国产亚洲精品A在线观看,尤物国产在线精品三区,亚洲精品欧美二区三区中文字幕

搜索

APP

起點課堂會員權益

職業體系課特權

線下行業大會特權

個人IP打造特權

30+門專項技能課

1300+專題課程

12場職場軟技能直播

12場求職輔導直播

12場專業技能直播

會員專屬社群

榮耀標識

發布

注冊 | 登錄

表單產品設計中的數據研究

Hello_大冰哥

2021-11-08

0 評論 6145 瀏覽 12 收藏

18 分鐘

導語：伴隨著各行各業和人們生產生活中出現的數據化轉型趨勢，數據設計顯得愈發重要。這篇文章主要討論了數據的概念、分類，以及數據與指標的關系，在表單產品中數據設計的注意事項。推薦對表單設計感興趣的同學閱讀。

數字時代下，數據設計都有哪些注意事項？這些如何在產品中去體現？產品設計時如何把數據運用恰當，探索表單產品設計中的數據研究，就是今天討論的主題。

一、什么是數據？

數據爆炸時代，數據量呈現指數級增長，數據已經成為數字時代重要的戰略資源。說起數據，在現今社會好像無人不知，無人不曉。

最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?！?/p>

因吹斯汀的百度百科稱數據是來源于計算機的專業術語，它是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經加工的原始素材。數據，既可以是連續的聲音、圖像、視頻等模擬數據，也可以是離散的，如符號、文字等數字數據。

國際數據管理協會（DAMA）認為，數據是以文本、數字、圖形、圖像、聲音和視頻等格式對事實進行表現。也就是說，數據要表現事實，受限于數據的采集技術以及數據解讀能力，這或許是一種理想。

國家有國家的數據，比如：GDP、CPI、PPI、總人數、糧食產量、工業生產增長速度、社會消費品零售總額、固定投資總額等；行業有行業的數據，比如：互聯網、醫藥、玩具、汽車、短視頻、女性母嬰等。

二、數據與指標的關系

在了解數據的運用之前，先來了解一下什么是指標？在互聯網行業中，我們可以對指標做出更為具體的定義：指標，是反映某種事物或現象，描述在一定時間和條件下的規模、程度、比例、結構等概念和數值，以絕對數、相對數或平均數表示。

通常由指標名稱和指標數值組成，指標具體包含業務緯度和技術緯度。業務緯度包括有指標的名稱、指標作用、指標分類、指標展現方式等。技術緯度包括有數據來源、數據算法、數據更新頻率、數據存儲方式等。因此，簡單來講，指標是具有業務含義的數據。

三、數據的分類

不管是數據還是指標，歸根結底，值得我們關注的還有數據的類型分類。數據分類就是把具有某種共同屬性或特征的數據歸并在一起，通過其類別的屬性或特征來對數據進行區別。換句話說，就是相同內容、相同性質的信息，以及要求統一管理的信息集合在一起，而把相異的和需要分別管理的信息區分開來，然后確定各個集合之間的關系，形成一個有條理的分類系統。

根據不同的分類方法，可以將數據分為一下幾種類型：

1. 按計量層次分類

數據按計量層次分為：定類數據、定序數據、定距數據與定比數據。

1）定類數據

數據的最底層，將數據按照類別屬性進行分類，各分類之間時平等并列關系。同時這種數據不帶數量信息，并且不能在各類別間進行排序?？梢苑诸悾?= 和 ≠ ），但不能排序。例如：男性和女性，性別的分類；紅橙黃綠藍靛紫，顏色的分類。

2）定序數據

數據的中間級別，定序數據不僅可以將數據分成不同的類別，而且各類別之間還可以通過排序來比較優劣勢?？梢苑诸悾?= 和 ≠ ），可以排序（> 和 <），但不能（+ 和 – ）。例如：小學、初中、高中、大學、碩士、博士，受教育程度的分類及排序。

3）定距數據

數據具有一定單位的實際測量值，可以對事物類別或次序之間的實際距離進行測量?？梢苑诸悾?= 和 ≠ ），可以排序（> 和 <），可以（+ 和 – ），但不能（× 和 ÷ ）例如：北京冬天的天氣，不說極端天氣，正常情況北京最冷的時節（白天）最高氣溫在零下七度左右，最低氣溫（夜間，其實是凌晨）在零下十三度上下，那么北京冬天溫為二十攝氏度左右。

4）定比數據

數據的最高等級，數據表現形式同定距數據一樣，均為實際的測量值，而在定比數據中存在絕對零點的（零點可以認為制定的），可以分類（ = 和 ≠ ），可以排序（> 和 <），可以（+ 和 – ），可以（× 和 ÷ ）。例如：張三收入是60元，而李四是30元，我們可以算出前者是后者的兩倍。

當提及大數據時，我們少不了要提到結構化數據、半結構化數據和非結構化數據這類術語。然而事實上，結構化數據在所有數據中占比很少，而非結構化數據和半結構化數據則是體量增速最快的數據，在物聯網時代來臨之際，這類數據也變得也來越重要。

2. 按類型分類

數據按類型分為：結構化數據、非結構化數據和半結構化數據。

1）結構化數據

最容易搜索和組織的數據，可以輕易放入表格和電子表格中的數據類型。這類數據的存儲和排列很有規律。典型的結構化數據包括：信用卡號碼、日期、財務金額、電話號碼、地址、產品名稱等。

2）非結構化數據

這類數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用數據庫二維邏輯表來表現，沒有固定模式，包括視頻、音頻、圖片、圖像、文檔、文本等形式。典型的非結構化數據包括：醫療影像系統、教育視頻點播、視頻監控、國土GIS、設計院、文件服務器（PDM/FTP）、媒體資源管理等。

3）半結構化數據

這類數據是結構化數據的一種形式，它并不符合關系型數據庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和字段進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬于同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序并不重要，非關系模型的、有基本固定結構模式的數據。常見的半結構數據包括：日志文件、XML文檔、JSON文檔、Email等。

四、表單產品數據設計注意事項

在產品設計中，離不開數據的展示與設計。合理的數據設計與表現能給用戶帶來高效的信息認知，提升用戶的使用體驗。但如何言而有物地設計數據，展示數據，相信是絕大多數數據產品經理、設計師的困擾。

因此，我結合最近學習了解的一些數據設計方面知識，進行總結，針對產品設計中的數據如何設計進行了研究，希望能幫助大家理清產品設計中數據設計中的一些難點和困惑點。

在數據設計前，需要了解數據的調研，了解數據的規范標準、數據的有無、數據格式的統一規范、數據的含義、數據之間的關系、數據的數量和種類、行業規范標準的分類及用色（如天氣、突發事件預警之類的，紅增綠減還是綠增紅減）、數值范圍、視頻數據（畫面比例、視頻流格式）、圖片數據（圖片尺寸比例、靜態還是URL）、空間數據中的點、線、面等。

下面以表單產品中的數據設計為例，與大家一道研究表單產品數據設計。

表單中的數據整體包含兩大部分，基礎字段和高級字段。