【譯者注】本文是設(shè)計師Golden Krishna新書《The Best Interface is No Interface》中的部分節(jié)選，探討了“屏幕外的用戶體驗”相關(guān)內(nèi)容。清楚記得2013年UXPA上，Josh Clark的演講《Design out of the Screen》也是類似主題，移動設(shè)計并非只與線框圖、布局、切圖、設(shè)備適配等內(nèi)容相關(guān)，借助設(shè)備的傳感器進行屏幕外的設(shè)計更加重要，精彩的觀點和無數(shù)生動案例讓我印象頗深。如今的移動用戶體驗設(shè)計師們，包括我自己，癡迷在數(shù)字信息框架、界面設(shè)計模式及豐富流暢的動效之中，這篇文章的及時出現(xiàn)，為定義移動用戶體驗點亮了新方向。作為用戶體驗的締造者，設(shè)計師應該避免局限于屏幕中埋頭創(chuàng)作數(shù)字輸出物，而是從對用戶痛點的切實理解出發(fā)，結(jié)合工業(yè)設(shè)計、產(chǎn)品設(shè)計與界面設(shè)計等設(shè)計方法的優(yōu)缺點，充分利用現(xiàn)有技術(shù)的革新，跳出固有思維框架，才能更好的打造用戶真正喜愛的體驗。讓我們隨正文開始逐步學習Golden Krishna的觀點跟思路吧。

@EDC尤原慶 ：最近寫了一篇關(guān)于復雜信息架構(gòu)設(shè)計的文章，記錄ToB產(chǎn)品設(shè)計的一些想法和經(jīng)驗 >>>

以下。

最近忙于一個技術(shù)平臺類項目，信息架構(gòu)非常復雜，所以想寫一些關(guān)于設(shè)計復雜信息架構(gòu)產(chǎn)品的想法和經(jīng)驗。

我們做產(chǎn)品設(shè)計的設(shè)計師日常工作粗略分一下，可以分為兩類，一類是ToC產(chǎn)品，面向消費者的產(chǎn)品，一類是ToB產(chǎn)品，面向企業(yè)或者特定用戶群體的面商類產(chǎn)品。平常大家討論比較多的是ToC類產(chǎn)品，因為大家都在使用，且設(shè)計師很多在從事ToC類產(chǎn)品的設(shè)計工作。

當跨入2015年，毫無疑問在醫(yī)療改革的推動下，我們的整個醫(yī)療系統(tǒng)都正在經(jīng)歷著一場技術(shù)性的變革。企業(yè)家和投資人都注意到了這一趨勢。隨著風險投資增長的是顯而易見的退出問題。我們在過去一年追蹤了大約200億美元的并購活動，而另外100億的資本則通過IPO創(chuàng)造。總的來說，2014年在新產(chǎn)品發(fā)布和退出方面表現(xiàn)較弱，在這個領(lǐng)域投入重金的風投們也需要找到退出之路。2015年很有可能將會是比2014更加精彩的一年，將會有更多的交易和更多的退出，所以請大家繼續(xù)關(guān)注。

2014年針對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)的投資總額超過了40億美元，幾乎相當于之前3年（2011-2013）的總和

從1月份的快速啟動可以看出，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域的風險投資將會達到一個新的高度。到第二季度末，投資額就已經(jīng)超過了2013年的總和。投資額同比增長率在去年短暫放緩為30%之后今年猛增到125%，2011—2014年的復合年增長率達到了45%，2014年的4個季度還分別創(chuàng)造了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療投資的單季度最大投資額，其中第2季度的單季度投資額甚至就超過了2012年的總和。

本文接上篇淺談醫(yī)學大數(shù)據(jù)（上）。

數(shù)據(jù)分析框架（傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析框架，大數(shù)據(jù)分析框架）

醫(yī)療大數(shù)據(jù)有著前面第一節(jié)提到的所有特征。在醫(yī)療大數(shù)據(jù)帶來各種優(yōu)勢的同時，大數(shù)據(jù)隨之帶來的各種特性使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析方法及軟件捉襟見肘，問題多多。在大數(shù)據(jù)時代出現(xiàn)之前，受限于數(shù)據(jù)量的可獲得性和計算能力的有限性，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理和分析采用著不同的思路和流程。傳統(tǒng)上，對于問題的研究建立在假設(shè)的基礎(chǔ)上進行驗證，進而研究事物的相關(guān)因果性，希望能回答“為什么”。

而在大數(shù)據(jù)時代，海量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)提供了從不同角度更細致更全面觀察研究數(shù)據(jù)的可能，從而打開了人們的好奇心，探索欲望，人們想知道到數(shù)據(jù)告訴了我什么，而不僅僅是我的猜想是否被數(shù)據(jù)驗證了。人們越來越多地用大數(shù)據(jù)挖掘各種感興趣的關(guān)聯(lián)，非關(guān)聯(lián)等相關(guān)性，然后再進一步比較，分析，歸納，研究（“為什么”變成一個選項而不是唯一終極目標）。大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)思路上的不同導致了分析流程的不同，如圖一所示：

本文全系列滿滿干貨，是從眾多交互設(shè)計前輩們分享的寶貴經(jīng)驗里挑選出的最實用的方法，不僅能讓你徹底了解交互設(shè)計，還能幫有志在這個領(lǐng)域發(fā)展，卻苦于沒有老師的童鞋，從零開始學習成為一名優(yōu)秀的交互設(shè)計師。

大數(shù)據(jù)定義及其特征

大數(shù)據(jù)顧名思義就是數(shù)量極其龐大的數(shù)據(jù)資料。從上世紀80年代開始，每隔40個月世界上儲存的人均科技信息量就會翻倍 (Hibert & Lopez, 2011)。2012年，每天會有2.5EB量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生 (Andrew & Erik, 2012)。現(xiàn)在，2014年，每天會有2.3ZB量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生 (IBM, 2015)。這是一個什么概念？ 現(xiàn)在一般我們電腦的硬盤大小都以GB，或者TB為單位了。1GB的容量可以儲存約5.4億的漢字，或者170張普通數(shù)碼相機拍攝的高精度照片，或者300-350首長度為5-6分鐘的MP3歌曲。 那GB和TB, EB，ZB的關(guān)系又是怎樣？

1ZB=1024EB=10242PB=10243TB=10244GB。如果你有一臺1TB硬盤容量的電腦，那1ZB就是大致等于10億臺電腦的容量,遠遠超出了我們一般的想象。

早期，IBM定義了大數(shù)據(jù)的特性有3個：大量性（ Volume）, 多樣性（Variety）, 快速性（Velocity） (Zikopoulos, Eaton, deRooos, Deutsch, & Lapis, 2012)。后來又有學者把價值（Value）加到大數(shù)據(jù)的特性里。隨著時間的推移和人們思考的進一步完善，又有三個大數(shù)據(jù)的特性被提出： 易變性（Variability），準確性(Veracity)和復雜性(Complexity)。

作者認為價值本質(zhì)上是數(shù)據(jù)被分析后體現(xiàn)出來的有用信息知識的程度，和其他幾個特性有根本區(qū)別。其他幾個特性可以說是數(shù)據(jù)工作者具體實踐中面臨的挑戰(zhàn)，而價值則是征服這些挑戰(zhàn)后獲得的回報。

原文作者:Paula Borowska         文章來源：designmodo

提升用戶體驗的最好的方法，或者更確切的說讓產(chǎn)品更棒，都可以歸結(jié)為讓用戶使用產(chǎn)品的整個體驗更為簡單。而對于如何提升登錄過程的體驗你有許多可以做的。

這里我們將探討提升登錄過程體驗的五種方法，首先會提到兩種不同的登錄類型，緊接著我們將會討論標簽的重要性和資源占用的問題。