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    學ui設計必需了解的5種數據分析設計

    • 時間:2016-07-31 04:23
    • 發布:昆明UI培訓
    • 來源:達內新聞

    在大數據時代,ui設計中,數據分析少不了。但是,數據的分析就是為了說明問題,提供解釋的作用。但是,有些ui設計的同學在設計數據分析的界面上,過多運用視覺上的設計技巧,卻忽視了用戶體驗,用戶很大程度上知識在欣賞數據分析的視覺設計沖擊,但是卻不懂分析的內容,不明白ui設計者分析這個數據的緣由。

    那么今天昆明ui培訓分享關于學ui設計必須了解的五種數據分析設計,教你圖和設計沒敢美感的數據分析界面,并加強交互設計效果,使得用戶容易獲取數據分析信息。

    一,數據可視化分析

    1.原始數據分析

    有時客戶并不完全了解自己的數據,人員更替,平臺遷移,數據遺失,沒有專門的負責人去進行數據的管理和維護,都會造成數據的資源浪費。雖然隨著時間過去,越早的數據價值越小,但是有人(我)說過,不能坦然面對過去的人,也無法面對將來。所以,先從整理過去開始吧。

    2.營銷數據分析

    營銷數據的重要性就不用贅述,既要多緯度多,又要分析深刻結論明了。最好又美觀又能方便導出,還可以通過郵箱分享或者嵌入網頁。

    3.業務場景數據分析

    能把已有業務場景數據可視化是比較個性化的需求了,但是一旦實現出來,某種程度來說還是能增加工作效率。

    4.地理位置數據分析

    一般的LBS場景是,將業務數據放置于地圖中,用戶可以獲取可視化的數據分析,并能自行上傳位置數據。但是現在也有結合物聯網需求的可視化地理位置分析,是不是更有實感?看見我的快遞努力的在朝我的方向移動,突然有點感動是怎么回事。。。

    5.用戶畫像

    當我真的被準確的定位成女屌絲的那一刻,我發現,我不太喜歡這個功能。所以并不面向用戶本身的話,可能還不錯。讓商家去具象的了解用戶的信息,做出判斷和營銷。

    總結:可視化數據分析可以提供簡潔的設計界面,對于在線ui設計來講,有助于同學們掌握簡潔的界面,同時有不失去數據設計的美化效果。一定程度上能夠解決數據分析的乏味性。

    二,個性化精準推薦

    在線ui設計的額同學經常埋怨說,很難在制作數據分析界面的時候結合交互設計的相關設計原則。但是,今天的在線ui設計分享必須在這里談談個性化精準推薦的作用。這是一種數據分析的應用。

    因為在一定程度上,在線ui設計在數據分析界面設計之前,都會對用戶進行分析。那么,理論上個性化服務可以消除通知噪聲來提高現有用戶滿意度,同時可以發展新用戶,利用長尾效應增加收益。

    1.閱讀推薦

    訂閱選項真的非常豐富。或關聯社交賬戶,或通過搜索關注話題,或根據往期閱讀文章推,或根據關注對象。。。

    2.商品推薦

    幾乎就是根據你瀏覽過的推薦,根據你購買過的推薦,根據和你一樣購買過的人推薦,雖說老套,但成功率也高。

    3.社交圖譜&興趣圖譜

    把所有和你有關的都連在一起,在很多企業中,社交圖譜分析已經在反欺詐、影響力分析、輿情監測、市場細分、參與優化、體驗優化,以及其他需要快速確定復雜行為模式的領域成功應用。實際上是不是有點可怕。。。

    當我知道我看到的這個東西是完完全全為我打造的時候,我更想知道,別人在看些啥。。。我上網是為了融入這個世界啊

    總結:數據分析,并不是僅僅局限在線ui設計平時表面所見的數字分析,很大程度珊,特別是交互設計的用戶個數據分析上,對于目標用戶的分類,用戶行為分析等等都是ui數據分析的范疇。

    三,智能解決方案

    下一波的數字化淘金浪潮將會是如何利用數據來解決實際問題,而不僅僅是使用數據的行為。“未來已經來臨,只是尚未流行”。——Gartner

    1.營銷方案

    營銷工具要進行市場整合,整合之后才是真正的贏家。若要實現對客戶生命周期的完全可見性,并且理解數據,科學有效驅動客戶參與度和轉化度的原理,還是極具挑戰性的。

    2.健康方案

    從可穿戴設備數據采集,也從大數據中尋找你的最佳治療方案到動態。不同的設備采集的數據維度都不一樣,如運動、睡眠、心率以及精神壓力。以前沉睡在紙面上的數據以及封閉系統中“信息孤島” 正在日益連接起來。

    3.資產配置方案

    通過算法和產品來完成以往人工提供的理財顧問服務。在云端低成本、快速、批量化地解決各種數據運算,再根據用戶的傾向,個性化地提供資產配置組合方案,從而讓更多人低門檻、低成本地管理自己的資產。

    4.智能硬件

    智能硬件多的不像話,手環和掃地機器人就不說了,連電飯煲和后視鏡都智能了。

    四,預測和預警

    預測和預警無論是在商業或者是生活問題解決上都是有實際意義的,在初期,人們對其可到達的精準程度還是有一定擔憂。但是播了幾十年的天氣預報也不是很準啊。。。

    1.交通狀況預測

    監控提供的數據可以幫助追蹤道路交通情況,可以進行線路推薦和目的地到達時間的預測。通過算法,如果街道上涌現出大批人群,車輛可以及時進行交通道路調整。

    2.醫療類預測

    利用數據庫中病情發展記錄做出預測。這種預測將基于對患者日常行為的觀測,力求在病情出現惡化之間就介入治療。甚至有機構調查一些擁有長壽者的家譜和基因里蘊含的生命信息。最后即使不能通過研究找到延長壽命的方法,但至少能通過疾病預防,提高老年群體的生活質量。

    3.消費信譽預測

    通過數據挖掘分析和機器學習技術,對申請者提交的信息進行識別,并結合個人社交行為及海量互聯網信息,對個人信用進行在線評分。基于強大的數據點基礎,很快讓用戶得到信用額度,額度可以用在各類金融和非金融服務領域。

    五、決策分析

    大到金額無法計算的商業決策,小到站在包子鋪門口的糾結,出門走哪條路,參加朋友婚禮穿什么衣服,若是真有完美的決策分析,無疑是選擇恐懼癥患者的福音。

    1.銷售決策

    比如一個購物網站,當消費者登陸這個網站時,會把這名消費者在網站上的行為和以前其他登陸過該網站的消費者行為做對比,做出分析和預測,然后給出一份實時的建議:例如,現在平臺是應該向消費者拋出一個 live chat、一個產品打折的 offer、一個 video call、還是一個 phone call 會比較好——或者是什么都不做最好。

    2.旅行決策

    通過抓取海量數據,分析提取關鍵字、建立評分體系,讓用戶不用看長篇攻略就能掌握核心信息,快速做出旅行決策。

    對于大數據的定義,我們可以退而求其次,以下方這個定義為準。

    總結:

    今天的在線ui設計分享中,涵蓋了五種數據分析的類型。估計很多在線ui設計的同學都會向我當初一樣,刷新了三觀。因為我以前就單純地認為數據分析就是對數字進行圖標解釋。主要的對象就是數字。其實,通過今天的在線ui設計分享,童鞋們可以看見,其實數據分析是通過將分析的內容數字化,圖表化。并不是將數字進行分析。所以,在之前,會發現有些在線ui設計的同學會忽略了很多數據分析的類型包括:用戶需求分析等等。

    另外,在數據分析的界面上,應該以交互設計為前提,就是在用戶能夠讀懂的前提下,進行視覺設計。

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