数据 on Victor42

什么是AI原生的数据系统？

hi@victor42.work (Victor42) — Tue, 09 Jun 2026 16:12:00 +0000

后来，我曾经把一部分较重的数据管理任务迁移到飞书多维表这样的产品里。这类东西长得很像Excel，但本质上是完全不同的东西，是可视化数据库。它们比Excel有着严格得多的数据规范，限制灵活性的同时，释放了数据库天然带来的强大能力。可以更轻松建立多表关联，构建出结构非常复杂的数据系统，支撑一个小生意都不在话下。

我用多维表构建过任务管理系统，每一项工作任务从接收到交付，完整生命周期全都在里面。从中再派生出周报、排期日历、年度数据报表等用途。这套系统至少3次被别人要了去，一次是同事个人，一次是主管拿去管理团队，还一次是被前司拿去全员推行。

但再强大，毕竟免不了亲自动手。

我信奉一个“洗碗机哲学”：老一辈瞧不上这玩意，总觉得你不还是得先冲洗下再放进去吗，有这时间我早就手洗完了。我的道理是，手洗15分钟，投入人工15分钟；人工冲洗5分钟+洗碗机洗40分钟，人工只投入5分钟，我给自己的人生赢回了10分钟。

科技，在我这，是用来赎回生活的。

多维表本身也带AI功能，或者也可以用本地的Agent通过CLI或API来操作多维表。但你试过就知道，那过程就像博尔特在海底跑步，束手束脚的。多维表并不是一种AI Native的产品，它的形态是围绕人类视觉和理解而设计的。目前的AI Agent都是文字生物，代码是他们和世界交互的方式，最AI Native的数据系统就是数据库。

花了1天时间完成了这套系统的AI化改造。返璞归真，彻底本地化。它现在不用再依赖任何云端产品或第三方应用了，一个轻量级本地SQLite数据库，完全由AI来读写和管理。根据其中数据自动产生日历、近期任务、历史任务、项目统计4个页面，作为我观察数据的窗口，和发号施令的依据。效果如下：

插个临时需求？让AI把今天及以后的所有任务都延后一个工作日，跨天任务还能自动拆成两段避开周末。就一句话的事情。

有个任务完成了？AI自动去排期表里找，这个任务最后一次出现在哪一天，把那天作为交付日期，更新完成状态。如果缺了交付物链接、缩略图等信息，还主动提醒我补充。也是一句话的事情。

往日历里添加法定节假日，这种非标准用法，反正你用的是AI，它总有办法满足你。

不是说这种方法值得代替一切Excel或多维表，它们的优点也非常明显：所见即所得、跨平台、无环境依赖，我仍有许多数据是在Google sheets里管理的。

看着AI仔细但缓慢地读规范、写SQL、验证数据、更新页面，我一点也不嫌弃。如果是在Excel或多维表里，我可能十几秒就处理完了。但一天密集用下来，不知道AI又给我的人生赢回了多少个十几秒。

这套系统已经开源，欢迎取用。让你工作井井有条，又不用花太多时间在事务性任务上：

https://github.com/greenzorro/project-manager

Netflix的AB测试之道

hi@victor42.work (Victor42) — Sun, 28 Aug 2016 00:53:10 +0000

[国外设计第145期]

几周前，我在旧金山的Yelp总部参加了一场设计师与极客们的活动Anna Blaylock和Navin Iyengar两位都是Netflix的产品设计师，他们分享了自己多年在千万级用户群中做A/B测试的经验。他们也展示了相关的产品案例，帮助与会者思考自己的设计。

下面是我关于他们演讲做的记录，其中包含我最喜欢的一些精华。

演讲的照片

实验

我非常喜欢PPT的第一页——绝命毒师里的这张图用得很聪明，能表现实验的概念。

[](https://cdn.victor42.work/posts/2016-08/08-27/netab-2.jpeg “How Netflix does A/B testing”)

科学的方法

[](https://cdn.victor42.work/posts/2016-08/08-27/netab-03.jpeg “How Netflix does A/B testing”)

假设

在科学中，假设是指一个想法或一套解释，需要通过研究和实验来验证。在设计里，一套理论或猜想同样可以被称为假设。

[](https://cdn.victor42.work/posts/2016-08/08-27/netab-4.jpeg “How Netflix does A/B testing”)

假设的基本概念，是没有确定结果的。它经得起检验，这些测试也可以被重现。

“A/B测试背后的总体概念，是创造一套实验，有对照组和一个或更多实验组（在Netflix中这被称作‘单元’），对他们进行区别对待。在实验中，每个用户都属于唯一的单元，其中一个单元会被设计成‘默认单元’。这个单元代表着对照组，使用体验与所有没有加入实验的Netflix用户相同。”——Netflix技术博客

Netflix的A/B测试是这样进行的：随着测试启动，它们会记录特定的重要指标。例如播放时间和留存率之类的因素。一旦测试者得出足够有意义的结论，他们就会进一步观察每组实验的效果，定义出各个版本中的优胜者。

“A/B测试是研究用户行为最可靠的方式。”

[](https://cdn.victor42.work/posts/2016-08/08-27/netab-5.jpeg “How Netflix does A/B testing”)

[](https://cdn.victor42.work/posts/2016-08/08-27/netab-6.jpeg “How Netflix does A/B testing”)

实验

许多像Netflix这样的公司通过实验保障用户数据。同样重要的是，投入时间和精力合理安排实验，确保数据的种类和数量足以有效地阐明他们感兴趣的问题。

你可能会注意到，Netflix首页的焦点区域似乎随着登录状态改变。它们都是Netflix复杂实验的一部分，让你观看他们的节目。

我首次登录看到的首页。

PPT中的图片：用户注销后会看到纸牌屋的页面。

我第二次登录时看到的页面。

我换了另一个账号登录看到的页面。

[](https://cdn.victor42.work/posts/2016-08/08-27/netflixab-11.png “How Netflix does A/B testing”)

我换了一个“儿童”账号登录看到的页面。

我未登录时看到的页面。

A/B测试的概念，是向不同用户群呈现不同内容，收集他们的反应，通过结果来建立未来的策略。Netflix工程师Gopal Krishnan写的这篇文章里提到：“如果不在90秒内吸引一个用户的注意力，这个用户就很可能失去兴趣，去做其他的事情。这些失败的情况，往往是因为我们没有呈现正确的内容，或者我们呈现了正确的内容但没有提供足够的观赏理由。”

Netflix早在2013年做过一个实验，用来研究是否可以通过创造一些不同版本的作品，来提高某个标题的收视率。结果如下：

图片来自Netflix技术博客

Krishnan补充道：“这个信号很早提示我们，用户对于封面变化的敏感。这个信号也表明，还有更好的方式，可以通过Netflix的用户体验，帮助用户找到他们要的那一类故事。”

Netflix后来打造了一套系统，能自动根据纵横比、裁剪、润色和不同语言的同一张背景图为作品分组。他们在TV节目上也重复这个实验，用来追踪相关作品的表现。例子如下：

图片来自Netflix技术博客。两张带有标记的图片明显胜过其他版本。

图片来自Netflix技术博客。最后一张带标记的图片明显胜过其他版本。

请看两篇博客文章，可以了解更多关于Netflix的A/B测试：

Netflix如何通过A/B测试选择最佳的视频封面
Netflix实验平台，一项由专门工程师团队支持的服务，使每一个Netflix工程师团队都能够进行A/B测试。

我的收获

A/B测试是研究用户行为的最可靠的方式。作为设计师，我们应该通过实验的角度，思考自己的项目。

PPT中的图片：你的直觉未必正确。

**何时以及为何进行A/B测试？**设计完工后，运用A/B测试调整设计细节，追求2项指标：留存率和收入。通过A/B测试，全产品全天候追踪用户，可以发你的改变是否提升了留存率或者增加了收入。如果没有，则采用默认方案。用这种方式，A/B测试可以持续用来提升业务指标。
**用户的需求和行为，是你希望的那样吗？**我的经验是，通常，用户并不能像你期望的那样迅速完成一个任务。而且有时候，他们甚至找不到你放在页面上的某个特定的按钮。原因可能有很多种：设计不够直观；颜色不够鲜明；用户对技术陌生；他们不知道如何做决定，页面上太多选项；其他等等。
**你的直觉正确吗？**遗憾的是，涉及到用户行为时，我们的直觉可能是错的——唯一的证明方法就是通过A/B测试。A/B测试是检验哪种用户体验设计更加有效的最佳方案。在工作中，我们的用户产品团队，就通过A/B测试在我们的房地产网站上得到了验证。比如，他们想了解是否可以通过设计改进，来提高用户点击Google广告的注册率。他们创造了几个不同的实验性设计，对它们进行测试。他们认为那些去掉了房产图片的设计会胜出，但最终发现去掉房产图片和价格信息的转化率最高。

“了解用户是设计过程中最令人兴奋的部分。”
**探索边界。**最佳创意来自任何的创意探索。在工作中，我们的产品团队协作进行许多项目。由于牵扯到太多方面（从设计师到产品经理，再到开发者），我们必须一起探索边界。测试了我们的原型之后，有些最佳创意来自开发者或产品经理。
**观察人们的行为，忽略他们的言辞。**与用户交谈时，牢记一点：*他们总是言行不一。*我这周发起了一些用户测试，有充分的理由告诉你为什么。我让一个用户试用联系人列表界面的原型，我问他会不会经常排序和过滤联系人。他说不会，因为他不需要。但是当他发现新的下拉筛选菜单，他感到很惊奇，原来同时排序和筛选多个选项如此方便——然后他马上问产品什么时候上线这个功能。
**用数据来估计机会大小。**一切都在于为什么。数据可以支撑创意成型。

了解用户是设计过程中最令人兴奋的部分。设计没有成品，许多的改版和迭代可以改进设计，给用户带来尽可能好的体验。

本文最初发布在Medium。

原文链接：http://blog.invisionapp.com/how-netflix-does-ab-testing/

作者信息：Jessie Chen, UI/UX Designer Jessie Chen currently works at ZapLabs, where she designs a CRM for real estate professionals. She enjoys gathering user feedback through user testing, and iterating on design ideas to solve usability issues. In her spare time, she shares ideas on Medium about how design impacts businesses. Follow me on Twitter

数据驱动的界面设计

hi@victor42.work (Victor42) — Sun, 05 Jul 2015 11:58:00 +0000

[国外设计第93期]

“仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。在我的职业生涯中，有幸参与一大批数据为重的界面设计，我要在此分享一些观点，讲讲如何造就这种特殊且有意义的产品。

很多人已经讨论过这个议题，我会围绕创作过程中最具影响力的部分。

1. 用户不同，数据不同

任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。

定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。我就不在此详细解释了。如果你对此有兴趣，请看Cooper的这篇有用的文章。

关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图。

下面是我们去年做的一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群，他们各自都需要不同的数据管理。创建了关键角色后，我们每次评审会将它们放在旁边。

注意画板上的那些角色。我们的客户都接受这种方式。

在满屋子客户面前展示作品是件难事。无论是在解释线框图、流程图，还是就视觉设计进行讨论，都很难让每个人跟上你的观点。

通过角色来组织作品，会防止你（和客户）在这些讨论中跑题。

2. 制作页面模型

我多年所用的一个技巧，是制作页面模型。核心点很简单：

首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级，进行结构化处理。

制作页面模型的概念，正是写散文（和其他很多种沟通形式）的核心原则，我在写过一本书之后就对它了如指掌了。多年来，我花费大量时间在这本书《样式：清晰与优雅的基本要素》上。它除了作为绝佳的写作参考之外，还清晰阐明这项观点：

如果一开始就使人分心，那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，也难以集中精力于整个流程。

这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式。

给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事？

我在behance和dribbble上看到很多仪表板和数据画报项目，（视觉上）设计得很漂亮，但通常都使人眼花缭乱、过目即忘。它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列，要么视觉上过度设计，并不适合这项数据。

左图展示的就是眼花缭乱的数据画报。右图例子则是装饰物分散注意力，注意不到数据。

在上面的图中（左图），这个数据面板用了控制台的方式来呈现信息……相当有压迫感。为避免如此，我们试着以组织信息的方式处理这类界面，让人们感觉像是在阅读杂志文章。

并不是说控制台式的界面就没有用武之地……我个人愿意设计成那样。但多数情况下，没有必要时刻看见所有信息。

最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型，首先给用户呈现关键信息，然后才是支撑内容。

3. 选择正确的图形

在美学方面，有很多（太多了）设计都在误用图表。

最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据：

始于数据

未经处理的原始数据表格一点也没有吸引力。但它是最佳的起点。它帮你开始思考数据中有哪些变量可用，这些变量数据如何关联。

原始数据的单调特性，会帮你思考系统中各种变量间的关联。

除了从空白数据行列入手，等待灵感忽然进入你意识。你还可以更积极一些，通过下面这些很棒的资源，帮你揭示出有趣的关联：

Charted ——Medium开发的一款自动数据可视化工具。
通过Google Sheets、Illustrator和Sketch设计更好的图表。
Tableau——这个工具是最好的，不过相当昂贵。

在整个过程中，这部分并没有灵丹妙药。别对深入研究数据心存恐惧，试着混合搭配不同变量，创建基本图表。这需要时间，但它是值得的。我想到的一些绝妙点子，都来自这些原始数据文件的拼拼凑凑。

处理离散数据和连续数据

我花了很长时间才意识到这点，有些图表比其他更能表达你的数据。在创作中很容易陷入这样的境地，选择一种好看的图表，然后指望它能发挥作用。我经常这么做（我挺喜欢散点图），并为此感到内疚。

有些图形比其他更好，这取决于你所处理的数据类型。选择合适图表的方法之一，是评估你手中的数据。有两种主要数据：

离散数据——数值可清晰计数。比如进球数或Facebook点赞。

柱状图最适合表现离散数据

连续数据——任何范围值。比如一季的降雨量，或一个人的身高体重。

曲线图最适合表现连续数据

简单说，曲线图最适合表现连续数据，柱状图最适合表现离散数据。

Dona Wong的一项资源《华尔街日报：信息图指南》帮我凝练了其中精髓。真希望几年前我就有这本书。这是本无价的参考书，帮你选用合适的图表，阐明信息展现的行为准则。

http://www.amazon.com/Street-Journal-Guide-Information-Graphics/dp/0393347281

4. 基本的或定制化的图形

最后，作为这些海量数据系统的设计师，你得反复问自己“我应该选择非常规方式来定制化设计？还是使用久经考验的图表来展现信息？”

最近无意中读到这篇来自37 Signals的文章—— 只要3种图表就够了。作者强烈表达一个观点，图形的“有效性”胜过它的视觉特征。我非常赞同文中这一观点。不过，我觉得他的观点代表着一种极端实用主义的视角。我相信定制化的图形通常也能提升数据的易用性，同时独具一格引人入胜。

基本柱状图的例子

对我来说，有“一种尺寸通行”的图表，还有“适用于最佳尺寸”的图表。表格、曲线图和柱状图就很好，可以容纳各种类型的数据，但它们也非常普通（一种尺寸通行）。作为专业的设计师，我希望我的作品看起来和感觉上是独特且有用的。

比如，纽约时报做得很好，通过定制化的交互式图形，来为他们的文章添彩。可以在这里看到更多他们的作品。我们来看一些完美的定制化图表案例：

这个案例对曲线图做了调整，让人“一睹”那些支撑图表的基本数据。

http://www.nytimes.com/interactive/2013/03/29/sports/baseball/Strikeouts-Are-Still-Soaring.html?_r=0

在这个3D图表中，透视角度的改变在视觉上非常有冲击力，也让用户更好理解数据间的关联。

http://www.nytimes.com/interactive/2015/03/19/upshot/3d-yield-curve-economic-growth.html?_r=0

Selfiecity.net的这个例子做得很好，用了真实内容来创建图表。

http://selfiecity.net/

最后，来自我们为CNN做的一个项目。我们用了颜色编码来展表现政党偏好，同时立体突起在视觉上表现人口统计信息。

http://truthlabs.com/work/cnn

作为首要准则——数据与技术所需，我们需要尝试各种定制化图形。但我们还是要有备选计划，以防设计并不奏效，或者客户喜欢相对保守的方式。

5. 那又如何？

我们为什么要把所有这些数据放在页面上？答案是：这样人们才能使用——做决策、调研、预测未来，什么都行。关键是，用户不会沉浸于你所选的漂亮色彩，他们是来工作的。

我的建议是——在你排布好页面一切就绪后，问问自己“那又如何？”。看看每个图表、组件、表格，仔细考虑人们从中能获取到什么。通常你会得出这样的结论，“这些都不重要”，这就意味着要减少或是重新思考。

这在我身上发生过好几次——我创作了复杂漂亮的仪表板，包含了一系列时尚的图表、饼形图，还有成千上万数据点构成的地图。但总是被客户质疑“我只想知道这样有效吗……我要的东西在哪？”还有“我只要3样东西……X、Y和Z。哪里可以看到它们？”

哎，这时候你才会意识到自己迷失在杂草丛中，遗失了重点。

我会有个办法，尝试使用文字来精确表达人们所要的东西。

在重要信息上，文字总结可能比图表更有效。

上面的图来自我们最近的两个项目。两者都通过文字展现用户所需的信息，并没有依赖需要解释说明的图表。

这个方法使我们的客户产生共鸣，尤其在重要信息上。但我之前提过，总要考虑各种角色，所以要用在适当的地方。

就像其他所有形式的设计一样，它也需要一种平衡。

力求使你的数据与众不同，但是要避免过度设计和无谓的分心。

为数据选择正确的图形，但别忘了有层次地构建页面。

无论多么单调、令人沮丧，还要打磨每个小细节……还有别忘了问自己，“那又如何？”

原文链接

作者信息： Erik K I design digital products that make peoples lives easier. Co-Founder/Creative Director at Truth Labs in Chicago.