背景

在 B 端设计领域中，不管是内部用户、产品、设计师、开发，还是外部产品、设计师等，总能听到关于界面「屏效」方面的诉求或吐槽。

「屏效」狭义理解是「界面过度留白」；广义理解，「屏效」源自谐音“坪效”，指的是每坪的面积可以产出多少营业额(营业额/专柜所占总坪数）。而「屏效」对于界面而言可以指屏幕单位时间、单位面积内的信息可以带来多少商业效益/效率提升。

为了探索在 B 端产品中用户为何对「界面过度留白」或「屏效」问题如此敏感，于是我们展开了「屏效」专题的设计探索与实践。「屏效」专题探索主要以「探索」与「实践」相结合的方式展开，将实践过程中反复验证有效的设计策略沉淀成设计手册，同步将部分功能进行工程化，确保可以开箱即用。

探索阶段-为谁在何时何地设计

用户声音｜不同的故事相似的诉求

面向内部设计师和终端用户投放的《高屏效诉求》《中后台产品满意度调研》问卷中认为提高屏效能极大提升用户体验的设计师占 58.14%；认为提升屏效对体验有提升的终端用户占 50.6%。

外部知乎上针对《Ant Design 4.0 设计价值观》的 13 条反馈里，其中就有 2 点提到关键字「效率」。

通过了解不同用户和产品类型发现，不同的用户在工作场景的产品使用中有着相似的特征：

案例收集｜发现问题，大胆假设

纵观 B 端产品界面，发现普遍问题和收录在解决屏效问题上实践得比较好的案例，为了逐步突破问题，选择以数据产品中覆盖率极高的表格为设计切入点，通过线上跨产品多端地毯式的体验走查，发现表格三个层次的问题：

视觉、交互层在无需理解业务场景和用户目标的情况下，都较容易发现，属基础问题，但很多「过度留白」的屏效问题往往是信息被组织方式的差异导致的「过度留白」。

综上我们提出假设：为提高屏效，可从视觉、交互、信息三个层次解决

视觉层为提高信息查阅速度，可以通过提高信息密度；交互层为提高操作速度，可以缩短当前手势到目标之间的距离；信息层为提高信息被理解的速度，可以通过重组织等方式。

基于假设，我们进行了进一步的桌面研究，查阅论文等书籍，寻找设计理论的验证和指导。

竞品分析｜寻找实践证据，谨慎验证

我们知道视觉上界面留白过多（过疏会增加滚屏成本，过密因易串行而影响阅读效率），以表格「行高」为例，探索各表格在字号、字高和行高的关系，因为不同字体的同字号实际像素高度会有差异，因此选择的是字高（即文字垂直高度的视觉大小）而非字号或字行高，决定留白的两个重要因子是字高和表格行高，以次推演，界面元素和元素间距的留白关系，探究在视觉层怎样的留白率能保证甚至提升屏效。

以数据产品中的表格为例，通过直接和间接竞对的方式，分别从数据的查阅（视觉）、分析（交互）维度进行功能点和设计细节上的比对，来看看优秀产品是如何解决屏效问题。

直接竞对：内部用户口碑较好的产品 A、B外界竞对：同领域的 Tableau、网易有数、金山、微软表格；间接竞对：谷歌邮箱、AntD 等的紧凑主题的常规列表（一维表格）

通过竞品分析可以发现，数据分析领域的表格留白率普遍较低（信息密度高），尤其是金山和微软的电子表格，其次是同类面向数据用户的 Tableau、网易有数，而谷歌邮箱等工作台常用的常规列表紧凑版本中，留白率和数据领域的电子表格不相上下。

紧凑版的使用场景也常常是面对数据量巨大的信息呈现，通过切换紧凑主题，提升信息的快速浏览，而这也非常适合数据分析场景中巨大的数据量呈现。因此我们的产品在留白率的提升空间极大，而在实际案例实践中，也已经将表格行高优化至 30px，克制的使用留白。

除此外，竞品其他层次的设计也做了比对，总结来看整体设计做法：高密度、少屏数、少留白等。

文字陷阱：中英文字高不等于字号

举个容易犯错的竞品参考是，谷歌在紧凑版主题下字号 12px，列表行高是 28px，但在 AntD Table 中同样的 12px 和列表行高 28px 就会发现非常拥挤，缺乏呼吸感。

原因在于谷歌的 12px 是英文字体，实际字高只有 10px，而 AntD Table 的语境是中文字偏多，实际字高有 12px，所以留白的差异在于一个是 18px（28-10），一个是 16px（28-12），这也是为什么决定决定留白的两个重要因子是「字高」和表格行高，而非「字号」和表格行高，进一步推演，决定界面留白的是「元素视觉高度」和「元素间距」。

论文查阅｜寻找理论证据，谨慎验证

研究表明，低密度认知负荷低，但高密度任务完成率高，用户更喜好

参考资料：论文《基于眼动的网页对称性和复杂度对用户认知的影响的研究》

对于信息，用户需要需要阅读（视觉），思考和理解（认知），需要点击按钮、操作鼠标和打字（行动），在人机工程学中，统称为负荷。即认知（记忆）负荷、视觉负荷、动作负荷，即分别对应用户体验设计的三个层级，信息/视觉/交互。而负荷所花费资源从多到少依次为：认知 > 视觉 > 行动。

认知负荷，举个例子，看了但不一定懂了。你是否有这么一种体验——刷抖音，虽然很多（信息密度小，输出效率低），但可以一直刷下去并且刷很久；而看一门 C4D 教学视频，即使就短短十来分钟（信息密度大，输出效率高），但是却要看上半天。因为刷短视频时，你的输入效率远高于作者的输出效率，而看一门 C4D 教学视频时，你的输入效率远低于作者的输出效率。可是，输出效率是客观的，输入效率是主观的。如果输出效率很高，你可以通过提高自己的输入效率（比如让自己成为 C4D 专家）来跟上作者，从而变强；否则输出效率很低（信息质量低），你的输入效率很高（很专业），信息于你而言都是无效的。

假设负荷总量不变的情况下，那么以上三类场景界面需要对用户负担分配大致如下，官网品宣类需要低认知成本，低视觉负担，视觉要求高，用户才会被吸引过来阅读，甚至酷炫的交互更能增加互动体验而带来的趣味感，比如苹果官网，信息量极少、图版率高带来极具艺术的视觉体验、进而吸引用户愿意跟随屏幕滚动渐进式接受信息，而 B 端应用因为是专业使用，首先认知方面随着员工的专业度提高而降低，因此可以通过提高视觉负担，来降低行动负担，进而减少操作用时，当然最佳情况是三个维度能整体降低负担，让总负担降低，就需要更多设计巧思了。

面向内部设计师和终端用户投放的《高屏效诉求调研》预设解决方案中，设计师常用的 Top 3 做法为：【信息层】隐藏不必要信息、【视觉层】提高布局紧凑度、【交互层】减少点击跳转。

实践阶段-如何设计

通过以上的探索，我们可以确定的是，B 端产品面向专业人员的工作界面设计中，提高屏效可从视觉、交互、信息三个层次进行，视觉层-高密度，即提高屏幕信息密度；交互层-低跳转，通过减少页面跳转、手势与常用操作的距离等；信息层-有效性，通过重组织或辅助信息帮助用户理解，甚至提供帮助手册等以提高用户专业能力。

基于以上的总结，对产品进行优化。下面以一个简单案例进行设计策略的解读。一位运营同学想对比 A、B 两不同人群在相同维度（白领-有信用卡）下的人数差异，寻找运营机会点。

如下表格经过高屏效策略优化前后对比图，优化前相同维度下不同人群数量的对比需要视线来回跳动比对，而优化后的表格内容，更符合用户看差异场景下分析目的数据查阅，视线锁定相同维度，即可快速比对数值大小。

下面以视觉、交互、信息三个层次解剖设计过程背后的思考。

视觉层｜高密度-克制的留白

眼动理论：研究表明，人眼最小可视视角 0.3 度，水平最大眼动舒适转动区 30度，垂直最大眼动舒适转动区 55度。可得出人眼最小识别范围 12px，水平视野舒适眼动宽 1200px，垂直视野舒适眼动高 2200px。参考资料：论文《基于眼动交互的用户界面设计与研究》

如图，缩小表格行高的同时，目标信息之间的眼动距离随之缩短，在眼动舒适区内看到更多信息，便于信息的高效获取。

交互层｜低跳转-高频信息前置

理论基础：菲茨定律是用来预测从任意一点到目标位置所需时间的数学模型，它由保罗·菲茨在1954年首先提出。这个模型考虑了用户定位点的初始位置与目标的相对距离、目标的大小、移动的最短时间。三者之间关系公式为：T=a+blog2(D/W+1)，W为其中目标的大小；D为到目标的距离；T为移动到目标所用最短时间。参考资料：菲兹定律

表格单元格借助交互状态，增加悬浮出现的信息组件，前置显示目标单元格明细信息，同时通过交互出现的指示器辅助行列信息的获取，高频操作考虑手势位置放置，缩短与操作目标的距离，以提高整体操作效率。

信息层｜有效性-信息重组织

理论基础：交互设计四大策略「组织、删除、隐藏、转移」参考资料：《简约至上》

用户为了对比 A、B 两不同人群在相同维度（白领-有信用卡）下的人数差异，但内容的重组织方式让两数据行需要频繁点击滚动条来查看，根据用户目标，将关联性大的数据放置相邻列（即将要对比的人群放置列头），即可快速查阅，减少眼跳距离。

结语

设计趋势中常见的大字体大留白界面，但在 B 端场景中，面对紧张的工作节奏，时间和注意力变得尤为可贵，相对而言，基于复杂度守恒定律， B 端信息量大且高频访问的产品中，「用得快」要比「看得美」更重要，「高密度」「低跳转」诠释的即是「空间换时间」，少一次点击，少一次跳转，少一份等待，就多一份时间和效率。

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元宇宙是一个全新的数字世界，我们可以想象的任何东西都可以存在。在元宇宙中，每个人都可以是创造者，对于创意工作者们而言，这或许是一个全新的机会。

1. 元宇宙概念引爆资本圈
2. 什么是元宇宙（Metaverse）
3. 元宇宙的技术基础
4. Roblox 给出的元宇宙八大要素
5. 元宇宙初步发展的两种可能性
6. VR 设备出货量大增，技术日趋成熟
7. 非同质化代币（NFT）
8. 比特币（BTC）&以太坊（ETH）
9. AI 人工智能 ╳元宇宙
10. 结语

元宇宙概念引爆资本圈

今年 3 月 10 日，游戏公司 Roblox 通过直接上市的方式登陆纽交所，首日股价上升 54.4%，市值超过 400 亿美元。这是元宇宙的概念首次出现在上市公司的招股书当中。而在一年前，Roblox 的估值仅为 40 亿美元。

“4 月份，Roblox 还入选了美国《时代》杂志的先驱企业榜单，5 月，JP Morgan 评级报告首次覆盖 roblox，首次评级为增持，最新目标价为 85.00 美元；LightShed partners 授予 roblox“买入”评级，目标价 85.00 美元；morgan stanley 维持 roblox 评级为增持，最新目标价为 87.00 美元；6 月，Truist Securities 维持 roblox 评级为买入，最新目标价为 103.00 美元。”

后续，随着 Roblox 的上涨，元宇宙的概念引爆了资本圈。除了号称元宇宙第一股的 Roblox，Facebook、谷歌、亚马孙、迪士尼等公司也在纷纷布局元宇宙；国内市场中，腾讯、网易、字节跳动等互联网大厂也已悉数入局这一赛道。进入 2021 年以后，元宇宙这个赛道似乎突然变得十分火热，不少公司纷纷打上布局元宇宙的标签。

2021 年 3 月以来的部分相关融资

什么是元宇宙（Metaverse）

元宇宙就是数字世界，Metaverse，即 meta（超越）+universe（宇宙）的结合。元宇宙也可以理解为人类意识中的虚拟世界, 元宇宙不是特指某一款应用或产品，它更像是一个概念，通过数字化形态承载的平行宇宙，并且我们一定要明确，元宇宙并不仅是游戏，只是游戏是目前最佳形态的载体。

图 1 @READY PLAYER ONE

通过虚拟增强的物理现实，呈现收敛性和物理持久性特征的，基于未来互联网，具有链接感知和共享特征的 3D 虚拟空间（由 AR，VR，3D 等技术支持），它的本质是：平行宇宙。简单来说，就是现实世界的“人造映射版”，我们在虚拟世界中与一个全新的身份一一对应，并且不会间断地“生活下去”。——以上是维基百科对元宇宙的描述。

元宇宙与真实世界的关系

最终，我们将一直连接元宇宙，扩展我们的视觉、听觉和触觉，将数字项目融入物理世界，或者随时进入完全身临其境的 3D 环境。该系列技术统称为扩展现实（XR）。

1. 元宇宙在当下对创作者们的挑战

图 2 @Link Li

关注空间场景

元宇宙对接物理世界最后的挑战在于人的感官体验，我们的视觉、听觉和触觉都需要得到反馈，对于创作从业者来说，我们可以优先关注空间视觉的表达，在虚拟的世界中，人们会首先关注空间中的场景，如何低成本快速构建空间场景或许是新的机会。

图 3 @Mattey

提升创造力

除了技术能力，创造力会是创作者的主要生产力，因为元宇宙会迎来一大波创作浪潮，设计师们和艺术家们将在同一个舞台大展身手，而更优质的设计作品更具生命力和竞争力。

图 4 @Artman Studi

拓宽技能拓展知识面

创作者们需要关注许多新的学科内容还有拓宽自身技能，而不仅仅只局限在眼前所见，元宇宙要构建的是整个世界整个社会，而不是某一个产品某一个系统。

图 5 @Anatolii Babii

转换思维方式

设计师们需要关注的不仅仅是用户，而是所有的玩家——元宇宙中的所有人。这就需要转换思维，如何更合理、更高效、更便捷、更自由、更美观、更具象、更丰富、更公正。

元宇宙的技术基础

其一，通过算法、算力提升驱动渲染模式升级，提升游戏的可触达性。

其二，通过区块链、AI 技术降低内容创作门槛，提升游戏的可延展性。PGC（Professionally-generated Content 的缩写，专业生产内容）内容方面，第一方游戏内容是建立元宇宙的基础场所，而目前 3A 游戏在场景和人物建模上都需要耗费大量的人力、物力和时间资源。为实现元宇宙与现实社会高度同步，算法算力以及 AI 建模技术的进步有望提升 PGC 内容的生产效率。

其三，通过 5G、云计算技术支撑大规模用户同时在线，提升游戏的可进入性。元宇宙是大规模的参与式媒介，交互用户数量将达到亿级。

其四，通过 AR、VR 等交互技术提升游戏的沉浸感。

图 6 @由英伟达 Omniverse 的 3D 能力渲染出来的场景和人物

2018 年的时候，法国艺术团体 Obvious 就通过“生成对抗网络”算法（GAN）创作了一幅名为《爱德蒙·贝拉米肖像》的作品，在纽约佳士得以 43.25 万美元的价格拍出，成为第一件进入大型拍卖行的人工智能艺术品。

图 7 @人工智能艺术品：《爱德蒙·贝拉米肖像》

另一种 AI 会更为智能，比如微软小冰，经过 22 个月学习人类绘画之后的作品甚至能够得到央美老师的肯定，面对这样的人工智能，创作者可能需要思考的是如何利用如此强大的技术为元宇宙带来更为丰富和精彩的内容，探索一些规则上的玩法上的东西。

图 8 @小冰在接收了“自由”和“束缚”两个刺激源后创作的作品

图 9 @当输入“在人类讨厌你之前，你就自己消失”

Decentraland 和 Cryptovoxels 等基于区块链的虚拟世界是下一个前沿领域，它们是社交网络、游戏、商业和创造力的混合体。他们也是元宇宙的聚会场所。

图 10 @Cryptovoxels

那么，究竟什么是基于区块链的虚拟世界？Decentraland 和 Cryptovoxels 都是使用以太坊区块链构建的用户拥有的平台（世界）。用户通过购买稀缺的土地 NFT 来拥有世界的一部分。由于世界上的土地由 NFT 表示，这意味着每个地块都是独一无二的，并且可以轻松跟踪所有权。

图 11 @Decentraland

Decentraland 是一个 3D 空间，您可以在其中构建虚拟世界、玩游戏、探索充满 NFT 艺术的博物馆、参加现场音乐会等。如果您安装了 MetaMask 扩展程序，它可以在标准的 Web 浏览器中运行以访问加密货币和 NFT 功能。您可以买卖房产，为艺术画廊创作和出售虚拟艺术品，或者建造世界。有几家公司已经在 Decentraland 投资了土地，其中一些公司可能愿意支付熟练的建筑商来开发它。

图 12 @Decentraland

3D 场景设计师也能够通过为元宇宙设计场景体验而获取丰厚的回报。

Roblox 给出的元宇宙八大要素

身份：拥有一个虚拟身份，无论与现实身份有没有相关性。

朋友：在元宇宙中拥有朋友，可以社交，无论在现实生活中是否认识。

沉浸感：能够沉浸在元宇宙的体验当中，忽略其他的一切。

低延迟：元宇宙中的一切都是同步发生的，没有异步性或延迟性。

多元化：元宇宙提供多种丰富内容，包括玩法、素材、美术素材等。

随地：可以使用任何设备登陆元宇宙，随时随地沉浸其中。

经济系统：与任何复杂的大型游戏一样，元宇宙应该有自己的经济系统。

文明：元宇宙应该是一种虚拟的文明。

元宇宙八大要素

元宇宙初步发展的两种可能性

1. Roblox：通过开放式的平台和创作激励机制，由玩家主导建立了一个去中心化的世界，且不断扩大规模

Roblox 与 Steam 等游戏商店不同的是，每个玩家不仅可以挑选喜欢的游戏，还可成为创作者，在游戏引擎 Roblox Studio 上用简单的工具搭建出游戏、剧情、角色和空间，邀请其他用户进入体验，并从中获利。在 Roblox 中，玩家使用一种名叫 Robux 的虚拟货币购买游戏和道具，开发者亦可以将挣到的 Robux 换成现实货币，这极大地激发了玩家的创造力。

图 13 @ROBLOX CORPORATION

2. 堡垒之夜（Fortnite）：通过一种核心玩法吸引用户，然后不断添加新元素，通过丰富多样的联动和增加可玩性让用户加入到更多场景中

堡垒之夜近年来也在元宇宙概念上发力，希望打造超越游戏、更宽广的虚拟世界。堡垒之夜本是第三人称射击游戏，但因其丰富的玩法和联动备受玩家青睐。

2020 年，不论是邀请饶舌歌手 Travis Scott 开办虚拟演唱会，还是与一系列漫威 IP 达成梦幻联动，无不是充满想象力和野心的尝试。今年 4 月，堡垒之夜的开发者 Epic Games 也在新一轮融资中达到了 290 亿美元的估值。

图 14 @travis-scott-fortnite

VR 设备出货量大增，技术日趋成熟

据外媒 BusinessWire 报道，IDC 最新数据显示，2021 年第一季度全球 VR 头显出货量同比增长 52.4%，Oculus Quest 2 及 HTC Vive Focus 等 VR 一体机占据了绝大多数的发货量，本季度市场份额为 82.7%，高于 2020 年第一季度的 50.5%，VR 游戏和健身的日益普及提升了消费者对 VR 的认知，而 Facebook 等公司则使这项技术更易于使用。

图 15 @IDC 中国

基于区块链的元宇宙中的许多平台仍在研发增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，这将使用户能够在虚拟空间中获得充分互动和沉浸感。

普华永道预测，到 2030 年，VR 和 AR 技术将为全球经济带来 1.5 万亿美元的增长，而 2019 年为 465 亿美元。

图 16 @Gerçeküstü Gerçeklik, Sanal Evrenler: Metaverse

AR/VR 对创作者而言也是一种可能性

面对潜力巨大的 VR/AR 市场，设计师其实大有可为，目前市场上 VR/AR 产品还没有非常有竞争力的，而且在这种硬件和软件高速发展的时刻，优质的设计内容可能是一个很大的突破口，UX/UI/动效/3D 在 VR/AR 的应用非常值得设计师思考和实践。

VR 绘画也是近年很火的一个部分，不少创作者已经尝试用 VR 进行艺术创作了，VR 技术硬软件的升级也使得 VR 绘画的视觉效果越来越好，并且可用性和可能性也大大提升。

图 17 @法国艺术家 Anna Zhilyaeva 的 VR 立体绘画创作过程

非同质化代币（NFT）

Uniswap 一双袜子卖 16 万美元，推特创始人五个单词拍出 250 万美元，加密艺术家 Beeple 在佳士得的 NFT 拍卖作品获得 975 万美元出价……

最近疯狂刷屏的除了元宇宙就是 NFT 了，什么是加密艺术，以其价值疯狂的增长而受到越来越多人的追捧，即使很大一部分人并不明白那是什么。

图 18 @前 5000 天-6900 万美元高价的数字艺术家 Beeple 的作品

1. 什么是 NFT

首先，什么是 NFT？NFT 是 Non-Fungible Tokens 的缩写，意思是不可互换的代币/非同质化代币，具有不可分割、不可替代、独一无二等特点。可互换的的代币具有相同的属性、价格，就像是你的 1 比特币和我的 1 比特币的本质是一样的。但 NFT 都是独一无二的，NFT 可以代表一幅画，一首歌，一项专利，一段影片，一张照片，或者其他的知识产权。在这个领域，NFT 起到的是专利局的作用：帮助每一个独一无二的东西进行版权登记，帮助其识别专利。

NFT 示例

2. 人们为什么愿意相信 NFT 的价值

为什么人们愿意相信 NFT 的价值呢？并且愿意为其争先恐后的花费巨额的真金白银。说到这里不得不提一下区块链技术，NFT 这种独特的数字资产的所有权在区块链上进行跟踪，例如以太坊。目前大部分的 NFT 交易都是通过以太坊来进行的，可通过使用以太坊的区块链作为公共分类账进行跟踪。也就是说你买到的任何数字资产你可以非常容易的证明你拥有它的所有权，NFT 一次只能有一个所有者。所有权通过其他令牌无法复制的唯一 ID 和元数据进行管理。然后你可以再把它卖出去，那么这个 NFT 的链上会记录你是曾经拥有过它的人，如果你是这个 NFT 的创造者，这个 NFT 每转售一次你都可以获得一定的版税收入，而且这是全自动的，在一些平台上你可以躺着收钱。就是因为它的这一种对创作者的友好性和对所有者的唯一性，使得越来越多的人加入 NFT 的创作和买卖，当越来越多的人信任它，它的价值就会越来越高，然后就会吸引更多的人信任它的价值，这就是一个循环。

下图是 OpenSea（第一个也是最大的加密商品点对点市场）近期排行前列的 NFTs：

图 19 @OpenSea 截止至 20210913

CryptoPunks 作为 OG（元老）依然稳定在前三，并且最近出现的另一种头像 Bored Ape Yacht Club 也是在以太坊区块链上空投出来之后马上受到了人们的追捧，这两者的成功都是完美契合了人们的社交需求与审美需求，人们购买他们就像购买收藏品一样，这是一种数字艺术品的交易。

图 20 @CryptoPunks

图 21 @Bored Ape Yacht Club

值得一提的是一周之内横空出世并且到达第一位的 Loot，单看下图是不是不太理解它为何这么火？

图 22 @Loot

其实这是一个以以太坊为基础的黑底白字的文字游戏，该项目是一个随机冒险者装备游戏，由 8000 个 NFT Loot 包组成，战利品是随机生成并存储在链上的冒险者装备。统计数据、图像和其他功能被故意省略以供其他人解释。还不懂？不懂就对了，不懂也是它火的原因之一。Loot 成功的原因当然不止这个让人一脸懵逼的噱头，它与其他 NFT 不一样的地方在于其可扩展性和创造性，意思是任何拥有它的人可以根据 Loot 字段来进行想象和创造，它是可编程的而不是创造者已经制作好了的固定 NFT 只能进行买卖，这就极大的刺激了任何参与者的创作激情。

现在已经出现了一系列令人眼花缭乱的 Loot 衍生品，比如比 Loot 更为简单的数字 NFT The N Project，同样的黑底白字，并且只有数字 0 到 14，推出三天就市值达到 4000 万美元，一跃成为排行榜前十。

图 23 @The N Project

不得不说 Loot 和 The N Project 的成功会令很多人不解，其实这也是元宇宙发展中出现的先驱性产品，它们没有精美的画面，但是这有助于降低开发人员的复杂性和开发成本，同时为用户提供自由、创造力和表达能力。正如 Loot 的口号“你可以做任何你想做的事”也正好契合了元宇宙的精神。Loot 的出现为元宇宙带来了一种底层规划的可能性，共同创造并且海纳百川，不正好契合了元宇宙的多元化属性？

3. NFT 对于艺术家来说是一个自由创作的舞台

借着 NFT 的风潮，艺术家在这里找到了一个自由创作的舞台，你可以不再局限于表达你的“甲方”想要的东西。没有风格、流派与地区限制，你只需要做你自己，尽可能多的发挥自己的想象力，这些都可以成为 NFT。如果你的 NFT 作品被买家购买收藏，恭喜你，你会获得对应的报酬。你的作品永远不会被“剽窃”，区块链可以带给你足够的安全感。

图 24 @Foundation

比特币（BTC）&以太坊（ETH）

不知你对于用黄金买苹果是怎样看待的？

比特币是是一种价值储存手段 (SoV)。它是不可篡改的、也是世界上最去中心化的资产，它也是最难攻击的链。它的价值是依靠人们的信仰而赋予的，只要有人相信它，它就会一直保值。从技术上讲，比特币区块链 (Bitcoin) 的存在是为了铸造和追踪 bitcoin (BTC)，而且只限于此，这是它最大的局限——仅仅能实现简单的价值传递。

图 25 @Mustafa AKMAN

而以太坊可不仅是一种加密货币，它支持复杂的价值传递。它是可编程的区块链，意味着人们可以使用写入代码的「货币」来开发 Apps 和产品，这也让以太坊成为了第二代区块链技术的代名词。

图 26 @WHAT IS ETHEREUM?

“以太坊为所有人提供数字货币和数据友好型服务的开放访问权限——无论您的背景或位置如何。它是加密货币以太 (ETH) 和您今天可以使用的数千种应用程序背后的社区构建技术。”- 以太坊官网

AI 人工智能 ╳元宇宙

图 27 @Ford Modular XR Space 2021

AI 人工智能是构建与维护元宇宙不可忽视的主要力量，以下有一些用例场景；

• AI 可用于创建、审计和保护智能合约，使其更安全、更易于创建和使用。
• 智能 AI 生物可以在元宇宙中漫游，并与我们和彼此互动。今天，人工智能可以生成逼真的图像和人脸 3D 模型，生成用于对话的文本，将该文本转换为听起来像人类的语音，并为 3D 角色制作动画以使其看起来像是在说话。
• AI 可以帮助我们创建元宇宙资产、艺术品和内容。
• 人工智能可以改进我们用来构建所有这些东西的软件和流程。再过几年，人工智能将改进人工智能并导致智能和技术的爆炸式增长。

最终，人工智能可能能够在我们探索时实时生成完整的虚拟世界。图形渲染技术和人工智能技术之间的界限可能会继续模糊。有一天，AI 可以接受一些输入，例如“茂密的丛林环境，从瀑布中流出的溪流”，并将其转变为我们可以探索和互动的完全身临其境的 3D 环境。

结语

我们今天的互联网多少是存在壁垒的，不同应用程序与空间所共享的信息相对较少，但加密和去中心化计算开始打破其中的一些壁垒。或许有一天创作者们可以跨应用实时协作，编辑和查看相同的资产，这就像在 3D 世界版的在线文档一样。

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js垃圾回收

标记清除 

       当变量进入环境时，在函数中声明一个变量，就将这个变量标记为“进入环境”。从逻辑上讲，永远不能释放进入环境的变量所占用的内存，因为只要执行流进入相应的环境，就可能会用到它们。而当变量离开环境时，则将其标记为“离开环境”

引用计数 

        就是跟踪记录每个值被引用的次数。当声明了一个变量并将一个引用值赋给该变量时，则这个值的引用次数为1。如果同一个值又被赋值给另一个变量，则该值的引用次数加1。相反，如果这个值引用的变量又取得了另外一个值，则这个值的引用次数减 1。当这个值的引用次数变成 0 时，则说明没有办法再访问这个值了，因此就可以将其占用的内存空间回收、当下次再运行时，它就会释放引用次数为 0 的值所占用的内存

内存泄漏：

        不用的内存，没有及时释放，就叫做内存泄漏

js中的内存泄漏：

1. 循环引用

        一个DOM对象被一个Javascript对象引用，同时又引用其它的Javascript对象，这个DOM对象可能会引发内存泄露。这个DOM对象的引用将不会在脚本停止的时候被垃圾回收。要想破坏循环引用，就将引用DOM元素的对象赋值为null

2. 闭包

        在闭包中引入闭包外部的变量时，当闭包结束时此对象无法被垃圾回收

3. DOM泄露

        当原有的dom被移除时，子节点引用没有被移除则无法回收

4. Timers 计（定）时器泄露

js异步之宏任务（marcroTask）和微任务（microTask）

        宏任务包括：setTimeout、 setInterval、 Ajax 和 DOM事件
        微任务：Promise、 async/await
        微任务比宏任务的执行时间要早

异步和单线程

        异步和单线程是相辅相成的，js是一门单线程脚本语言，所以需要异步来辅助

事件循环

        同步进入主线程，异步进入任务队列，主线程内的任务执行完毕为空，就去任务队列读取对应的函数，进入主线程执行

执行顺序：
        一：先执行所有的同步任务(log)
        二：执行完毕再去执行第一个宏任务
        三：执行第一个宏任务时，先看有没有需要执行的‘微任务，如果有就执行，没有就执行‘宏任务’        

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用Express搭建服务器

之前一直是用axios请求rap2模拟的接口，想试着用express自己写一个简单的，然后连下MySQL数据库。

0、准备工作

• 安装node
• 初始化项目：新建一个文件夹，在里面

  npm init -y 
          
  
  
              
  
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• 安装express

  npm install express 
          
  
  
              
  
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1、第一个小栗子（发布服务）Express 中文网

• 新建www.js文件，把这段代码写进去，然后直接node www.js启动服务，然后在浏览器访问http://localhost:3000就可以看到后端返回的Hello World!啦。

   const express = require('express') const app = express() const port = 3000 app.get('/', (req, res) => { //这里面可以先从数据库获取数据，然后返回给前端 res.send('Hello World!') }) app.listen(port, () => { console.log(`Example app listening at http://localhost:${port}`) }) 
          
  
  
              
  
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2、前端axios.get请求

• 发布服务之后就可以用axios请求啦，请求的代码如下：（但是会有问题，解决方法见 第3节）

   axios.get('http://localhost:3000').then((res) => { console.log(res); }); 
          
  
  
              
  
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3、前端axios.get请求的跨域问题

• 第2节介绍了如何用axios请求后台服务，但是在本地访问上面的http://localhost:3000，如果不是同一端口的话会出现跨域不能请求的问题。解决方法是在www.js文件中加上下面这段：

 //加了这句之后就可以跨域请求了？？？ app.use(function (req, res, next) { res.header('Access-Control-Allow-Origin', '*'); //允许所有来源访问 res.header('Access-Control-Allow-Headers', 'Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept'); res.header('Access-Control-Allow-Methods', 'PUT, POST, GET, DELETE, OPTIONS'); //允许访问的方式 next(); }); 


    

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• 这样你就可以在本地其他端口的项目上访问3000端口啦

4、后端post接口

app.post('/post', (req, res) => { console.log(JSON.stringify(req.body));//前端发送给后端的数据 res.send('ok');//返回给前端的数据 }); 


    

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5、前端axios.post请求

 axios.post(`http://localhost:3000/post`, "向后端发送的数据").then(res => { console.log("后端返回的数据res=>", res); }); 


    

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• 这样你在前端就可以向后端发送请求信息，后端接收并验证之后再把数据返回给前端就好了。
• 但是，这样还是会有点问题，第6节解决。

6、 在express中获取post请求数据（本节原文链接）

1. express没有内置的POST请求API，但是有听说将body-parser（详情） 内置到express中了。但是我试了直接使用不了。所以还是直接安装第三方包

2. 使用第三方包body-parser

   npm i body-parser 
           
   
   
               
   
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3. app.js

   //1引包 const bodyParser=require('body-parser') //2配置 // 配置模板引擎和 body-parser 一定要在 app.use(router) 挂载路由之前 // parse application/x-www-form-urlencoded app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: false })) // parse application/json app.use(bodyParser.json()) 
           
   
   
               
   
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• 至此使用express搭建的简易服务器就好了，后续可以再连接数据库进行增删查改。

转载整合自（文中链接） 参考链接：
Express 中文网
在express中获取post请求数据（原文链接）
body-parser（详情）

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编辑导语：每个做产品或者运营的同学都会遇到需要处理业务数据的情况。处理业务数据首先要了解业务这件事，找到处理业务数据的规律。作者总结了他业务数据的分析框架与思考，与你分享。

一、这是个什么事？

1. 给业务数据分析下个定义

业务数据分析这件事下个定义就是对于业务关注的指标数据的变化进行分析解读。基本上每个做产品或者运营的同学都会经历到，甚至有些公司的商分部门会设立业务经营分析的架构专门做这件事。

2. 为什么做业务数据分析

很多公司都在做这件事。我在前司的工作有一部分就是对业务数据做周维度以及月维度的解读。这件事我大概做了一年多吧，我理解这样的好处至少有以下这三个。

更深刻理解业务：

这个好处是对于个人而言。之前的公司有个不成文的规定是每个新入职的同学会写业务数据月报。好多同学挺抵触这件事的。的确那么大的业务，刚入职的同学写这个业务数据解读的确是有些困难，

但是，我也发现好多同学做过一次数据分析，基本上对于业务就有了一层更清晰的认知。

及时感知线上问题：这个是观测数据比较最重要的原因之一吧，很多时候组织庞大以后，很难通过体感感知线上的问题，这个时候数据是能够在一定程度上反馈业务问题的，通过数据可以快速找到问题侦查方向。

发现业务规律找到机会点：这个好处一定是最重要的，如果你长期观察数据波动，你就一定会找到数据波动的某种规律，如果你知道这背后的原因，你就可以“顺势而为”，有针对性的制定产品或者运营策略，往往能事半功倍。

二、理想状态

1. 业务数据分析工作的理想状态

在前司做了一年多的业务数据解读，逐渐发现要想做好业务数据解读这件事，至少需要三个层面的建设。这个三个层面相辅相成，一起构成了一个清晰的业务数据解读的理想状态。

2. 经验丰富的大脑

大脑核心在做判断，这个判断本身需要你足够的了解自己的业务。

你要足够了解自己业务内所有指标的含义，这里既包含业务的核心指标，也包含各个维度的分层分级指标。你不仅要了解他们，还要了解他们之间的关系。

经验丰富的大脑看到一个指标的波动，就能联想到有可能是什么动作导致的，同时能映射到其他指标上，能够快速结合工具进行交叉指标的验证。

3. 好用的工具

初级的工具能提高获取数据的效率，中级的工具能帮助理清分析思路，高阶的工具能帮助决策，但无论是哪种水平的工具都要符合你自己的业务本身特性以及自己分析框架。

我之前和数据部门产品同学一起搞过一个异动数据分析工具。这个工具会直接告诉你在某个周期内的所有的数据维度的变化，并计算出每个数据维度的对于整体业务数据变化的贡献率。到后期还是发挥很大的作用的。

不过这都是在我们吃透了自己业务每个指标代表什么意思以及摸透自己业务本身的分析框架的基础上做的产品化工具，如果盲目就投入工具建设，应该结果是得不偿失的。

4. 丰富的信息感知

这个层面不难理解，或者说数据分析本身就是个甄别信息的过程，你需要建立你自己数据特征与内外部之间的信息逻辑，拿外卖举例，世界杯期间的外卖业务的DAU在上涨，那么你首先要知道世界杯正在发生这个事，否则也就别谈验证世界杯与业务数据之间关系的问题了。

我在前司任职期间，我感知的每个信息我都会结合业务本身去想一想有没有产生关联关系，同时我也足够多的开放自己，企求接收更多的信息。

5. 什么是好的业务数据分析

上面三个层面是指数据分析的理想状态，但是不代表三个层面你都有建设就可以做好业务数据分析，按照目前我的理解，好的业务数据分析一定能讲的清什么样的人，在什么样的场景，因为什么事件驱动，最后造成了业务数据怎样的变化。

好的数据分析=人+场景+事件驱动；推导逻辑大概是，数据变化不是原因本身，数据变化是业务变化的特征表现，人是业务的主体，场景是主体的范围或者是特定的主体集合，事件驱动是动因。

还是拿上面的外卖业务的例子讲，世界杯期间外卖业务DAU在上涨，是住宅小区和校园的用户因需要熬夜观看球赛，导致宵夜场景的DAU增幅较大，进而拉动了大盘DAU的增长；如果但看结论本身，不做定量分析我理解是个合格的业务数据的解读。

三、怎么做这个事

通过自己长期以来数据分析的摸索，我逐渐形成了一套业务数据分析的框架思路。共分为四个步骤：

1. 明确问题

这个环节你要明确数据问题到底是什么。一般情况下至少要从两个维度描述问题，什么时间，什么指标。时间好理解，指标这回事你要根据你的业务拆解到最小的单位，比如订单量异动了，至少要明白是DAU在异动，还是转化率在异动，还是都在异动；

2. 经验假设

这个环节是经验输出，你要平常的时候足够了解业务，了解用户，并通过不断的数据分析或者各种信息对于数据异动做出合理假设。

比如你是外卖业务，你明确问题是7月份～8月份外卖业务DAU在增加，那这个时候我会想到可能是学生放假导致依赖外卖解决用餐需求的场景增多（因为学校有食堂）。无论如何这个环节你要根据信息或者经验对于数据异动做出合理解释，再进行下一步。

3. 证明假设

这个环节你要证明你的假设，如果你的假设成立，那么到底该怎么证明，还拿外卖业务举例，我的假设是学生放假导致的外卖业务DAU增长，如果要验证这一点的话，我可以从DAU的年龄分层以及浏览地点两个维度进行验证，如果是年龄分层中20岁左右的住宅场景的DAU增长较大，那你的假设至少逻辑上是没问题的。

如果有问题，你就要再回到经验假设这一层，重复这个循环。

4. 信息补齐

当你做了前三个环节之后，还没能把事情说明白时，你要尽可能补齐信息，当然也不是盲目补齐，而是从人、场景、事件任何一个因素往外了解。同样需要你足够了解业务。

比如点评app是个地方性比较强的应用，某个城市的占比会很重，如果以上三个环节仍无法定位数据问题时，那你可以了解某个城市发生了什么，有没有可能是这个城市的某个因素造成的，以及怎么验证。

四、最后

业务数据分析这个事核心是你得了解业务，我更多说的是一些方法论的框架和思考，一定不能照搬，要结合业务本身的特性使用。

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