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032015-4

「色彩標簽」設計，扁平化之路

從蘋果公司發布iOS7開始，「扁平化」就成了當下最為流行的設計風格，簡約而華麗的扁平化讓人眼前一亮。而「標簽」是通常用于畫冊、海報等詳細內容分類的設計，簡約的標簽設計讓人更有耐心閱讀詳細內容，所以不妨將「扁平化」融入標簽設計中，讓其簡約鮮明的色彩關系易于用戶接受。

「漸變」常常被設計師們用作標簽設計表達色彩關系的手法，讓人覺得平滑與統一，適當的「陰影」則能讓標簽整體顯得有質感，一層一層，序列分明；在圖形設計上，若想要突出個性，就不要選擇普通的點、矩形等設計，如試圖將一些不平常卻有規律的圖形割裂為幾等分，或設計成立體的形式則更為引人注目。我們從平面設計師「DaVinciShen」收集的色彩標簽中精選了10種設計。 tag (1)

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012015-4

25條超實用的簡約原則第二趴

藍藍設計的小編

第二趴的9條簡約原則來啦，根據作者挑選的作品，感受下簡約設計帶來的視覺體驗。從中你學到了什么呢？

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312015-3

25條超實用的簡約原則第一趴

藍藍設計的小編

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極簡主義可謂去蕪存菁，聚焦重點。也就是說，極簡主義披荊斬棘，直達目標。

既然是極簡主義，那么最終呈現的外觀自然是簡潔二字，精心思考、屢次嘗試以及大量時間均融合包含在這簡約中。下面，我們就來分解極簡主義，從中學習。

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272015-3

設計轉場動效

藍藍設計的小編

設計師們喜歡追求細節的完美。他們把大量時間花在了操蛋的像素級按鈕，表單樣式，設置類型以及讓如何那些圖標變得漂亮和精致。即使是A+和干得好這樣的稱贊也不足以這些人停下來。

…但是關于如何設計銜接卻很少有人考慮。你點下按鈕表單就…出現了？你滑動刪除一個項目它就那么消失了?那也忒怪異忒不自然了。在真實世界里幾乎沒有效果，這好像是一個bug。

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242015-3

淺談醫學大數據（中）

藍藍設計的小編

本文接上篇淺談醫學大數據（上）。

數據分析框架（傳統數據分析框架，大數據分析框架）

醫療大數據有著前面第一節提到的所有特征。在醫療大數據帶來各種優勢的同時，大數據隨之帶來的各種特性使得傳統的數據處理和數據分析方法及軟件捉襟見肘，問題多多。在大數據時代出現之前，受限于數據量的可獲得性和計算能力的有限性，傳統的數據管理和分析采用著不同的思路和流程。傳統上，對于問題的研究建立在假設的基礎上進行驗證，進而研究事物的相關因果性，希望能回答“為什么”。

而在大數據時代，海量數據的涌現提供了從不同角度更細致更全面觀察研究數據的可能，從而打開了人們的好奇心，探索欲望，人們想知道到數據告訴了我什么，而不僅僅是我的猜想是否被數據驗證了。人們越來越多地用大數據挖掘各種感興趣的關聯，非關聯等相關性，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）。大數據與傳統數據思路上的不同導致了分析流程的不同，如圖一所示：

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232015-3

大數據顧名思義就是數量極其龐大的數據資料。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量的數據產生 (Andrew & Erik, 2012)。現在，2014年，每天會有2.3ZB量的數據產生 (IBM, 2015)。這是一個什么概念？現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定義了大數據的特性有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）加到大數據的特性里。隨著時間的推移和人們思考的進一步完善，又有三個大數據的特性被提出：易變性（Variability），準確性(Veracity)和復雜性(Complexity)。

作者認為價值本質上是數據被分析后體現出來的有用信息知識的程度，和其他幾個特性有根本區別。其他幾個特性可以說是數據工作者具體實踐中面臨的挑戰，而價值則是征服這些挑戰后獲得的回報。

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202015-3