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    設計轉場動效

    藍藍設計的小編

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    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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    藍藍設計的小編

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    2015年的移動醫療領域

    藍藍設計的小編

    2015年的移動醫療領域,你可能會看到他們的IPO招股書

    在2014年,投資者們將大量資金投入到互聯網醫療領域,有代表性的比如:Flatiron HealthNanthealthProteus Digital Health掛號網丁香園春雨醫生等,隨著風險投資增長,隨之而來的是合適IPO及資本退出問題。

    在2014年,大約200億美元的并購活動中,有100億的資本是通過IPO創造。美國著名互聯網醫療孵化器Rock Health2014年的互聯網醫療投資報告中,也盤點了可能在2015年上市的互聯網醫療公司,這其中尚未有提及中國的公司。我們對這14家可能在2015年 IPO的公司進行了進一步分析,關于他們此前的融資情況,主要業務領域以及經營時間等方面做了比較。

    【譯文】口袋中的應用:交互界面重思考

    周周

    【譯者注】本文是設計師Golden Krishna新書《The Best Interface is No Interface》中的部分節選,探討了“屏幕外的用戶體驗”相關內容。清楚記得2013年UXPA上,Josh Clark的演講《Design out of the Screen》也是類似主題,移動設計并非只與線框圖、布局、切圖、設備適配等內容相關,借助設備的傳感器進行屏幕外的設計更加重要,精彩的觀點和無數生動案例讓我印象頗深。如今的移動用戶體驗設計師們,包括我自己,癡迷在數字信息框架、界面設計模式及豐富流暢的動效之中,這篇文章的及時出現,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,設計師應該避免局限于屏幕中埋頭創作數字輸出物,而是從對用戶痛點的切實理解出發,結合工業設計、產品設計與界面設計等設計方法的優缺點,充分利用現有技術的革新,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。

    交互設計師來收!如何設計復雜信息架構產品?

    周周

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    @EDC尤原慶 :最近寫了一篇關于復雜信息架構設計的文章,記錄ToB產品設計的一些想法和經驗 >>>

    以下。

    最近忙于一個技術平臺類項目,信息架構非常復雜,所以想寫一些關于設計復雜信息架構產品的想法和經驗。

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

    看看移動健康醫療界YC——Rock Health,41億美元都花在哪了?

    藍藍設計的小編

    當跨入2015年,毫無疑問在醫療改革的推動下,我們的整個醫療系統都正在經歷著一場技術性的變革。企業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創造。總的來說,2014年在新產品發布和退出方面表現較弱,在這個領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,所以請大家繼續關注。

    2014年針對互聯網醫療企業的投資總額超過了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,互聯網醫療領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個季度還分別創造了互聯網醫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。

    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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