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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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淺談醫學大數據（上）

藍藍設計的小編

大數據定義及其特征

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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配色新技巧！如何巧用大師的作品幫你搞定色彩搭配？

周周

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編者按：色彩基礎知識不夠扎實？配色靈感枯竭殆盡？今天百度的同學通過思路+實訓，手把手帶你走進繪畫大師的配色王國，再乾坤大挪移，將高手的配色都化為己用，配色弱必馬！

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Material Design元素設計指南

藍藍設計的小編



如果你通讀過Google的material design指南，你就會知道它寫的有多詳細，它涉及的范圍有多廣。通讀過這部“指南”后，你會受益匪淺。指南中講述的課程，最出色的一點在于，它證明了我們有可能構建復雜的視覺樣式設計規范。構建這樣的設計規范并不容易，但對于復雜的Google產品陣列而言，這又是可能的。


如果你想要學習一些關于視覺設計的知識，你應該仔細研讀一下material design中設計獨立視覺元素或組件的方法。指南中詳細講述了18個不同的設計元素，從按鈕到菜單（menus），再到頁簽（tabs）。那么，分析這些元素能學到什么呢？

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高級技巧！有什么方法可以打造“觸動人心的設計”？

周周

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用戶體驗設計的精髓，在于恰到好處的設計出最合適的用戶場景體驗，而這種體驗是不知不覺給予用戶同時能讓用戶在觸點的那個瞬間怦然心動，那如何讓用戶心動呢？阿里同學專門組建了一個團隊來研究這方面，現在初步方法有了，來學 >>>

古人云：“動人心者，莫先乎情。”，同樣的我們從約翰.奈斯比特的語言中窺見：”無論何處都需要高補償的情感，社會中高技術的越多，我們就越渴望高情感的環境，用設計軟性的一面來平衡技術硬的一面。設計作為人的創造性活動，不是摒除激情或者情感，而是要創造一種中性的、能容納和激起使用者情感的東西，這種東西是一種境界。”

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信息圖的誕生

藍藍設計的小編

很多設計師都對信息可視化、設計信息圖非常感興趣，在平時的作品中合理地加入一些可視化的元素，能瞬間提升設計質感和強化主題，這里我想給大家扯扯信息圖設計的一些事，歡迎大家拍磚！

—————————————————————- 信息圖概要 —————————————————————-

什么是信息圖？

提及信息圖，不可避免要先講下時下熱門的議題：信息可視化(Information Visualization)。大家從字面上以及平時工作學習中應該或多或少有了解，可以將它大致理解為：將復雜的信息通過圖形樣式清晰明了的傳達給讀者。信息可視化是一個跨學科的領域，其詳細深入的定義這里不做研討，本文主要針對其圖形化的產物信息圖進行介紹。

可視化并不是什么全新的概念，生活中很多信息可視化例子：公共指示、統計圖、星級評分、五線譜…

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