结果之外，我们还需要关注是否产生了新问题以及是否有新的机会发掘点。在复盘之后，针对知识点进行共享，设计师可以通过这种方式了解更多信息，方便后期迭代。
数据的呈现往往告诉我们已经发生了什么，但它没有告诉我们将会发生什么。我们应该利用数据，从历史中吸取教训，也可以依据过去的趋势预测未来，甚至可能是非常准确的预测。我们需要对数据有一个理性的判断，进行甄别。
什么是虚荣数据？如果空有一个数据，尽管该数字看起来很美，却无法依靠该数据去进行设计驱动以及提供具体价值，那么该数据就是一个虚荣数据，毫无意义。
以下几个指标则是常见的虚荣数据，我们需要引起注意。
1、点击量
无论什么网站，只要页面上存在的可点击区域多，那么该页面的整体点击量数字必然都比较高。相比之下，我们更应该关注的是点击人数，而不是点击次数。100个用户每人点击1次，与1个人点击100次，后续带来的结果是必然不同的。
2、下载量
下载量的多少有时候会影响产品在应用商店中的排名，但是这个数据指标并不能带来实际价值。反观下载之后的注册转化率、付费转化率等等才是我们关注的重点。
3、用户数
用户数量越大，这个产品听起来似乎就越成功。但是产品的成功与否，并不仅仅取决于这一个数字，而是与之相关的一系列指标。
比如说A、B两款产品的用户量分别为100万以及50万，用户活跃度分别为1%与30%，其他都是沉默用户，那么就一定能说A产品要比B产品好吗？
用户数量再大，没有体现出对应的价值，那么就是虚拟数据。我们不能被这些虚拟数字所欺骗，还沾沾自喜。
4、停留时长
用户的停留时间越长就说明这个产品越好吗？真的是由于产品的用户体验做的足够好而让用户产生了沉浸式的体验从而一直停留吗？
用户的停留时长并不是越长越好，这个指标也无法直观反映用户对产品的粘性。我们更应该结合完成度、内容跳出率等数据进行综合判断。
数据分析过程中，也会存在很多异常数据，需要从多个角度看待数据，一般来说，产品的部分数据指标存在固定的波动周期，当某项数据指标突然不符合常规波动变化的时候，我们就需要去进行深入的研究，挖掘异常背后的原因。
1、幸存者偏差
幸存者偏差是数据分析中常见的逻辑错误，那么简单来说是什么意思呢？
通过以上几个例子，想必大家对于幸存者偏差都有一定的理解了吧。所谓幸存者偏差，即我们在进行统计的时候忽略了样本的随机性与全面性，用局部样本代替总体样本。归根到底这就是由于获取信息知识的不全导致的认知偏差。这启示我们在查看数据的时候，不能只看显而易见的信息，同时还要找出沉默信息。否则，一定会存在着巨大偏差。
2、数据样本不够
在进行数据提取的过程中，除了需要注意上面所描述的样本选择问题上，还需保证足够多的样本数量来进行支撑。按照常规定律来说，数据样本达到一定的数量程度，才能展示出相对真实的规律。
例：比如说我们在产品中新增了一个功能，但是由于预算、人力资源等原因在前期的推广宣传阶段并没有多少曝光，只有一部分老用户知道，这就说明这个功能很失败，没有存在的意义吗？答案未必是这样。
所以在进行数据提取时，我们就需要尽可能的保证有足够多的样本数据，这样才能保证最终输出的数据结果是最客观的。
3、存在脏数据
脏数据，也被称为坏数据，常常是指不合理、对于业务毫无用处的数据。
脏数据产生的原因有多种，数据统计过程中可能是由于输入了多余空格、重复插入多余数据等等。在前期数据收集分析阶段，例如问卷调查，往往会存在很多无意义的问卷，为了保证问卷的准确性，可以通过设置分支题目、陷阱题目等等方式来进一步筛选问卷，做好对脏数据的防控与清洗。
接下来给大家分享几个平时工作中常用的数据分析方法，包括以下几种：漏斗分析法、矩阵分析法、对比分析法。
漏斗分析法是数据分析过程中非常重要的一种分析模型，能够科学的反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段之间的用户转化情况。
常用的指标包含转化率与流失率。通过层层的分析，观察流程中是否存在提高转化率的机会点，挖掘设计。(后面会结合实际项目为例进行详细阐述，这里就不做过多讲解)
所谓的对比分析，就是给孤零零的数据一个合理的参考，否则这种数据是没有意义的。在利用对比分析法进行数据分析时，需要关注两个方面内容：对比对象与对比维度。
在产品迭代测试的过程中，为了增强说服力，择决出最佳方案，往往会采用对比分析，也就是常说的A/B Test。A/B Test最核心的思想是要保证单一变量，其他条件保证相同。回到设计本身，一般来说每个方案应该大体上相同，只是某一个地方有所不同，比如某处文案、颜色、图标等。然后针对不同的用户展示不同方案，统计并对比不同方案的转化率、留存率等指标，从而确定最优方案。
矩阵分析法常常是通过两个指标的交叉，利用分析矩阵划分为四个象限，找出问题的优先级。
例：如下图所示，为某个运营活动点击的四象限分布情况。X轴自左向右，Y轴自下而上，分别代表了从低到高。
通过矩阵分析的方式，我们可以快速定位当前最值得的MVP优化方式，指引我们在复杂的数据中正确前行。
作为一名设计师，在了解了数据基础的内容后，就需要掌握通过数据驱动设计最关键的内容，接下来我将通过用户、行为、业务三个角度来给大家分享几个不错的设计案例。
通过上面的分析，我们了解到用户数据涉及到两个方面，用户的基础属性数据可以很好的辅助设计，通过数据对用户进行分层，例如性别、年龄、地域，这些都是常见的用户基础属性；
除此之外，与用户相关并关联产品的重要数据还包括新增用户、用户活跃度、用户留存率、用户流失率等数据，我们可以通过这些数据的表现挖掘背后的原因，进而通过设计手法深入优化促进用户数据增长，形成闭环。简单分享以下几个方法。
关于产品拉新，并不只是产品上线后需要考虑的事情，在产品设计的每一环节中，都是需要去进行考虑的。产品拉新可以通过邀请码、新手福利、邀请好友等几个方面进行。
1、邀请码
邀请码通常是由企业发放，优先发放给种子用户，然后通过种子用户的社交圈去进行扩散，进而吸引更多的用户参与进来。
前段时间爆火的一款国外音频社交软件Clubhouse，便是利用了这种方式进行扩散传播。与Facebook、Instagram、Twitter等社交软件有所区别，Clubhouse并没有对全部用户开放，而是需要得到其他用户发出的邀请码验证后才能进行使用。邀请码的稀缺性将Clubhouse的热度炒得越来越高，使得参与其中的用户能产生一种自我满足感，同时这种模式大大保证了音频内容的质量。
2、新手福利
一些产品针对未注册或者未使用过产品的新用户，会发放专属福利，促进用户转化。
新手福利通常是以开屏页、Banner、弹窗、活动页、新手任务等形式进行领取，随着市场环境的紧张，获客成本越来越高，新手福利的成本的也在逐渐增加。
3、邀请好友
针对注册或使用过产品的用户而言，通过发掘他们自身的社交圈子，促使老用户自觉邀请新用户，提升产品的用户数量增长。
邀请好友有以下两个常见方式：
(1) 增加分享入口
老用户可通过点击分享图标的形式直接分享给相应的好友。比如说，网易云音乐这款产品，用户可以邀请好友一同在线听歌，或者是单独分享给特定的人。这种方式主要是利用了人的分享和展示心理。
(2) 福利刺激
平台发放一定的优惠券、奖励等给到用户，新老用户都可以通过这种方式获得对应的奖励。这种方式主要是利用了人的获利心理。
活跃运营可以提升沉默用户的活跃度，对于产品的发展有着非常重要的作用，常常通过一系列的方式来进行布局。
1、用户积分体系
积分体系如果运用的好，那么对于增加用户粘性以及提升活跃度是非常有帮助的。这个积分体系是否能够吸引到用户，就在于积分所兑换的产品是否有足够价值。
比如说常见的外卖平台——饿了么的积分体系，其核心就是围绕下单行为而展开，下单之后返还吃货豆，吃货豆可兑换红包，红包再次消费抵扣。整个操作流程，围绕用户的核心行为构建奖励并形成闭环。
2、签到
很多产品都设置了签到功能，希望借此方式提升用户粘性。这一功能的常见名称为“签到”“打卡”，或者根据运营活动的场景来进行命名，比如说蚂蚁庄园、新浪种树等。
一种良好的签到模式对于用户习惯的培养是有着积极的正向作用的，但是关于在产品中是否增加该功能，也是要根据自身的产品特性去进行更细致的考量。
签到的方式主要有自动签到与手动签到这两种。
（1）自动签到
登录自动签到的方式常见于游戏类应用中，比如说王者荣耀这款产品，用户打开即以弹窗形式告知用户，领取相应的奖励。
（2）手动签到
用户点击签到入口，即可完成签到。相比自动签到而言，这种签到方式应用范围更加广泛。
3、社区
现如今越来越多的产品开始打造自己的社区，比如说淘宝的逛逛，咸鱼的会玩等等。为什么社区功能越来越普遍呢？社区的存在，可以让用户在产品有一个属于自己的社交圈子，这样有助于用户产生粘性，从而提升产品活跃度。
例：Keep通过打造高品质的UGC内容社区，满足新老用户的价值需求。顶部Tab分为关注、精选、圈子三个模块。关注一栏方便用户快速查看自己感兴趣的人，满足社交需求。精选一栏承载了KOL与内容生产者的分享内容、用户社交留存功能。圈子一栏更好的满足用户想要一群人打卡的情感诉求。
留存的本质是要满足用户的核心需求，只有满足了这个条件后用户才会持续使用。它应该贯穿于整个用户生命周期，而不仅仅是局限于其中某一个节点。好了，废话不多说，直接上例子。
1、流畅的首次体验
用户首次使用该产品时是否顺畅，能否在第一时间找到自己所需要的内容，很大程度上会影响用户后续的留存情况。
比如说现如今很多产品为了降低用户的登录注册成本，通过手机号一键注册即可实现快速登录。若未注册过，在登录时系统会自动判断并为其创建账号。这种方式极大的降低了用户记忆成本，同时还有安全性的保障。
2、降低学习成本
通常来说一款产品的学习成本越高，用户理解起来就越困难，那么用户长期留在该平台的概率就会降低，故而我们应该通过一些设计手法去降低用户的学习成本。
例如一些金融产品，其晦涩难懂的专业知识对于新手小白来说真的是非常困难，基本的认知都存在困难的前提下，更别说指望用户转化了。基于此背景，新手引导提示、新手教学视频、在线客服服务、模拟交易等等方案，都会极大的降低用户理解成本，为后续用户的下单转化提供有力的帮助。
3、迁移成本
何为用户迁移成本？用户选择新产品的行为需承担的代价。随着迁移成本的增加，用户长期使用该产品的概率也会相应增加。
例如有道云笔记这款产品，用户在该平台创作了大量的内容后，就很有可能会长期留在该平台，因为重新换平台的成本着实有点高。
挽留机制是留住用户、促进用户转化的最后一道程序。
常见的挽留机制有以下几种形式：
1、提供解决方案
当淘宝用户在进行退款时，若原因是地址填写错误，那么页面会自动出现弹窗提醒用户修改即可，避免用户取消订单，从而降低退款率。
2、利益刺激
当用户退出购买页面关键节点时，会以弹窗形式进行挽留。
例：知乎会员购买页面退出时，系统会自动出现二次确认弹窗，将价值点信息以动效形式展示在视觉中心，并对支付按钮进行突出设计，吸引用户注意，再次挽留。
例:拼多多的二次挽留同样以弹窗形式展示，突出利益点，同时有时间维度，使得用户产生紧迫感，刺激用户下单。
3、操作警告
操作警告类的文案二次提示，可以让用户对当前行为有更清楚的认知，并仔细思考。用户会考虑到一些时间成本、花费精力等因素，可能会取消放弃的念头。
例：全民K歌这款应用，用户想要删除之前发布过的创作内容，点击删除之后，会出现二次警示确认弹窗，对用户的行为进行一个挽留。就算最终用户删除了创造内容，还可以在最新删除列表中恢复。这样既可以避免用户误操作引起的后果，还能最大程度的保护创作内容的多样化存在。
行为数据描述用户使用方式，虽然与用户相关，但更加关注的是使用的流程、方式与产品体验，其中重点关注的数据包含点击率、转化率、访问分析等。
深入分析用户的访问数据，模拟行为场景，更好的把握用户当下的心理，从用户角度出发去设计。下面，我将以一个工作中的实际项目为例，详细阐述如何从设计侧推动项目迭代。
例如我们接到一个需求，需要进行注册流程的优化，提升这一模块的转化率。很多时候，我们往往会陷于视觉层面进行调整，但这并不能从根本上解决问题。我们需要静下心来仔细思考，真正找到这个需求背后的目的以及当前存在的问题。
那么我们可以怎样去进行呢？首先，为了对用户行为有更直观的理解与感受，可以利用用户体验地图的形式将用户行为场景复现，通过对用户的情绪曲线、想法的剖析，从中找到合适的机会点，为后续设计的迭代优化提供一定思路。
通过对用户的旅程进行分析，可以发现在不同关键阶段中所对应的数据指标也不同。因此在设计的过程中可以针对不同的行为场景，制定对应的数据优化目标，从而提升整体的产品价值。
用户的行为是决策的重要因素，了解用户的行为和意图后，会发现大部分用户的行为与设计会存在很大的偏差，所以需要更多关注用户的行为数据，揣摩用户行为下的真实心理与诉求，才能做出用户满意的产品。
紧接着上面的案例，咱们继续通过漏斗模型进行深入分析，优化用户在登录注册路径上的体验，提升转化率。
原有的登录流程转化率如下图所示
1、快速定位问题环节
通过数据反馈，发现从注册页面到点击注册按钮这页面之间存在较高的流失率，其次再是安全验证页面。我们需要对这一流程中的关键节点进行梳理，同时将主要的精力聚焦于该模块的优化。针对流失率较高的主要页面进行着重设计。
2、分析问题
通过数据分析可知，用户很大一部分都在点击注册按钮这一页面流失掉了，当前页面的停留时长较长，那么我们是否可以缩短停留时长，帮助用户快速注册呢?该怎样设计才能提高用户的操作效率呢？
3、方案输出
通过聚焦问题后，发现最终我们的落脚点应该在如何提升用户的操作效率，帮助用户快速完成注册。
针对此设计目标，运用竞品分析、用户体验地图等方式对于该模块进行了思维拓展。提出了一些可行性方案，比如在输入邮箱时增加常用高频邮箱格式后缀，减少用户手动输入的步骤；比如增加用户输入错误之后的快捷删除图标，方便用户一键操作.....等等（详细的可见之前项目复盘）。
4、数据验证
在设计上线一段时期后，查看数据情况。
经过一段时间的验证，漏斗模型的数据转化有了很大提升。再次验证，此次改版方案较为成功。
以上案例大致展示了工作中如何运用数据驱动设计的常规流程与方法。从整体漏斗分析原因，定位关键问题节点，进而推动问题环节的优化，最终解决问题。
数据会给到我们一定的指导作用,我们需要对数据进行深入思考,从设计的层面去赋能业务。从宏观的角度去看待业务价值的增长点,寻找设计机会。那么我们该如何通过设计手段提升业务价值呢?产品价值的实现离不开用户,从用户的角度进行拆解分析,可以更好的洞察到机会点。
例如我们需要提升会员模块的开卡率,该怎么进行落地执行呢?
我们将用户的行为路径划分为感知——决策——行动——传播这几个主要阶段,通过体验地图,深挖可优化的空间。
通过流程的梳理，将目标进行拆解，我们可以从中找到一些值得优化的地方。
有明确的设计目标之后,我们就需要针对每一节点进行针对性的设计。
1、感知阶段-用户触达
当前会员购买的入口隐藏的过深，很多用户都对该模块的存在缺少认知。要想会员卡的购买率有所提升，最基本的举措就是要加大对其宣传力度。因此，我们需要增强用户感知。常见的形式有Push推送、邮件、短信等等，吸引用户去查看相关的内容，并引导后续转化。
我们需要提升关于会员内容的用户感知，就可以尝试在首页增加会员入口。宣传的形式可以采用Banner图，方便用户直接点击就可进入了解详情。另外，产品页面还可增加气泡文案引导，底部悬浮弹窗等等，增强用户的感知。
有一个需要特别注意的地方，就是在进行宣传引导时，一定要考虑到产品自身的属性，进行差异化设计。比如说海外产品的用户一般都很讨厌广告,那么我们在进行设计的时候就要做到克制。在满足运营需求的前提下，尽量减少对用户造成不好的体验。
2、决策阶段-价值触达
用户受吸引来查看会员相关内容时，我们需要对会员的价值进行一个高效快捷的输出传递。只有让用户在该阶段感受到价值大于价格，才会有后续的购买行动。在会员权益模块，需要根据用户的状态进行区分，针对化展示。人群大致划分为普通用户、会员与过期会员。
我们可以通过一些设计手法，强化用户的价值触达感知。
（1）文案刺激。告诉用户办会员卡一年预计能省下多少钱。
（2）增加计算器功能，让用户根据自己的习惯输入预计交易额，更智能的感知优惠。
（3）向用户发放一定的优惠券，并增加倒计时，出于沉没成本，用户转化的几率很有可能会增加。
（4）人数比例展示，利用人的从众心理，促进购买。
3、行动阶段-购买转化
到了行动阶段，用户的整体购买流程是否高效、是否顺畅则成了我们需要关注的重点。我们在现阶段的设计策略，可通过以下方式进行展开：
（1)避免用户过多选择
原有的会员页面将三种会员模式全都展示出来让用户自己选择，对于很多新手来说这无疑是非常困难的，会员的购买率也比较低。更新后，我们将会员的价值点简单的罗列出来，让用户可以直观的了解会员卡的优势，同时会员卡按照时间周期与价格划分为3个不同的层级，针对平台主推的年卡，增加标签，强化感知。
（2)减少页面跳转
用户在进行购买时，无需跳转页面，只需在当前页面操作即可。悬浮收银台的形式，可以避免用户在跳转页面之间可能带来的数据流失，最大化的保障用户购买行为的完成。
4、分享阶段-持续正向裂变
用户完成分享即可获得相对的奖励，被分享的新用户再进入产品进行体验，即可获得新用户奖励。在进行分享的操作中，有以下优化方向。
(1) 增加分享引导
可以通过文案引导、运营位的形式进行宣传，吸引用户进行分享操作。
(2) 优化分享体验
增加分享的渠道，引入常用的Twitter、Facebook、Telegram等社交平台；
增加用户分享图的制作，为用户提供更多的选择空间。
数据驱动是一项长期的工作，需要去不断的跟踪、反馈，通过不断的数据驱动，才能推动设计的更优发展。在日常的工作中，我们需要对数据保持敏感，从这些数据背后找出真正的原因，并进行针对性的优化。设计师了解一定的数据知识，可以更好的辅助我们进行设计产出，使得我们的方案更有说服度。
感谢阅读，以上就是我要分享的如何利用数据驱动设计的全部内容。
文章来源：站酷 作者：甜西瓜汁
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作为一枚设计小萌新，对上述场景，是否似曾相识呢？此些尴尬的情况，也映射出了不少问题：数据化设计意识薄弱，数据基础知识模糊，缺乏系统的体验评估模型和度量方法等等。
那么，我们该从哪些维度进行数据分析呢？数据的基础知识又有什么呢？常见的数据分析方法又有哪些？诸位看官抓好扶好，入门版航班即将起飞，让我们一起走进数据的世界，掌握一定的数据分析能力，告别“我要我觉得”的任性决策。
增量尚不明确，存量博弈的下半场，都以去肥增瘦的方式，宣告着精细化运营的时代到来，似乎也对设计师同学提出更高专业的要求。数据意识作为能力象限中的某个小瓦块，虽然细微，但也是专业输出的切入点。
在面对产品功能迭代、用户行为分析、日常监测、设计决策以及效果评估等等问题时，单纯的从视觉维度进行推导，会稍显单薄。而基于客观数据的分析，可以更科学准确的辅助我们进行决策。
所谓的“数据指标”，简单来说就是可将某个事件量化，且可形成数字，来衡量目标。在一定程度上，“数据指标”能揭示出产品用户的行为和业务水平状况。
目前市面上的产品种类繁多，大致都围绕“用户是谁、做了何事、结果如何”进行归纳整合，分别对应着用户数据、行为数据、业务数据三类指标。
1. 存量：反映某一时间段内活跃的用户数。以日活（DAU）、周活（WAU）、月活（MAU）维度进行统计。其中，Active需以关键用户的自发行为来进行定义，常见的动作有登录、浏览内容等。
2. 增量：一般用新增用户数来反映，同样分为日新增（DNU）、周新增（WNU）、月新增（MNU）三类统计维度。其中，增量的定义相对模糊，需提前与渠道确认好新增指标，建议根据内部的账号体系进行指标的取舍，选择新增注册用户还是新增设备数。
3. 来源：用户从何而来，包含自然搜索、产品导流、好友邀请等多种渠道。结合不同渠道用户的数据表现，可以指导后续的推广方案。
4. 留存：通过留存率来评判产品的健康程度，表示新用户在一定时间段内，某些行为重复发生的比率。其中，日留存和月留存的评判分析作用又有所不同：
日留存：作为衡量用户渠道质量的重要依据，如老王的公众号在站酷、知乎、微信群进行导流宣传，通过分析不同渠道的用户留存表现，从而优化受众用户的投放来源。
月留存：作为用户粘性的重要判断，通过指标来分析产品对用户是否长期有吸引力。也可用作产品上新后，功能迭代是否符合预期的判断依据。
1. 访问深度：用户单次浏览页面的过程中，浏览了页面的数量越多，表示用户访问深度越深，产品粘性较好。
2. 转化率：指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占总访问次数的比率。转化率=(转化次数/点击量)×100%。如在电商、理财等产品中，转化率是衡量产品优秀与否的重要指标之一。
3. 跳出率：访问了单个页面的用户占全部访问用户的百分比，可用来衡量访问质量，高跳出率通常表示内容或体验与用户目标脱节。
4. 停留时长：用户游逛的时间长度，需要区分对待内容消费与工具效率场景，高停留时长并非全是正向反馈。
5. 次数：包含页面访问次数（PV）和用户访问次数（UV），通过页面或者用户作为计数单位，但需进行相应数据去重，保证数据的真实性。
6. 点击率：CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，某一内容被点击的次数与被显示次数之比，CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。影响用户点击的因子较多，作为入口级内容，却具备较大的设计发挥空间，可通过信息的布局与核心利益点的外化，实现行为号召（Call to Action）
1. 总成交量：GMV（Gross Merchandise Volume）属于电商平台企业成交类指标，主要指订单的总金额，包含付款与未付款两部分
2. 人均消费金额：ARPU（Average Revenue Per User）即每用户平均收入。这个指标计算的是某时间段内平均每个活跃用户为应用创造的收入。
3. 续费率：指的是在订阅期结束时，选择续费的用户占所有应续费用户的百分比
4. 付费率：付费用户占活跃用户的比例。
5. 用户周期价值：LTV（life time value）是产品从用户获取到流失所得到的全部收益的总和，当LTV大于平均获客成本和后续的运营成本时，产品获得净收益。
对上述数据类别有所了解之后，我们在面对纷纭复杂的应用类型与数据概念时，到底该怎么选取合适的指标进行衡量和分析呢？接下来，让我们进入下一个知识点-指标建模。我们大致可以按照以下方法进行关键指标的选取。
① 明确业务的最终目的；
② 判断业务模块所属类型；
③ 根据模块类型选择数据指标；
任何产品都有其商业或生存目的，且通常会使用一些支撑手段的工具、或是支撑手段的手段来达成目的。我们以“设计软件-Figma”为例，进行业务目的与手段的拆解。
1. 目的：Figma 是一个基于浏览器的协作式 UI 设计工具，其最终目的是完成商业变现，让更多用户付费购买。
2. 手段：为达成这一目标，而采用基于web的模式这一手段，极大的方便了团队协作办公的需求，继而备受青睐，普及率节节攀升。
3. 支持手段的工具：此外，借助开源的插件及完善的组件功能，为设计创作者提供更便捷的工具支持。
在从业务的最终目的出发，梳理业务模块后，可进一步的拆解该业务模块的具体类型。为方便理解，可以按照产品价值，将功能模块分为4种类别：工具、内容浏览、社区、交易。
1. 针对本身自带价值属性的产品，按照帮助用户节省时间和消磨时间可分为：
工具类：剪映、轻颜相机、飞书文档及翻译查词等
内容浏览类：各类图、文、音视频体裁的消费内容，如短视频、喜马拉雅、知乎等
2. 另一类产品本身不产生价值，通过自身的平台属性来连接资源，同样按照帮助用户节省时间和消磨时间可分为：
社区类：小红书、即刻、微博等
交易类：电商板块、会员付费板块以及直播打赏充值等
按照时间与价值维度，将产品划分为4类模块，每类都有各自需要核心关注的指标要素
下面对4种分类的功能模块，分别介绍如何选取指标体系
1. 工具类：通过产品达成个人目标，高频的使用行为，可以培养用户的固定习惯。因而可主要关注使用量、目标达成率、频次数据指标。（示例：剪映）
2. 交易类：以详情页作为用户购买动机的诱因，实现付费转化。倘若能多次反复的购买商品或服务，整体转化效果更佳。因而，可选取详情页转化率、客单价、复购率作为衡量指标。（示例：百度网盘）
3. 内容浏览类：用户是否已获得更优质的内容，愿意投入更多的时间浏览内容，并能触发与内容的互动行为。因而可选取浏览数、浏览广度、浏览时长和互动行为作为衡量指标。（示例：快手）
4. 社区类：社区环境主要受人与内容、以及人与人之间的关系影响。鼓励用户发布内容，以创造的内容来吸引其他用户产生共鸣，从而进行内容创造与互动行为。因而，可选取发布量、互动量、用户间的关系密度作为衡量指标。（示例：即刻）
在产品迭代发展的过程中，掌握有效的数据分析方法，能让冰冷客观的数据鲜活起来，为决策提供判断依据。接下来，就给大家推荐两类高频数据分析方法，请注意查收。
由Dave McClure 2007提出的客户生命周期模型，可以帮助大家更好地理解获客和维护客户的原理。其核心为AARRR漏斗模型，对应着实现用户增长的5个指标：
1. 获取(Acquisition)：用户如何发现（并来到）你的产品？
2. 激活(Activation)：用户的第一次使用体验如何？
3. 留存(Retention)：用户是否还会回到产品（重复使用）？
4. 收入(Revenue)：产品怎样（通过用户）赚钱？
5. 传播(Refer)：用户是否愿意告诉其他用户？
我们在进行数据分析的时候，应该考虑用户正处于AARRR模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么？
科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。广泛应用于网站和App用户行为分析的流量监控、电商行业、零售的购买转化率、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析的工作中。
例如：在完成电商购物行为时，共包含浏览选择、查看详情、添加购物车、生成订单、支付等环节。通过监控用户在流程上的行为路径，漏斗能够展现各个环节的转化率，直观地发现和说明问题所在，更快定位出某个环节的具体问题。
除了需要了解分析方法之外，还需要提防以下数据分析常见谬误，避免落入陷阱之中，从而做出错误的决策。
1. 数据偏⻅
在分析数据时受个⼈偏⻅和动机的影响，即仅选择⽀持你声明的数据，同时丢弃不⽀持声明的部分。“数据偏⻅”将让数据的客观性荡然⽆存。 避免这种谬误的⽅法是在分析数据时，尽可能收集相关数据，并询问他⼈意⻅。
2. 采样偏差
在做抽样分析时，选取的样本不够随机或不够有代表性。例如，互联网圈的人极少会使用PDD，为何该应用还会有这么好的市值表现？
3. 因果相关谬误
将两个同时发生的事件，判断为因果关系，忽略了其中间变量。例如，隔壁老王生了个孩子，同时种了一棵树。孩子和树都随着时间的推移而长高，在一定时间内，如果使用相关性分析，可以得出这两个变量具有相关性。然而我们都很清楚，孩子长高和树长高之间，并不具有因果关系。
4. ⾟普森悖论
即在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论。避免“辛普森悖论”给我们带来的误区，就需要斟酌个别分组的权重，以一定的系数去消除以分组资料基数差异所造成的影响。
5. 定义谬误
在看某些报告或者公开数据时，经常会有人鱼目混珠。「网站访问量过亿」，是指的访问用户数还是访问页面数？
6. 比率谬误
谈论此类型指标时，都需要明确分子和分母是什么。另一方面，在讨论变化的百分比时，需注意基数大小。如小王和小刘体重都上涨了10%，但二者的体重基数分别为60kg、90kg。
文章来源：站酷 作者：美工李大强
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