设计资源 - 设计每日一贴---北京兰亭妙微/UI设计公司

032015-4

「色彩标签」设计，扁平化之路

从苹果公司发布iOS7开始，「扁平化」就成了当下最为流行的设计风格，简约而华丽的扁平化让人眼前一亮。而「标签」是通常用于画册、海报等详细内容分类的设计，简约的标签设计让人更有耐心阅读详细内容，所以不妨将「扁平化」融入标签设计中，让其简约鲜明的色彩关系易于用户接受。

「渐变」常常被设计师们用作标签设计表达色彩关系的手法，让人觉得平滑与统一，适当的「阴影」则能让标签整体显得有质感，一层一层，序列分明；在图形设计上，若想要突出个性，就不要选择普通的点、矩形等设计，如试图将一些不平常却有规律的图形割裂为几等分，或设计成立体的形式则更为引人注目。我们从平面设计师「DaVinciShen」收集的色彩标签中精选了10种设计。 tag (1)

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012015-4

25条超实用的简约原则第二趴

蓝蓝设计的小编

第二趴的9条简约原则来啦，根据作者挑选的作品，感受下简约设计带来的视觉体验。从中你学到了什么呢？

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312015-3

25条超实用的简约原则第一趴

蓝蓝设计的小编

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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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272015-3

设计转场动效

蓝蓝设计的小编

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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242015-3

浅谈医学大数据（中）

蓝蓝设计的小编

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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232015-3

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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202015-3