“设计的直觉”成为了“画的灵感”只有等死后才有人知道他真正的价值，然后别一些有钱人当作娱乐的游戏工具－－－拍卖。其实我们只能为自己喜欢的事情去做。大家关心我们的安慰已经很高兴了，感激网络的强大。
对下文的一个回复。
http://www.20ju.com/content/V81061.htm?0.49266964433480265
原文如下
想到最近离职的Google设计师，简单谈一下对设计师的直觉、经验与“客观数据”的一些观点。
首先不要忽视了设计师的直觉与经验，这个“经验”本身就是由无数的数据及实际遇到过的问题组成。你上面提到了一句“据研究分析用户浏览网页的视觉 一般是从左到右、从上至下的一个浏览习惯。”这句话本身就是一个经验的表达。并不是所有网站都符合这个习惯，也并不是只有这个习惯才能赢得用户。如果当有 用户质疑你的这个观点时，显然你不会把自己的网页设计成两版，由同样的一批用户对网页测试使用2个月，然后告诉这个用户你的对的。你通常要不拿着别人的网 站对比统计给用户看看，要么还是只管按着你的经验这样来设计，随后丢下一句“用户你不懂”。
你上面还提到了“客观数据”，其实理想的客观数据是不存在的，因为用户每时每刻在使用着的可能就是一个缺陷和漏洞百出的设计。最终综合统计的结果往往是数 个、数十个因素连续累加的结果。如果只表面解读这些“客观结果”往往就是头痛医头，脚痛医脚。如果不是依靠设计师的直觉与经验进行深度的认识与感悟，你的 网站很可能就会这样长痛不已。设计师拿到数据往往是记在心里、脑子里慢慢的品悟、验证，而整日喜欢拿出数据来高调说事的人往往都是那些设计经验不足，习惯 了断章取义还浑然不知的“狂燥者”。
验证产品设计还不能撇开内容单独说事，一个产品对用户的感受是产品设计与内容本身共同结合体现出的氛围。同是开心、海内的用户，同样的买卖奴隶、停车游戏，用户就是只在一个网站玩而不在另一个网站玩。再客观的数据也解决不了这项问题。
数据分析主要适合检查现有产品“可能”存在的问题或缺陷，在产品重大改造或将某些新特性融入创新设计时，数据是一个基本的参考，更多的还是要 靠设计师的直觉、经验以及前卫的思想。你不能拿着以前住平房时调查出的某几项数据，去评判一个新设计楼房的合理性及适用性。最近Google的一位设计师 离职了，正如他所说的过分的要求数据只会影响你的创新能力。作为一名追求创新的设计师，乔布斯的行事风格我喜欢。
总结三句话：
1. 数据解读常有断章取义之嫌，最终数据成了说服别人的工具。
2. 数据无法替你完成创新。
3. 数据无法预见未来的风险。
对下文的一个回复。
http://www.20ju.com/content/V81061.htm?0.49266964433480265
原文如下
想到最近离职的Google设计师，简单谈一下对设计师的直觉、经验与“客观数据”的一些观点。
首先不要忽视了设计师的直觉与经验，这个“经验”本身就是由无数的数据及实际遇到过的问题组成。你上面提到了一句“据研究分析用户浏览网页的视觉 一般是从左到右、从上至下的一个浏览习惯。”这句话本身就是一个经验的表达。并不是所有网站都符合这个习惯，也并不是只有这个习惯才能赢得用户。如果当有 用户质疑你的这个观点时，显然你不会把自己的网页设计成两版，由同样的一批用户对网页测试使用2个月，然后告诉这个用户你的对的。你通常要不拿着别人的网 站对比统计给用户看看，要么还是只管按着你的经验这样来设计，随后丢下一句“用户你不懂”。
你上面还提到了“客观数据”，其实理想的客观数据是不存在的，因为用户每时每刻在使用着的可能就是一个缺陷和漏洞百出的设计。最终综合统计的结果往往是数 个、数十个因素连续累加的结果。如果只表面解读这些“客观结果”往往就是头痛医头，脚痛医脚。如果不是依靠设计师的直觉与经验进行深度的认识与感悟，你的 网站很可能就会这样长痛不已。设计师拿到数据往往是记在心里、脑子里慢慢的品悟、验证，而整日喜欢拿出数据来高调说事的人往往都是那些设计经验不足，习惯 了断章取义还浑然不知的“狂燥者”。
验证产品设计还不能撇开内容单独说事，一个产品对用户的感受是产品设计与内容本身共同结合体现出的氛围。同是开心、海内的用户，同样的买卖奴隶、停车游戏，用户就是只在一个网站玩而不在另一个网站玩。再客观的数据也解决不了这项问题。
数据分析主要适合检查现有产品“可能”存在的问题或缺陷，在产品重大改造或将某些新特性融入创新设计时，数据是一个基本的参考，更多的还是要 靠设计师的直觉、经验以及前卫的思想。你不能拿着以前住平房时调查出的某几项数据，去评判一个新设计楼房的合理性及适用性。最近Google的一位设计师 离职了，正如他所说的过分的要求数据只会影响你的创新能力。作为一名追求创新的设计师，乔布斯的行事风格我喜欢。
总结三句话：
1. 数据解读常有断章取义之嫌，最终数据成了说服别人的工具。
2. 数据无法替你完成创新。
3. 数据无法预见未来的风险。
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